[논문]중심성지수를 이용한 행정학·정책학 관련 학술지의 상호인용 네트워크 분석

최정묵

doi:10.14400/jdc.2016.14.9.301

중심성지수를 이용한 행정학·정책학 관련 학술지의 상호인용 네트워크 분석
Investigating Journal Citation Network with Centrality Measures in the Public Administration and Policy Field 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.14 no.9, 2016년, pp.301 - 308

초록
AI-Helper

양질의 논문을 생산하고 자신의 논문이 저명한 학술지에 게재되어 보다 큰 영향력을 가지는 것은 모든 연구자들이 원하는 바라고 할 수 있다. 이 논문은 사회연결망분석을 통해 행정학과 정책학 분야의 일반학술지 9개를 선정하여 네트워크를 구성하고 이 9개 학술지들 간의 상호인용분석을 통해 각 학술지들이 네트워크상에서 가지는 영향력을 분석하였다. 네트워크상에서의 영향력에 대해 각각 의미하는 바가 다른 연결중심성, 베타중심성, 고유벡터중심성의 3개 중심성지수를 통해 분석한 결과 한국행정학보가 행정학과 정책학분야를 통틀어 가장 큰 영향력을 가지는 학술지로 나타났고 한국정책학회보가 그 뒤를 이었다. 그리고 중심성지수의 선택이 달라질 때 마다 학술지들이 가지는 영향력 순위가 달라지는 경향을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Writing high-quality papers and publishing them at prestigious academic journals would be something that every scholar strives for. This study made a network with nine academic journals in South Korea in the field of public administration and public policy and analyzed the influence of academic journals through social network analysis. Using centrality measures, such as degree centrality, beta centrality, and eigenvector centrality, this study found that Korean Public Administration Review has the highest influence on the journal network, followed by Korean Public Studies Review. However, different choice of centrality measure led to different ranking of journals in terms of their influence.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

이러한 중심성지수에는 여러 종류가 있지만 전술하였듯이 이 연구의 대상인 네트워크의 특성상 모든 학술지가 서로 연결되어 있으므로 노드 간의 거리를 측정하는 근접중심성(Closeness Centrality) 혹은 두 노드가 서로 연결되기 위해 특정 노드에 어느 정도로 의존해야 하는가를 나타내는 매개중심성(Betweenness Centrality)은 이 연구에서 분석하기 적절하지 않다. 따라서 아래에서는 연결중심성(Degree Centrality), 베타중심성(Beta Centrality), 고유벡터중심성(Eigenvector Centrality)의 3개 중심성지수를 중심으로 연구를 진행하고 분석결과들 간의 차이도 알아보기로 한다.
이 논문에서는 한국연구재단 학문분류 체계상 ‘사회과학’ 내의 23개 중분류에 포함되는 행정학과 정책학의 총 46개 학술지(행정학 32개, 정책학 14개) 중 한국연구재단 영향력지수 상위권에 랭크되어 있는 대표학술지 9개를 선정하고 각 학술지간의 상호인용빈도를 통해 연결망분석을 시행하여 학술지들이 어떤 상호관계를 가지고 있는지 그리고 어느 정도의 영향력을 각각 학술지 네트워크에서 가지고 있는지를 분석하였다.
이 연구에서는 국내에서 발간되는 행정학·정책학 분야 학술지들 중에서 특정 세부 분야의 논문만을 출간하는 학술지를 제외하고 행정학과 정책학의 전 분야를 포괄하고 한국연구재단 영향력지수 상위에 랭크된 9개 학술지를 연구대상으로 하여 상호인용 데이터와 각기 다른 중심성지수를 이용해 각 학술지의 영향력을 살펴보았다.

제안 방법

이 연구에서는 먼저 사회과학 내 23개 중분류 중에서 행정학과 정책학 관련 학술지 46개를 1차 대상으로 선정하고 이 학술지들을 한국연구재단에서 제공하는 5년간 영향력 지수에 따라 정렬하였다. 그리고 지방행정, 경찰행정 등 행정학 중 세부분야만의 논문을 게재하는 학술지는 제외하고 일반적으로 행정학 및 정책학 모든 분야의 논문을 출간 대상으로 하는 학술지만을 선정하였다.
위 표에서 나타나는 행정학·정책학분야 9개 학술지 네트워크의 특성은 모든 학술지가 다른 모든 학술지와 상호인용을 하였다는 점이며 따라서 위 표의 어느 곳에도 0이라는 숫자는 존재하지 않는다. 이러한 네트워크의 특성을 감안할 때 지금까지 고안된 모든 중심성지수를 연구의 대상으로 할 수 없을 것이고 이를 감안하여 분석이 이루어졌다. 자세한 내용에 관하여는 후술한다.

대상 데이터

이 연구에서는 먼저 사회과학 내 23개 중분류 중에서 행정학과 정책학 관련 학술지 46개를 1차 대상으로 선정하고 이 학술지들을 한국연구재단에서 제공하는 5년간 영향력 지수에 따라 정렬하였다. 그리고 지방행정, 경찰행정 등 행정학 중 세부분야만의 논문을 게재하는 학술지는 제외하고 일반적으로 행정학 및 정책학 모든 분야의 논문을 출간 대상으로 하는 학술지만을 선정하였다.
아래에서는 분석대상으로 선정된 행정학·정책학분야의 9개 학술지의 상호인용빈도를 한국학술지인용색인 홈페이지(https://www.kci.go.kr/kciportal/main.kci)의 자료를 이용해 제시하였다.
위와 같은 과정을 거쳐 한국행정학보(PAR), 한국정책학회보(KPS), 행정논총(KJP), 한국정책과학학회보(PSR), 한국행정논집(PAQ), 정부학연구(JGS), 한국사회와 행정연구(SPA), 한국행정연구(JPA), 정책분석평가학회보(PAE)의 9개 등재학술지가 연구대상으로 선정되었으며 10위에 해당한 ‘국가정책연구’는 2016년 7월 현재 등재지가 아닌 등재후보지이고 상위 9개 등재지와는 상호인용빈도를 거의 찾아볼 수 없어 연구대상에서 제외하였다.
한국학술지인용색인에서 제공하는 학술지정보는 2008년부터 2014년까지 각 학술지가 많이 인용한 학술지 상위 20개와 상호인용빈도의 데이터를 제공하고 있다. 이 논문에서 분석대상으로 설정한 9개 학술지는 거의 대부분 서로 상호인용빈도가 상위 2F0개 순위 안에 들어가며 유일하게 상호인용빈도가 위의 자료에서 제공되지 않은 단 한 경우(정부학연구의 정책분석평가학회보 인용빈도)는 해당 학술지를 전수조사하여 데이터를 입수하였다.
이 연구는 상호 밀접한 관계를 가지고 있는 행정학과 정책학분야의 학술지 모두를 대상으로 할 경우 분석의 어려움으로 인해 세부분야를 다루는 학술지를 제외하고 모든 주제를 대상으로 하는 일반학술지를 연구의 단위로 삼았다. 하지만 행정학과 정책학분야는 그 특성상 사회과학의 많은 분야를 학제적으로 포괄하므로 이러한 특성을 살려 앞으로 지방행정, 경찰행정 등 세부분야에 대한 연구를 수행하고 타 사회과학 분야의 학제적 네트워크를 분석하는 것도 좋은 후속연구가 될 것으로 생각한다.

이론/모형

아래 그림으로는 각 학술지들이 네트워크에서 가지고 있는 영향력의 정도를 정확하게 파악하기가 쉽지 않으나 이어질 중심성지수 분석을 통해 이에 대해 보다 더 자세하게 알아보기로 한다. 이 연구에서 네트워크분석을 위한 소프트웨어는 UCINET 6가 사용되었다.

후속연구

하지만 각각의 논문이 학계에 미치는 후속적인 영향의 정도는 매우 다른 것이 사실이고 각 학문분야별로 매우 큰 영향력을 지니는 학술지도 존재하는 반면 그렇지 못한 학술지도 존재한다. 각 연구자들은 개인적으로 자신의 논문이 보다 널리 알려지고 인용되기를 바랄 것이며 이를 위해 자신의 연구결과를 이왕이면 학계에서 보다 더 널리 알려진 명망 있는 학술지에 게재하려고 할 것이다.
전통적으로 정책은 국가행정의 수단으로 간주되어왔으며 이에 따라 많은 국내대학의 행정학과에서는 세부분야로 행정학과 정책학을 동시에 개설하고 많은 학자들이 행정학과 정책학 학술지에 동시에 논문을 투고하고 있다. 따라서 학술지간의 상호인용빈도를 연구함에 있어서 행정학분야와 정책학분야를 따로 분리하는 것보다 동시에 고려하는 것이 보다 더 적절한 분석이 될 것이다.
이 연구는 상호 밀접한 관계를 가지고 있는 행정학과 정책학분야의 학술지 모두를 대상으로 할 경우 분석의 어려움으로 인해 세부분야를 다루는 학술지를 제외하고 모든 주제를 대상으로 하는 일반학술지를 연구의 단위로 삼았다. 하지만 행정학과 정책학분야는 그 특성상 사회과학의 많은 분야를 학제적으로 포괄하므로 이러한 특성을 살려 앞으로 지방행정, 경찰행정 등 세부분야에 대한 연구를 수행하고 타 사회과학 분야의 학제적 네트워크를 분석하는 것도 좋은 후속연구가 될 것으로 생각한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	학술지에 논문을 게재하는 것의 의미는?	학술지에 논문을 게재하는 것은 학계에서 학자들이 자신의 생각과 연구의 결과를 동료 학자 혹은 타인에게 알리는 가장 중요한 수단이며 학자들 간의 대화를 촉진하고 더 많은 연구를 탄생시키는 대표적인 창구라고 할 수 있다. 학술지에 게재된 논문의 양과 질은 학자 개인의 능력뿐만 아니라 학자가 몸담고 있는 기관의 연구역량을 가늠하는 중요한 잣대가 되고 있으며 우수한 학술논문의 출간은 연구기관과 학자로서의 명성은 물론 생존여부에도 큰 영향을 미치고 있는 것이 현실이다.
	학계에서 널리 쓰이는 이러한 영향력지수의 단점은?	하지만 학계에서 널리 쓰이는 이러한 영향력지수로는 학술지간의 상호관계 및 이들이 서로 미치는 영향에 대해서는 많은 것을 알려주지 못한다는 것이 단점이라고 할 수 있다. 이러한 점을 극복하기 위해 학술지를 단위로 하여 이들의 상호관계 및 학술지 네트워크의 특성의 정량적 측정을 위해 사회연결망분석(Social Network Analysis)이 많이 이용되고 있다[1,2].
	학계에서 널리 쓰이는 이러한 영향력지수의 단점을 극복하기 위해 이용되는 방법은?	하지만 학계에서 널리 쓰이는 이러한 영향력지수로는 학술지간의 상호관계 및 이들이 서로 미치는 영향에 대해서는 많은 것을 알려주지 못한다는 것이 단점이라고 할 수 있다. 이러한 점을 극복하기 위해 학술지를 단위로 하여 이들의 상호관계 및 학술지 네트워크의 특성의 정량적 측정을 위해 사회연결망분석(Social Network Analysis)이 많이 이용되고 있다[1,2]. 사회연결망이라는 개념은 이미 학문적 영역뿐만 아니라 SNS, 온라인게임 등의 도래로 사회 전반적으로도 주목을 받고 있고 기업경영, 정치학 등 넓은 분야에서 이를 이용한 많은 응용이 이루어지고 있다[3,4,5,6].

참고문헌 (24)

E. Otte, R. Rousseau, "Social network analysis: A powerful strategy, also for the information sciences." Journal of Information Science, Vol. 28, No. 6, pp. 441-453, 2002.

상세보기
Soo-Hyun Nam, Hong-Ki Kim, "Knowledge Extraction from Academic Journals Using Data Mining Techniques", Journal of Digital Convergence, Vol. 3, No. 1, pp. 75-88, 2005.
Kyoungho Choi, Jin Ah Yoo, "A reviews on the social network analysis using R", Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 6, No. 1, pp. 77-83, 2015.
Dong-Il Tag, "A Study on The Influence of Convergence Benefit of Facebook Fan Page in Brand Attachment and Brand Commitment", Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 6, No. 5, pp. 199-206, 2015.

원문보기 상세보기
Ji-Yeon Lee, Hyun-ju Jo, Ji won Yoon, "Network Analysis of Legislators and Committees based on bills in the 18th and 19th National Assembly, Korea", Journal of Digital Convergence, Vol. 12, No. 2, pp. 11-25, 2014.
Tae-Gyu Kim, Seuc-Ho Ryu, Byung-Pyo Kyung, Wan-Bok Lee, "Social Network Games (SNG) to concentrate on the analysis of causes", Journal of Digital Convergence, Vol. 10, No. 1, pp. 445-453, 2012.
Ho-Seong Yun, Ki-Dong Lee, "A Study on Measurement of Collective Intelligence using Business Management Game", Journal of Digital Convergence, Vol. 9, No. 2, pp. 53-63, 2011.
Seong-Hwan Ju, "Analysis on structure of National Innovation System in IT", Journal of Digital Convergence, Vol. 14, No. 4, pp. 129-138, 2016.

원문보기 상세보기
K. W. McCain, "Neural Networks in Context: A Longitudinal Journal Cocitation Analysis of an Emerging Interdisciplinary Field." Scientometrics, Vol. 41, No. 3, pp. 389-410, 1998.

상세보기
H. D. White, K. W. McCain, "Visualization of Literatures." Annual review of information science and technology, Vol. 32, pp. 99-168, 1997.

상세보기
J. King, "A review of bibliometric and other science indicators and their role in research evaluation." Journal of Information Science, Vol. 13, No. 5, pp. 261-276, 1987.

상세보기
Hyunjung Kim, "An Analysis of the Intellectual Structure of the LIS Field: Using Journal Co-citation Analysis." Journal of the Korean Biblia Society for Library and Information Science, Vol. 24, No. 4, pp. 99-113, 2013.
Bokwon Jeong, Hakyeon Lee, "Industrial Engineering as a Multidisciplinary Field: Exploring the Structure of Academic Convergence in Industrial Engineering by Journal Citation Network Analysis." Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, Vol. 42, No. 3, pp. 182-197, 2016.

원문보기 상세보기
Dongkee Won, Kyoungho Choi, "Network analysis and comparing citation index of statistics journals." Journal of the Korean Data & Information Science Society, Vol. 25, No. 2, pp. 317-325, 2014.

원문보기 상세보기
Kyoung-Ho Choi, Pyong-Kwon, Chang, "Network Analysis Using Frequency of Cross-citation and Comparing Citation Index of Tourism Science-related Journals." Journal of Tourism Sciences, Vol. 37, No. 10, pp. 321-332, 2013.
P. Zhou, L. Leydesd rff, "The citation impacts and citation environments of Chinese journals in mathematics." Scientometrics, Vol. 72, No. 2, pp. 185-200, 2007.

상세보기
Y. Ding, G. G. Chowdhury, S. Foo, "Journal as markers of intellectual space: Journal co-citation analysis of information retrieval area, 1987-1997." Scientometrics, Vol. 47, No. 1, pp. 55-73, 2000.
Kyoung-Ho Choi, Hee-Hwa Oh, Hee-Jong Kwag, "Network analysis using frequency of cross-citation and comparing citation index of accounting journals", Journal of Digital Convergence, Vol. 12, No. 5, pp. 143-149, 2014.

원문보기 상세보기
Kyoung-Ho Choi, Jin-Hee Choi, "Network Analysis using Cross-citation Frequency of Clothing & Textiles-Related Journals", Journal of Digital Convergence, Vol. 12, No. 6, pp. 637-643, 2014.

원문보기 상세보기
C. Prell, Social Network Analysis: history, theory & methodology, SAGE Publications Ltd, London, 2012.
S. P. Borgatti, M. G. Everett, J. C. Johnson, Ucinet for Windows: Network Analysis. Harvard, MA: Analytic Technologies, 2002.
R. A. Hanneman, M. Riddle, "Introduction to social network methods." University of California, Riverside, Riverside: CA, 2005.
S. P. Borgatti, "Centrality and AIDS.", Connections, Vol. 18, pp. 112-115, 1995.
P. Bonacich, "Power and Centrality: A Family of Measures." American Journal of Sociology, Vol. 92, No. 5, pp. 1170-1182, 1987.

상세보기

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증