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문제 정의
- 따라서 본 연구는 지금까지 기관단위 평가를 위해 제안된 세 가지 방법론을 모두 활용하여 국내 기관의 평가를 시도하였다. 이를 위해 국내 10개 경영대학 소속 교수들을 대상으로 h-지수 및 변형지수를 분석하여 지수별 특징과 상관관계를 살펴보았고, 기관평가에 사용되는 세 가지 방법론을 모두 적용하여 각 방법론을 비교 분석하였다.
- 본 연구는 기관단위 연구성과를 평가하기 위한 방법으로 국외 연구에서 시도되고 있는 h-지수와 변형지수를 국내 기관에 적용하여 지수의 특징과 기관단위 평가방법 세 가지를 비교분석해 보았다.
- 본 연구에서는 한경비즈니스가 전국 경영대학을 대상으로 평가한 2008년 종합순위에서 10위1)까지의 대학에 속한 교수들을 대상으로 h지수 및 변형지수를 산출하여 특성을 파악하고, 각 지수 간 상관관계를 분석하였다. 한경비즈니스의 평가는 2007년 데이터를 기준으로 실시되었으므로, 2007년 당시 해당 대학에 재직 중인 교수만을 포함하였고, 외국인 교수는 제외하여 총 447명을 실험집단으로 선정하였다.
- Lazaridis(2010)은 Prathap이 제시한 기관단위 h-지수 중 첫 번째 방법은 소수의 생산성 높은 연구자들에 의해 기관의 h-지수가 많은 영향을 받을 수 있고, 두 번째 방법은 기관의 크기, 즉 기관에 소속된 연구자의 수가 반영되지 않는다는 단점을 지적했다. 이를 위한 대안으로 기관 소속 연구자들의 h-지수의 평균값이나 중앙값이 기관단위 평가에 보다 적합하다고 제안하였다.
제안 방법
- 산출된 지수는 h-지수를 포함하여, 국외에서 h 변형지수로 이미 제안되어 다양한 학문 분야를 대상으로 실험된 g-지수, m-quotient, h(2)-지수, a-지수, r-지수, ar-지수와 국내에서 최초로 제안된 h 변형지수인 hs-지수, gs-지수를 포함한 총 9개 지수이다. 각 지수의 특성 및 상관관계를 분석하기 위해 교수 별 1위 논문의 인용빈도(이하 Max), 발표 논문 총수, 논문 당 평균 인용빈도, 최소 1번 이상 인용된 논문 수, 3번 이상 인용된 논문 수, 교수별 상위 3위 이내 논문의 인용빈도 합계(이하 Sum3)를 제시하였다.
- 기관단위 평가를 위해 국내 10개 경영대학 소속 교수들을 대상으로 h-지수 및 변형지수들의 특징 및 상관관계를 분석하였다. 그 결과 h지수와 h(2)-지수가 낮은 변별력을 갖는 것으로 나타났으며, m-quotient는 경력이 긴 교수에게는 불리하고 경력이 짧은 신임 교수에게는 과도하게 유리한 결과를 나타냈다.
- 마지막으로 Max, 발표 논문 총수, 논문 당 평균 인용빈도, 최소 1번 이상 인용된 논문 수, 3번 이상 인용된 논문 수, Sum3들이 서로 간에 어떤 상관관계를 가지고 있는지를 분석하였다. 그 결과는 <표 10>과 같으며, 유의수준 0.
- 본 연구에서는 실험대상 10개 대학들을 h-지수, g-지수, a-지수, r-지수를 이용하여 위의 세 가지 방법으로 기관 평가를 실시해 보았다. 앞장에서 지수들의 특징 및 상관관계를 분석한 결과를 바탕으로 변별력 문제가 제기된 h(2)-지수와 경력에 과도하게 민감한 m-quotient는 제외하였고, 매우 높은 상관관계를 가지는 지수군 중에서 연구자의 생산성을 설명하는 h-지수와 g-지수, 연구자의 영향력을 반영하는 a-지수와 r-지수를 선택하여 실시하였다.
- 수집된 인용정보 및 서지정보를 기반으로 h지수 및 변형지수를 산출하였다. 산출된 지수는 h-지수를 포함하여, 국외에서 h 변형지수로 이미 제안되어 다양한 학문 분야를 대상으로 실험된 g-지수, m-quotient, h(2)-지수, a-지수, r-지수, ar-지수와 국내에서 최초로 제안된 h 변형지수인 hs-지수, gs-지수를 포함한 총 9개 지수이다.
- 본 연구에서는 실험대상 10개 대학들을 h-지수, g-지수, a-지수, r-지수를 이용하여 위의 세 가지 방법으로 기관 평가를 실시해 보았다. 앞장에서 지수들의 특징 및 상관관계를 분석한 결과를 바탕으로 변별력 문제가 제기된 h(2)-지수와 경력에 과도하게 민감한 m-quotient는 제외하였고, 매우 높은 상관관계를 가지는 지수군 중에서 연구자의 생산성을 설명하는 h-지수와 g-지수, 연구자의 영향력을 반영하는 a-지수와 r-지수를 선택하여 실시하였다.
- 따라서 본 연구는 지금까지 기관단위 평가를 위해 제안된 세 가지 방법론을 모두 활용하여 국내 기관의 평가를 시도하였다. 이를 위해 국내 10개 경영대학 소속 교수들을 대상으로 h-지수 및 변형지수를 분석하여 지수별 특징과 상관관계를 살펴보았고, 기관평가에 사용되는 세 가지 방법론을 모두 적용하여 각 방법론을 비교 분석하였다.
- h-지수를 이용해 기관을 평가하는 방법에는 세 가지가 있다. 첫 번째 방법은 기관에 속한 연구자들이 발표한 논문들 중에서 h개의 논문이 최소 h번 이상 인용되었을 때 그 기관의 지수를 h로 하는 것이다. 본 연구에서는 이 방법을 나머지 두 가지 방법과 구별하기 위해 “기관 h-지수”라 하겠다.
대상 데이터
- 인용정보는 한국학술지인용색인(KCI)(http://www.kci.go.kr)을 이용하였으며, 1990년부터 2007년도까지 발간된 논문을 대상으로 하였다. 한국학술지인용색인은 2004년부터 2007년까지의 인용정보만을 제공하고 있기 때문에 인용정보는 2004년-2007년으로 제한되었으며 자기인용과 공저자를 모두 포함하였다.
- 한국학술지인용색인은 2004년부터 2007년까지의 인용정보만을 제공하고 있기 때문에 인용정보는 2004년-2007년으로 제한되었으며 자기인용과 공저자를 모두 포함하였다. 인용정보수집은 2010년 1월 18일부터 2월 8일까지 진행되었으며, 총 2,826개 논문과 4,877건의 인용정보가 수집되었다.
- 까지의 대학에 속한 교수들을 대상으로 h지수 및 변형지수를 산출하여 특성을 파악하고, 각 지수 간 상관관계를 분석하였다. 한경비즈니스의 평가는 2007년 데이터를 기준으로 실시되었으므로, 2007년 당시 해당 대학에 재직 중인 교수만을 포함하였고, 외국인 교수는 제외하여 총 447명을 실험집단으로 선정하였다.
데이터처리
- h-지수 및 변형지수의 특성을 좀 더 심층적으로 살펴보기 위해 피어슨 상관 분석을 실시하였는데 그 결과 흥미로운 사실이 발견되었다. 우선, 9개 지수간의 상관관계 분석 결과인 <표 7>을 보면, 유의수준 0.
성능/효과
- 35로 h(2)의 최대값, 평균, 표준편차 보다 큰 값을 가지며, g-지수의 값들보다는 작은 값을 가지는데 이는 Bornmann 등(2008)의 연구결과와 동일하다. 국내에서 제안된 hs-지수와 gs-지수는 외국에서 제안된 지수에 비해 최대값과 표준편차가 크게 나타났으며, 지수 산출시 누적값을 이용하는 hs-지수, gs지수, a-지수, r-지수의 최대값 및 평균이 다른 지수들에 비해 크다는 것을 알 수 있다.
- 기관단위 평가를 위해 국내 10개 경영대학 소속 교수들을 대상으로 h-지수 및 변형지수들의 특징 및 상관관계를 분석하였다. 그 결과 h지수와 h(2)-지수가 낮은 변별력을 갖는 것으로 나타났으며, m-quotient는 경력이 긴 교수에게는 불리하고 경력이 짧은 신임 교수에게는 과도하게 유리한 결과를 나타냈다. 상관관계에 있어서는 특히, g-지수와 r-지수, gs-지수와 hs-지수가 높은 상관관계를 가지며, g-지수, hs-지수, gs-지수, a-지수, r-지수는 인용빈도의 누적값을 이용하기 때문에 상위 논문의 인용빈도에 크게 영향을 받았다.
- 그 결과는 과 같으며, 유의수준 0.01에서 분석해 보면 논문 총수와 최소 1번 이상 인용된 논문 수가 매우 높은 상관관계(r=0.9)를 갖는 반면, 논문 총수와 Max는 약한 상관관계 (r=0.491)를 갖는다.
- 그러나 <표 14>를 보면 기관 h-지수 방법에 비해 교수 수가 상대적으로 적은 부산대와 중앙대의 순위가 상승하고 교수 수가 많은 고려대의 순위가 하락한 것을 볼 수 있었다. 그 원인을 알아보기 위해 해당 교수들의 h-지수와 피인용수를 분석한 결과, 고려대는 h-지수 최대 6, 최소 0으로 70명 중 h-지수가 0인 교수가 무려 25명(35%)인 반면, 부산대는 h-지수 최대 6, 최소 0으로 h-지수가 0인 교수가 4명(14%), 중앙대는 h-지수 최대 5, 최소 0으로 h-지수 0인 교수가 4명(12%) 이었다. 이를 통계적으로 어떤 의미가 있는지 알아보기 위해 산출된 각 지수와 교수 당 평균 피인용수와의 피어슨 상관 분석을 실시한 결과, <표 15>와 같이 매우 높은 상관관계를 가지고 있었다.
- 그러나 를 보면 기관 h-지수 방법에 비해 교수 수가 상대적으로 적은 부산대와 중앙대의 순위가 상승하고 교수 수가 많은 고려대의 순위가 하락한 것을 볼 수 있었다.
- m-quotient는 h-지수가 연구자의 평생 업적을 기반으로 평가하기 때문에 경력이 긴 연구자에게 유리하다는 단점을 보완하기 위해 제안된 지수이다. 그러나 본 연구의 실험 결과를 보면 m-quotient는 경력이 긴 교수에게는 불리하고 경력이 짧은 신임 교수에게는 과도하게 유리한 결과를 나타냈다. 예를 들면, 2007년에 처음으로 논문을 발표하고 당해 연도에 1번 인용을 받은 신임 교수가 h-지수는 1로 163위이나 m-quotient 값은 1로 5위로 상승한 경우가 있었으며, 반면에 연구 경력이 11년인 교수는 h지수는 3으로 70위인 반면 m-quotient는 0.
- 둘째, 평균 h-지수 방법은 기관의 연구자 수와는 상관관계가 없었으며, 기관 h-지수 방법처럼 특정 연구자의 생산성 및 영향력에 의해 기관이 평가되는 문제점을 극복할 수 있음이 확인되었다. 또한 이 방법은 소속 연구자들의 생산성이 고르게 높은 기관의 영향력을 높게 평가하는 방법임이 입증되었다.
- 491)를 갖는다. 또한 논문 당 평균 인용빈도는 연구자의 생산성을 나타내는 논문 총수와는 상관관계가 낮은 것(r=0.266)으로 나타났다.
- 연구자의 양적 요인인 논문 총수와 최소 1번 이상 인용된 논문 수는 h-지수와 g-지수가 비교적 높은 상관관계를 가지는 것으로 밝혀졌으며, a-지수와 r-지수는 논문 당 평균 인용빈도와 상관관계가 높은 지수임이 재확인되었다. 또한 논문 총수와 최소 1번 이상 인용된 논문 수는 매우 높은 상관관계를 갖는 반면, 논문 총수와 Max는 약한 상관관계를 가지며, 논문 당 평균 인용빈도는 연구자의 생산성을 나타내는 논문 총수와는 상관관계가 매우 낮은 것으로 나타났다.
- <표 12>는 기관 h-지수 방법으로 평가한 국내 10개 대학의 순위로 h-지수 순으로 정렬한 것이다. <표 12>를 보면, h-지수는 변별력이 낮았으며, g-지수는 Max의 영향을 받아 Max가 높은 대학들의 g-지수 순위가 h-지수 순위에 비해 상승하였다.
- 본 연구에서도 9개 지수를 연구자의 생산성을 나타내는 논문 총수와 최소 1번 이상 인용된 논문 수와 비교하였는데, 에서 볼 수 있듯이 h-지수와 g-지수가 비교적 높은 상관관계를 갖는 것으로 나타났고, 연구자의 영향력을 나타내는 논문 당 평균 인용빈도와 상관관계가 높은 지수로는 a-지수와 r-지수로 나타나 이전의 연구결과를 다시 확인하였다.
- 9개 지수와 Max, 발표 논문 총수, 논문 당 평균 인용빈도, 최소 1번 이상 인용된 논문 수, 3번 이상 인용된 논문 수, Sum3과의 상관관계를 분석한 결과는 <표 9>와 같다. 분석결과 g지수, hs-지수, gs-지수, a-지수, r-지수가 Max 와 Sum3과 0.01 유의 수준에서 높은 상관관계를 가지고 있는 것으로 나타났다. 이는 위 지수들이 인용빈도의 누적값을 이용하기 때문에 상위 논문의 인용빈도에 크게 좌우된 것이라 할 수 있다.
- 셋째, 메타 h-지수 방법은 10개 대학 중 5개 대학이 동률값을 가져 변별력이 떨어졌다. 따라서 메타 h-지수는 연구자들이 높은 h-지수를 갖는 학문분야에서 이용될 때 평가방법으로서의 의미를 가질 것이다.
- 연구자의 양적 요인인 논문 총수와 최소 1번 이상 인용된 논문 수는 h-지수와 g-지수가 비교적 높은 상관관계를 가지는 것으로 밝혀졌으며, a-지수와 r-지수는 논문 당 평균 인용빈도와 상관관계가 높은 지수임이 재확인되었다. 또한 논문 총수와 최소 1번 이상 인용된 논문 수는 매우 높은 상관관계를 갖는 반면, 논문 총수와 Max는 약한 상관관계를 가지며, 논문 당 평균 인용빈도는 연구자의 생산성을 나타내는 논문 총수와는 상관관계가 매우 낮은 것으로 나타났다.
- 우선, 9개 지수간의 상관관계 분석 결과인 을 보면, 유의수준 0.01에서 매우 높은 상관관계를 가지는 지수 쌍을 발견할 수 있다.
- 이를 통계적으로 어떤 의미가 있는지 알아보기 위해 산출된 각 지수와 교수 당 평균 피인용수와의 피어슨 상관 분석을 실시한 결과, <표 15>와 같이 매우 높은 상관관계를 가지고 있었다. 이 결과를 통해 평균 h-지수 방법은 기관 h-지수 방법처럼 특정 연구자의 생산성 및 영향력에 의해 기관이 평가되는 문제점을 해결할 수 있으며, 연구자들의 생산성이 고르게 높은 기관의 영향력이 높게 평가되는 방법임을 입증하였다.
- 이를 통계적으로 어떤 의미가 있는지 알아보기 위해 산출된 각 지수와 교수 당 평균 피인용수와의 피어슨 상관 분석을 실시한 결과, 와 같이 매우 높은 상관관계를 가지고 있었다.
- 그러나 이 방법은 h-지수 합을 소속 연구자 수로 나눈 평균값이므로 평가대상 기관들의 사이즈가 크게 다를 경우 연구자 수에 영향을 받을 수 있다. 이에 본 연구에서는 평균 h-지수 방법이 기관의 연구자 수와 상관관계가 있는지 알아보기 위해 각 지수와 교수 수간의 피어슨 상관분석을 실시하였으나 평균 h-지수 방법에 의해 산출된 각 지수들은 교수 수와 상관성이 없는 것으로 나타났다. 그러나 <표 14>를 보면 기관 h-지수 방법에 비해 교수 수가 상대적으로 적은 부산대와 중앙대의 순위가 상승하고 교수 수가 많은 고려대의 순위가 하락한 것을 볼 수 있었다.
- 즉, 기관 h-지수 방법은 기관의 사이즈에 의존적이라는 것이다. 이에 본 연구에서는 기관 h-지수 방법으로 구한 각 지수와 교수 수, 논문 수와의 피어슨 상관관계를 분석하였는데 그 결과 각 지수는 교수 수 및 논문 수와는 상관관계가 없는 것으로 밝혀졌다.
- 첫째, 기관 h-지수 방법은 기관의 크기에 의존적이라는 기존의 연구결과와는 달리 교수 수및 논문 수와는 상관관계가 없었으며, 인용빈도가 높은 소수 연구자에 의해 상대적으로 높게 기관이 평가될 수 있다는 문제점이 있다.
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