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트위터 관련 연구에 대한 계량정보학적 분석
A Bibliometric Analysis on Twitter Research 원문보기

정보관리학회지 = Journal of the Korean society for information management, v.31 no.3 = no.93, 2014년, pp.293 - 311  

강범일 (연세대학교 언어정보연구원) ,  이재윤 (명지대학교 문헌정보학과)

초록
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이 연구에서는 계량정보학적 기법을 사용하여 국내 트위터 관련 연구의 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 KCI에서 검색된 2009년부터 2014년 4월까지의 트위터 관련 논문 539편에서 제목, 초록, 키워드를 추출하여 분석 자료로 삼았다. 프로파일링 기법을 이용해 트위터 관련 연구가 수행된 학문 분야와 저널을 분석하였고, 동시출현단어 분석을 통해 트위터 관련 연구의 세부 주제 영역을 파악하였다. 그 결과, 국내 트위터 관련 연구는 53개 학문분야에서 다양하게 다루어지고 있으며 핵심 분야는 신문방송학, 경영학, 컴퓨터학 분야로 나타났다. 세부 주제로는 선거를 비롯한 정치 관련 이슈가 가장 많이 다루어졌으며, 기업/구매 관련 이슈도 활발히 연구되었음을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study explored the research trends on Twitter in Korea by informetric methods. All 539 articles on Twitter published from 2009 to the April of 2014 were obtained from the KCI. Only article titles, abstracts, and keywords by authors were used in analysis. Academic journals in many different disc...

주제어

#학문분야 프로파일링 분석   #저널 프로파일링 분석   #동시출현단어 분석   #트위터  

참고문헌 (23)

  1. 강범일, 박지홍 (2013). 프로파일링 분석과 동시출현단어 분석을 이용한 한국어교육학의 정체성 분석. 정보관리학회지, 30(4), 195-213. http://dx.doi.org/10.3743/KOSIM.2013.30.4.195(Kang, Beomil, & Park, Ji-Hong (2013). Profiling and co-word analysis of teaching Korean as a foreign language domain, 30(4), 195-213. http://dx.doi.org/10.3743/KOSIM.2013.30.4.195) 

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  6. 서선경, 정은경 (2013). 단어동시출현 분석 기반 오픈 액세스 분야 지적구조에 관한 연구. 한국비블리아학회지, 24(1), 207-228. http://dx.doi.org/10.14699/kbiblia.2013.24.1.207(Seo, Sun Kyung, & Chung, Eun Kyung (2013). Domain analysis on the field of open access by co-word analysis. Journal of the Korean Biblia Society for Library and Information Science, 24(1), 207-228. http://dx.doi.org/10.14699/kbiblia.2013.24.1.207) 

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  9. 이재윤 (2006b). 지적 구조 분석을 위한 새로운 클러스터링 기법에 관한 연구. 정보관리학회지, 23(4), 215-231. http://dx.doi.org/10.3743/KOSIM.20106.23.4.215(Lee, Jae Yun (2006b). A novel clustering method for examining and analyzing the intellectual structure of a scholarly field. Journal of the Korean Society for Information Management, 23(4), 215-231. http://dx.doi.org/10.3743/KOSIM.20106.23.4.215) 

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  10. 이재윤 (2007a). 클러스터링 기반 네트워크 생성 알고리즘. 제14회 한국정보관리학회 학술대회 논문집, 147-154.(Lee, Jae Yun (2007a). Clustering-based network generation algorithm. Proceedings of the 14th Conference of Korean Society for Information Management, 147-154.) 

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  12. 이재윤 (2012). 폭소노미 연구 문헌에 대한 자아 중심 주제 인용 분석. 정보관리학회지, 29(4), 295-312. http://dx.doi.org/10.3743/KOSIM.2012.29.4.295(Lee, Jae Yun (2012). Ego-centered topic citation analysis on folksonomy research documents. Journal of the Korean Society for Information Management, 29(4), 295-312. http://dx.doi.org/10.3743/KOSIM.2012.29.4.295) 

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  14. 이재윤, 김판준, 강대신, 김희정, 유소영, 이우형 (2011). 계량서지적 기법을 활용한 LED 핵심 주제영역의 연구 동향 분석. 정보관리연구, 42(3), 1-26.(Lee, Jae-Yun, Kim, Pan-Jun, Kang, Dae-Shin, Kim, Hee-Jung, Yu, So-Young, & Lee, Woo-Hyoung (2011). A bibliometric analysis on LED research. Journal of Information Management, 42(3), 1-26.) 

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  15. 진설아, 허고은, 정유경, 송민 (2013). 트위터 데이터를 이용한 네트워크 기반 토픽 변화 추적 연구. 정보관리학회지, 30(1), 285-302. http://dx.doi.org/10.3743/KOSIM.2013.30.1.285(Jin, Seol A, Heo, Go Eun, Jeong, Yoo Kyung, & Song, Min (2013). Topic-network based topic shift detection on Twitter. Journal of the Korean Society for Information Management, 30(1), 285-302. http://dx.doi.org/10.3743/KOSIM.2013.30.1.285) 

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