저자동시인용분석은 한 쌍의 저자가 동시에 인용된 빈도를 이용하여 저자들 간의 관계를 알아보고 그것을 통하여 특정 학문 분야의 지적구조를 나타내는 기법이다. 이러한 분석의 기본 데이터는 저자들 간의 동시인용빈도이며, 이는 인용색인 데이터베이스를 통하여 추출할 수 있다. 그러나 대체적으로 인용색인 데이터베이스는 인용된 문헌의 제 1저자만을 색인하기 때문에 제 1저자를 제외한 나머지 복수저자들은 분석의 대상에서 제외된다.
본 연구의 목적은 기존의 저자동시인용분석이 문헌의 제 1저자만을 색인하는 인용색인 데이터베이스를 통하여 이루어짐으로 인해 발생할 수 있는 제한점을 복수저자기반의 저자동시인용분석으로 보완하고자 한다. 제 1저자만을 대상으로 하는 저자동시인용분석은 제 1저자로 기입된 저자의 연구에 대한 기여도를 실제보다 높게 평가하고 나머지 복수저자의 기여도는 실제보다 낮게 평가하게 된다. 또한 복수저자들 간의 연구동향을 반영하지 못하고, 제 1저자로 기입되지 않은 저명한 저자들을 연구 대상에서 제외시킴으로 인해 세부 ...
저자동시인용분석은 한 쌍의 저자가 동시에 인용된 빈도를 이용하여 저자들 간의 관계를 알아보고 그것을 통하여 특정 학문 분야의 지적구조를 나타내는 기법이다. 이러한 분석의 기본 데이터는 저자들 간의 동시인용빈도이며, 이는 인용색인 데이터베이스를 통하여 추출할 수 있다. 그러나 대체적으로 인용색인 데이터베이스는 인용된 문헌의 제 1저자만을 색인하기 때문에 제 1저자를 제외한 나머지 복수저자들은 분석의 대상에서 제외된다.
본 연구의 목적은 기존의 저자동시인용분석이 문헌의 제 1저자만을 색인하는 인용색인 데이터베이스를 통하여 이루어짐으로 인해 발생할 수 있는 제한점을 복수저자기반의 저자동시인용분석으로 보완하고자 한다. 제 1저자만을 대상으로 하는 저자동시인용분석은 제 1저자로 기입된 저자의 연구에 대한 기여도를 실제보다 높게 평가하고 나머지 복수저자의 기여도는 실제보다 낮게 평가하게 된다. 또한 복수저자들 간의 연구동향을 반영하지 못하고, 제 1저자로 기입되지 않은 저명한 저자들을 연구 대상에서 제외시킴으로 인해 세부 주제 분석에 제한적이라는 평가를 받고 있다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 경제학 분야를 대상으로 인용된 문헌의 제 1저자만을 고려한 저자동시인용분석의 결과와 제 1저자뿐만 아니라 복수저자를 모두 고려한 저자동시인용분석의 결과를 비교 분석하였다. 복수저자를 고려한 저자동시인용분석은 인용빈도를 부여하는 방법을 달리하여 세 가지 방법으로 나누어 연구를 진행하였다.
실험 논문집단으로는 경제학 분야의 학술지 Econometrica와 The Journal of Political Economy 두 종을 선정하였고 2003년부터 2009년까지 7년 동안 두 학술지에 게재된 638개의 논문의 서지사항과 그 논문에 인용된 저자 및 인용문헌으로 분석문헌의 데이터를 구성하였다. 대상 논문의 참고문헌에 기재된 저자 26,509명을 대상으로 피인용빈도 29회 이상의 48명의 저자를 최종 선정하였다. 저자들 간의 유사성을 측정하기 위하여 동시인용빈도행렬을 피어슨상관계수(Pearson's correlation coefficient)행렬로 정규화한 다음 PROXSCAL을 이용하여 선정된 저자 48명을 2차원의 공간상에 나타내었다. 이와 더불어 워드방식(Ward's method)을 이용한 계층적 군집 분석을 수행하였다.
본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, 저자동시인용분석의 결과인 저자지도의 해석을 통하여 경제학 분야의 세부 주제 분야를 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과로 나타난 저자지도는 일반적인 경제학 분야의 하위 주제 구분과 대부분 일치하는 것으로 나타났다.
둘째, 인용빈도를 부여하는 방법에 따라 각 저자가 갖는 총 인용빈도와 인용빈도에 따른 저자 순위가 달라졌다.
셋째, 한 저자가 다른 47명의 저자들과 동시에 인용된 빈도의 평균을 나타내는 평균 동시인용빈도가 각 방법 별로 모두 다르게 나타났으며, 평균 동시인용빈도에 따른 저자들의 순위도 다르게 나타났다.
넷째, 제 1저자만을 고려한 경우와 복수저자를 모두 고려한 방법들의 지적구조는 방법에 따라 하위 세부 주제 분야의 군집형성에서 차이점이 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 복수저자를 모두 고려한 방법들은 전체적으로 비슷한 군집을 형성하였으나 제 1저자만을 고려한 방법의 군집형성과는 차이를 보였다.
다섯째, 인용빈도를 부여한 방법에 따라 동일한 저자가 서로 다른 군집에 속하는 것을 확인 할 수 있었다. 모든 방법에서 동일한 군집에 속하는 저자들은 1인 저자 논문의 비율이 높았고 복수저자의 논문의 비율이 낮았다. 반면, 인용빈도 부여 방법에 따라 각각 다른 군집에 속한 저자들은 1인 저자 논문의 비율은 낮고, 복수저자 논문의 비율은 높았으며 한 논문의 복수저자 명수의 비율도 높아지는 경향이 있었다.
학문의 지적구조는 지적구조를 이루고 있는 각 세부 주제 분야의 영역이 독립적으로 이루어 진 것이 아니라 여러 분야를 연구하는 연구자들에 의하여 상호 보완적으로 연결되어 있다. 또한 현재 학문 분야마다 공동저작의 비율은 증가 추세에 있으며 공동연구의 범위는 저자 간의 공동연구에서 국가 간의 공동연구까지 광범위하게 증가하고 있다. 따라서 인용된 문헌의 제 1저자만을 저자동시인용분석의 대상으로 하기보다는 복수저자를 모두 고려하여 분석하는 것이 개별 연구자의 연구에 대한 기여도를 보다 정확히 반영할 수 있으며 연구자들 간의 공동연구를 반영함으로써 학문 간의 주제적 관계와 학문의 발전 동향을 보다 세밀하게 표현 할 수 있다.
저자동시인용분석은 한 쌍의 저자가 동시에 인용된 빈도를 이용하여 저자들 간의 관계를 알아보고 그것을 통하여 특정 학문 분야의 지적구조를 나타내는 기법이다. 이러한 분석의 기본 데이터는 저자들 간의 동시인용빈도이며, 이는 인용색인 데이터베이스를 통하여 추출할 수 있다. 그러나 대체적으로 인용색인 데이터베이스는 인용된 문헌의 제 1저자만을 색인하기 때문에 제 1저자를 제외한 나머지 복수저자들은 분석의 대상에서 제외된다.
본 연구의 목적은 기존의 저자동시인용분석이 문헌의 제 1저자만을 색인하는 인용색인 데이터베이스를 통하여 이루어짐으로 인해 발생할 수 있는 제한점을 복수저자기반의 저자동시인용분석으로 보완하고자 한다. 제 1저자만을 대상으로 하는 저자동시인용분석은 제 1저자로 기입된 저자의 연구에 대한 기여도를 실제보다 높게 평가하고 나머지 복수저자의 기여도는 실제보다 낮게 평가하게 된다. 또한 복수저자들 간의 연구동향을 반영하지 못하고, 제 1저자로 기입되지 않은 저명한 저자들을 연구 대상에서 제외시킴으로 인해 세부 주제 분석에 제한적이라는 평가를 받고 있다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 경제학 분야를 대상으로 인용된 문헌의 제 1저자만을 고려한 저자동시인용분석의 결과와 제 1저자뿐만 아니라 복수저자를 모두 고려한 저자동시인용분석의 결과를 비교 분석하였다. 복수저자를 고려한 저자동시인용분석은 인용빈도를 부여하는 방법을 달리하여 세 가지 방법으로 나누어 연구를 진행하였다.
실험 논문집단으로는 경제학 분야의 학술지 Econometrica와 The Journal of Political Economy 두 종을 선정하였고 2003년부터 2009년까지 7년 동안 두 학술지에 게재된 638개의 논문의 서지사항과 그 논문에 인용된 저자 및 인용문헌으로 분석문헌의 데이터를 구성하였다. 대상 논문의 참고문헌에 기재된 저자 26,509명을 대상으로 피인용빈도 29회 이상의 48명의 저자를 최종 선정하였다. 저자들 간의 유사성을 측정하기 위하여 동시인용빈도행렬을 피어슨상관계수(Pearson's correlation coefficient)행렬로 정규화한 다음 PROXSCAL을 이용하여 선정된 저자 48명을 2차원의 공간상에 나타내었다. 이와 더불어 워드방식(Ward's method)을 이용한 계층적 군집 분석을 수행하였다.
본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, 저자동시인용분석의 결과인 저자지도의 해석을 통하여 경제학 분야의 세부 주제 분야를 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과로 나타난 저자지도는 일반적인 경제학 분야의 하위 주제 구분과 대부분 일치하는 것으로 나타났다.
둘째, 인용빈도를 부여하는 방법에 따라 각 저자가 갖는 총 인용빈도와 인용빈도에 따른 저자 순위가 달라졌다.
셋째, 한 저자가 다른 47명의 저자들과 동시에 인용된 빈도의 평균을 나타내는 평균 동시인용빈도가 각 방법 별로 모두 다르게 나타났으며, 평균 동시인용빈도에 따른 저자들의 순위도 다르게 나타났다.
넷째, 제 1저자만을 고려한 경우와 복수저자를 모두 고려한 방법들의 지적구조는 방법에 따라 하위 세부 주제 분야의 군집형성에서 차이점이 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 복수저자를 모두 고려한 방법들은 전체적으로 비슷한 군집을 형성하였으나 제 1저자만을 고려한 방법의 군집형성과는 차이를 보였다.
다섯째, 인용빈도를 부여한 방법에 따라 동일한 저자가 서로 다른 군집에 속하는 것을 확인 할 수 있었다. 모든 방법에서 동일한 군집에 속하는 저자들은 1인 저자 논문의 비율이 높았고 복수저자의 논문의 비율이 낮았다. 반면, 인용빈도 부여 방법에 따라 각각 다른 군집에 속한 저자들은 1인 저자 논문의 비율은 낮고, 복수저자 논문의 비율은 높았으며 한 논문의 복수저자 명수의 비율도 높아지는 경향이 있었다.
학문의 지적구조는 지적구조를 이루고 있는 각 세부 주제 분야의 영역이 독립적으로 이루어 진 것이 아니라 여러 분야를 연구하는 연구자들에 의하여 상호 보완적으로 연결되어 있다. 또한 현재 학문 분야마다 공동저작의 비율은 증가 추세에 있으며 공동연구의 범위는 저자 간의 공동연구에서 국가 간의 공동연구까지 광범위하게 증가하고 있다. 따라서 인용된 문헌의 제 1저자만을 저자동시인용분석의 대상으로 하기보다는 복수저자를 모두 고려하여 분석하는 것이 개별 연구자의 연구에 대한 기여도를 보다 정확히 반영할 수 있으며 연구자들 간의 공동연구를 반영함으로써 학문 간의 주제적 관계와 학문의 발전 동향을 보다 세밀하게 표현 할 수 있다.
The author co-citation analysis is a method through which the relationships between authors are revealed and the intellectual structure of a certain field of study is manifested by utilizing the frequency of the cases where a pair of authors is cited simultaneously. The data for this type of analysi...
The author co-citation analysis is a method through which the relationships between authors are revealed and the intellectual structure of a certain field of study is manifested by utilizing the frequency of the cases where a pair of authors is cited simultaneously. The data for this type of analysis is based on the frequency of co-citation and can be obtained from the indexing databases. However, the most of indexing databases index only the first authors and the rest of the authors are excluded from this analysis. This study aims to address the limitation of the current method that uses the ISI database. The method of author co-citation analysis that only targets first authors gives more credits to the first authors for their contribution to the study than actuality, and the level of contribution of the rest of the authors receive less recognition than they should get. In addition, this method does not take the study trends among multiple authors into account and excludes those prominent authors who are not considered as a first author from the target of research. As a result, it has been criticized for its limitations in the analysis of specific topics. Taking these limitations in consideration, this study compared the method of author co-citation analysis that only targets first authors and authors co-citation analysis that targets not only the first authors but also the other authors in a study, focusing on the area of economics. The author co-citation analysis that considered multiple authors used three different ways of assigning citation frequency for the present study.
Two journals in Economics, Econometrica and The Journal of Political Economy, were selected as the target journal group for this study. Specifically, the data were composed of the bibliographic data, the cited authors, and referenced literature of the 638 articles from 2003 to 2009. Among the 26,509 authors that were listed in the references of the target articles, 48 authors that had over 29 frequencies of co-citation were selected for the final analyses. In order to measure the similarity among the authors, the frequency of co-citation matrices were normalized as the Pearson’s correlation coefficient matrix and 48 authors were selected and represented on a two-dimensional space using the PROXSCAL. In parallel, hierarchical cluster analysis was done by using the Ward method.
The results of this study can be summarized as following:
First, specific topics of Economics were confirmed through interpreting the author map obtained from the author co-citation analysis. These results were similar to the categorization of topics in economics.
Second, the total frequency of citation that each author has and the ranking of authors based on the total citation frequency differed depending on the methods used. This is due to the fact that the authors that are not assigned with the citation frequency when using the author co-citation analysis method that only targets the first authors were granted the citation frequency when using the other method which targets multiple authors. With the latter method, these authors were assigned with the citation frequency based on the total number of authors and the order of the enlisted authors.
Third, the mean co-citation frequency that represents the mean frequency of co-citation of an author with 47 other authors rendered different frequencies depending on the methods. This is because the authors co-citation analysis that only targets the first authors did not consider those many authors who collaborated with other authors and this did not reveal the relationship between the authors. This shows that the mean co-citation frequency changes for the authors that participated in a study where multiple authors collaborated.
Fourth, the two methods of authors co-citation analysis generated a similar pattern, however, the sub-groupings of specific topic areas turned out to be different.
Fifth, the authors that were assigned in different clusters in the intellectual structure of four approaches tend to study various subject field than just one subject field and the authors who study various subject fields collaborate with the authors who specialize in a given subject area.
Intellectual structure of a study is not made up of specific topic areas that are independent of one another but is interconnected and composed of the authors that do research in many areas and compensate one another. Also, currently collaboration among multiple authors is increasing in each area of study and the range of collaboration is expanding from individuals to nations. Therefore, taking multiple authors into consideration rather than just the first author in co-citation analysis would better serve to reveal the degree of contribution of individual researchers to the study more accurately. Moreover, it would reflect the collaboration of researchers more accurately so that the relationships between the topics and the development/trend of a study would be understood better. This study validated the importance of using the author co-citation analysis that is based on multiple authors in understanding the relationships between the topics of areas.
The author co-citation analysis is a method through which the relationships between authors are revealed and the intellectual structure of a certain field of study is manifested by utilizing the frequency of the cases where a pair of authors is cited simultaneously. The data for this type of analysis is based on the frequency of co-citation and can be obtained from the indexing databases. However, the most of indexing databases index only the first authors and the rest of the authors are excluded from this analysis. This study aims to address the limitation of the current method that uses the ISI database. The method of author co-citation analysis that only targets first authors gives more credits to the first authors for their contribution to the study than actuality, and the level of contribution of the rest of the authors receive less recognition than they should get. In addition, this method does not take the study trends among multiple authors into account and excludes those prominent authors who are not considered as a first author from the target of research. As a result, it has been criticized for its limitations in the analysis of specific topics. Taking these limitations in consideration, this study compared the method of author co-citation analysis that only targets first authors and authors co-citation analysis that targets not only the first authors but also the other authors in a study, focusing on the area of economics. The author co-citation analysis that considered multiple authors used three different ways of assigning citation frequency for the present study.
Two journals in Economics, Econometrica and The Journal of Political Economy, were selected as the target journal group for this study. Specifically, the data were composed of the bibliographic data, the cited authors, and referenced literature of the 638 articles from 2003 to 2009. Among the 26,509 authors that were listed in the references of the target articles, 48 authors that had over 29 frequencies of co-citation were selected for the final analyses. In order to measure the similarity among the authors, the frequency of co-citation matrices were normalized as the Pearson’s correlation coefficient matrix and 48 authors were selected and represented on a two-dimensional space using the PROXSCAL. In parallel, hierarchical cluster analysis was done by using the Ward method.
The results of this study can be summarized as following:
First, specific topics of Economics were confirmed through interpreting the author map obtained from the author co-citation analysis. These results were similar to the categorization of topics in economics.
Second, the total frequency of citation that each author has and the ranking of authors based on the total citation frequency differed depending on the methods used. This is due to the fact that the authors that are not assigned with the citation frequency when using the author co-citation analysis method that only targets the first authors were granted the citation frequency when using the other method which targets multiple authors. With the latter method, these authors were assigned with the citation frequency based on the total number of authors and the order of the enlisted authors.
Third, the mean co-citation frequency that represents the mean frequency of co-citation of an author with 47 other authors rendered different frequencies depending on the methods. This is because the authors co-citation analysis that only targets the first authors did not consider those many authors who collaborated with other authors and this did not reveal the relationship between the authors. This shows that the mean co-citation frequency changes for the authors that participated in a study where multiple authors collaborated.
Fourth, the two methods of authors co-citation analysis generated a similar pattern, however, the sub-groupings of specific topic areas turned out to be different.
Fifth, the authors that were assigned in different clusters in the intellectual structure of four approaches tend to study various subject field than just one subject field and the authors who study various subject fields collaborate with the authors who specialize in a given subject area.
Intellectual structure of a study is not made up of specific topic areas that are independent of one another but is interconnected and composed of the authors that do research in many areas and compensate one another. Also, currently collaboration among multiple authors is increasing in each area of study and the range of collaboration is expanding from individuals to nations. Therefore, taking multiple authors into consideration rather than just the first author in co-citation analysis would better serve to reveal the degree of contribution of individual researchers to the study more accurately. Moreover, it would reflect the collaboration of researchers more accurately so that the relationships between the topics and the development/trend of a study would be understood better. This study validated the importance of using the author co-citation analysis that is based on multiple authors in understanding the relationships between the topics of areas.
AI-Helper
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