본 연구는 국내 도서관 유형별 웹사이트의 하이퍼링크 네트워크 구조분석을 위하여 총 32개 웹사이트의 하이퍼링크를 실증적으로 분석하였다. 크롤러를 이용하여 하이퍼링크 데이터를 수집한 후, 도서관 유형별 웹사이트를 대상으로 네트워크 내에서 나타나는 전체적인 특성과 도서관이 특히 집중하고 있는 웹사이트가 무엇인지, 중심성 값이 높은 도서관 웹사이트는 어디인지를 다양한 측면에서 분석을 시도하였다. 그 결과 첫째, 분석 대상 전체 도서관 중 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 연결정도중심성, 매개중심성, 근접중심성, 아이겐벡터중심성 값이 가장 높게 나타났다. 둘째, 도서관 유형별로 살펴보면, 국가도서관은 국립세종도서관, 공공도서관은 서울도서관, 대학도서관은 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 네트워크 내에서 상대적으로 영향력 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 토대로 앞으로 도서관 웹사이트의 효율성과 효과성을 제고시키기 위한 운영 전략 수립에 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 국내 도서관 유형별 웹사이트의 하이퍼링크 네트워크 구조분석을 위하여 총 32개 웹사이트의 하이퍼링크를 실증적으로 분석하였다. 크롤러를 이용하여 하이퍼링크 데이터를 수집한 후, 도서관 유형별 웹사이트를 대상으로 네트워크 내에서 나타나는 전체적인 특성과 도서관이 특히 집중하고 있는 웹사이트가 무엇인지, 중심성 값이 높은 도서관 웹사이트는 어디인지를 다양한 측면에서 분석을 시도하였다. 그 결과 첫째, 분석 대상 전체 도서관 중 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 연결정도중심성, 매개중심성, 근접중심성, 아이겐벡터중심성 값이 가장 높게 나타났다. 둘째, 도서관 유형별로 살펴보면, 국가도서관은 국립세종도서관, 공공도서관은 서울도서관, 대학도서관은 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 네트워크 내에서 상대적으로 영향력 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 토대로 앞으로 도서관 웹사이트의 효율성과 효과성을 제고시키기 위한 운영 전략 수립에 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.
The present study positively analyzed the hyperlinks of 32 web sites with the purpose of analyzing the hyperlink network structure of web sites for each domestic library type. After collecting the hyperlink data using the crawler, we analyzed the overall characteristics of the websites in the networ...
The present study positively analyzed the hyperlinks of 32 web sites with the purpose of analyzing the hyperlink network structure of web sites for each domestic library type. After collecting the hyperlink data using the crawler, we analyzed the overall characteristics of the websites in the network based on the characteristics of the library. The results are as follows. 1) Among all analyzed libraries, Yonsei scored the highest in degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality. 2) By library type, Sejong for national library, Seoul for public library, and Yonsei for college library appeared an influential a relatively. Based on these analysis results, the present study will be utilized as basic data for establishing an operation strategy that improves the efficiency and effectiveness of library web sites in the future.
The present study positively analyzed the hyperlinks of 32 web sites with the purpose of analyzing the hyperlink network structure of web sites for each domestic library type. After collecting the hyperlink data using the crawler, we analyzed the overall characteristics of the websites in the network based on the characteristics of the library. The results are as follows. 1) Among all analyzed libraries, Yonsei scored the highest in degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality. 2) By library type, Sejong for national library, Seoul for public library, and Yonsei for college library appeared an influential a relatively. Based on these analysis results, the present study will be utilized as basic data for establishing an operation strategy that improves the efficiency and effectiveness of library web sites in the future.
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문제 정의
셋째, 대학도서관은 대학의 교육 및 연구에 필요 한 도서관자료의 수집․정리․보존 및 서비스 제공, 다른 도서관 및 관련 기관과의 상호협력과 서비스 제공(대학도서관진흥법 제7조 제1항, 5항) 등이 이루어지고 있다. 따라서, 대학도서관 웹사이트가 국가도서관, 공공도서관과 하이퍼링크 서비스에 차이가 있는지를 살펴보고자 하였다. 선정기준은 재학생수와 도서관 방문 자수, 장서량을 고려하여 상위 5위까지 해당하는 대학도서관 웹사이트 5개를 선정하였다.
특히 접근하기 어려운 웹사이트 내의 광범위한 정보의 흐름을 시각화함으로써 한눈에 파악할 수 있다는 점에서 그 의의가 크다고 할 수 있다. 따라서, 본 연구는 도서관 네트워크 내에서 이루어지는 사회적 행태 모형을 검증할 수 있는 경험적 도구를 제공해 줄 수 있다는 점에서 네트워크 연구를 위한 중요한 시도라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 도서관 유형별 웹사이트를 대상으로 네트워크 내에서 나타나는 전체적인 특성과 복잡한 네트워크 안에 존재하는 수많은 웹사이트들 중 도서관이 특히 집중하고 있는 웹사이트가 무엇인지, 중심성 값이 높은 도서관 웹사이트는 어디인지를 다양한 측면에서 분석을 시도하였다.
또한, 국내 도서관 웹사이트에 하이퍼링크된 네트워크 구조를 파악하고, 도서관 유형별로 차이가 있는지를 분석하기 위하여 과 같이 연구문제를 설정하였다.
이에 본 연구에서는 도서관 유형별 웹사이트를 대상으로 네트워크 내에서 나타나는 전체적인 특성과 복잡한 네트워크 안에 존재하는 수많은 웹사이트들 중 도서관이 특히 집중하고 있는 웹사이트가 무엇인지, 중심성 값이 높은 도서관 웹사이트는 어디인지를 다양한 측면에서 분석을 시도하였다. 또한, 도서관 웹사이트 중 어느 웹사이트가 Authority, Hub 역할을 수행하는지를 확인하고자 한다. 이러한 연구결과는 국내 도서관 웹사이트 간의 네트워크를 이해하는데 도움을 줄 뿐만 아니라, 국내 도서관들이 네트워크 내에서 하이퍼링크를 통하여 다양한 정보 교류의 활성화를 위한 방안을 모색하는 데 필요한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
그동안 문헌정보학 분야에서는 주로 학문분야별 지식구조 분석 등 계량서지학적 분석에 관한 연구가 주로 이루어져왔다(이수상 2010; 박옥남 2011; 조재인 2011; 이재윤 2014; 김은진 2016). 본 연구는 국내 도서관 웹사이트들 간의 하이퍼링크를 분석하는 새로운 접근방법을 시도하여 하이퍼링크의 연결 구조를 파악했다는 점에서 의의를 갖는다. 본 연구에 대한 분석 결과를 요약하면 다음과 같다.
본 연구는 국내 도서관 유형별 웹사이트의 하이퍼링크 네트워크 구조를 파악하기 위해 하이퍼링크 네트워크 분석을 실시하였다.
본 연구는 도서관 유형별 웹사이트를 대상으로 하이퍼링크 연결구조의 특성을 파악하는 데 목적을 두고 웹계량학적 분석을 실시하였다. 그동안 문헌정보학 분야에서는 주로 학문분야별 지식구조 분석 등 계량서지학적 분석에 관한 연구가 주로 이루어져왔다(이수상 2010; 박옥남 2011; 조재인 2011; 이재윤 2014; 김은진 2016).
따라서, 본 연구는 도서관 네트워크 내에서 이루어지는 사회적 행태 모형을 검증할 수 있는 경험적 도구를 제공해 줄 수 있다는 점에서 네트워크 연구를 위한 중요한 시도라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 도서관 유형별 웹사이트를 대상으로 네트워크 내에서 나타나는 전체적인 특성과 복잡한 네트워크 안에 존재하는 수많은 웹사이트들 중 도서관이 특히 집중하고 있는 웹사이트가 무엇인지, 중심성 값이 높은 도서관 웹사이트는 어디인지를 다양한 측면에서 분석을 시도하였다. 또한, 도서관 웹사이트 중 어느 웹사이트가 Authority, Hub 역할을 수행하는지를 확인하고자 한다.
도서관 웹사이트에서는 이용자들에게 검색 기능과 다양한 콘텐츠뿐만 아니라, 도서관과 관련된 정보를 제공하고자 다른 웹사이트로 쉽게 이동할 수 있도록 하이퍼링크 서비스를 제공한다. 즉, 하이퍼링크 기능에 의해 검색 중인 웹사이트에서 별도로 웹사이트 URL 주소를 입력하여 접속할 필요 없이 상호작용성, 접근의 용이성을 제공하는 것이다. 하이퍼링크는 웹에서 디지털 콘텐츠 구성, 검색 및 액세스하는데 필수적인 자원이다.
제안 방법
반면, 연세대학교 학술 정보원, 서울도서관, 강일도서관 웹사이트는 상대적으로 다른 웹사이트를 링크하는 외향중심성이 높게 나타났으며, 이는 다른 웹사이트와의 정보 교류에 대한 노력을 많이 시도한 것으로 네트워크 구축의 범위가 넓다는 것을 의미한다. 네트워크 내에서 특정 웹사이트가 다른 웹사이트들의 중간에서 얼마나 강한 중개자 및 매개자 역할을 하고 있는지 살펴보기 위해 매개중심성 값을 산출하였다. 분석 결과, 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 97724.
이는 Hubness가 높고, 다른 웹사이트와의 정보 교류에 대한 노력을 많이 시도한 것으로 네트워크 구축의 범위가 넓다는 것으로 유추할 수 있다. 다음으로 네트워크 내에서 어느 도서관 웹사이트가 공공도서관 웹사이트들의 중간에서 매개자 역할을 하고 있는지를 파악하기 위해 매개중심성 값을 산출하였다. 매개중심성 값 역시 서울도서관 웹사이트 76872.
도서관 유형별로 웹사이트의 하이퍼링크 분석과 연결정도중심성, 근접중심성, 매개중심성, 아이겐벡터중심성을 비교분석하였다.
즉, 네트워크 내에서 상대적으로 높은 활동성과 영향력 있는 역할을 하고 있다는 것을 알 수 있다. 매개자 역할을 하는 웹사이트를 살펴보기 위해 매개중심성 값을 산출하였다. 분석 결과, 국립세종도서관 웹사이트가 32465.
본 연구는 국내 도서관 유형별로 웹사이트를 선정하여 하이퍼링크 연결 구조를 실증적으로 분석하였다. 기존 네트워크 분석에 주로 사용된 분석도구가 아닌 새로운 소프트웨어를 이용하여 여러 개의 웹사이트를 대상으로 하이퍼링크의 계량적 측정을 시도했다는 점에서 큰 의의가 있다.
아이겐벡터중심성은 영향력이 높은 노드에 연결되어 있는 노드는 영향력이 낮은 노드에 연결되어 있는 노드보다 중심성이 높다는 것을 반영한 척도인 것이다(이수상 2012). 본 연구에서는 NodeXL을 이용하여 연결정도중심성, 매개중심성, 근접중심성, 아이겐벡터중심성 값을 계산하였다.
전체 도서관 웹사이트의 네트워크 내에서 가장 영향력이 있는 중심 노드를 살펴보기 위해 직접 연결된 웹사이트들의 중심성에 가중치를 반영하여 아이겐벡터중심성 값을 산출하였다. 그 결과, 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 0.
첫째, 도서관 유형별 웹사이트의 네트워크 구조 분석을 위해 VOSON(Virtual Observatory for the Study of Online Networks) 소프트웨어의 크롤러(Clawer)를 사용하여 하이퍼링크를 수집하였다.
본 연구에서는 Snow-Balling 방법을 이용하여 경계설정을 하였다. 총 5회 실시하였으며, 도서관 웹사이트 외 유관기관 웹사이트도 포함시켰다. 반면, 페이스북, 블로그, 구인구직, 지역관광지 안내, 개인인증관련 등과 같이 연구 목적에 부합하지 않은 웹사이트나 웹페이지는 분석 대상에서 제외하였다.
최종 선정된 총 32개 웹사이트를 대상으로 2017년 3월 25일부터 4월 3일까지 VOSON 소프트웨어를 이용하여 하이퍼링크 데이터를 수집한 후, 링크 데이터베이스를 구축하였다. 크롤링(Crawling)의 깊이는 웹사이트 내 웹페이지들이 링크를 따라 계층형 구조를 이루는 경우 정보를 조직하는 하향식 접근 방법으로 웹사이트의 범위를 쉽게 파악할 수 있게 해주므로 웹사이트의 메인으로부터 시작하여 2단계까지 수집하도록 설정하였다.
880으로 높은 매개자 역할을 하고 있으며, 네트워크 내에서 정보 및 자원의 흐름에 있어서 높은 통제력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 특정 웹사이트가 전체 네트워크 내에서 얼마나 중앙에 위치하고 있는지를 분석하고자 근접중심성 값을 산출하였다. 그 결과, 연세대학교 학술정보원, 서울도서관, 고려대학교 도서관, 서울대학교 중앙도서관 웹사이트가 동일하게 0.
대상 데이터
그 중 국립세종도서관은 국립중앙도서관의 분관에 해당되지만, 예비조사 결과, 국가도서관 중 가장 많은 하이퍼링크 수가 발견되어 선정하였다. 둘째, 공공도서관은 서울시 소재 공공도서관을 선정하였다. 국가도서관통계시스템에 등록된 2015년 기준 서울시 소재 공공도서관은 총 126 곳이며, 이 중 자료 수집 결과 VOSON 소프트웨어가 인식하지 못하는 URL 주소, 하이퍼링크수가 ‘0’으로 나온 도서관, 지자체의 경우 독립된 웹사이트가 아닌 통합으로 운영되는 웹사이트는 분석대상에서 제외하였다.
국가도서관통계시스템에 등록된 2015년 기준 서울시 소재 공공도서관은 총 126 곳이며, 이 중 자료 수집 결과 VOSON 소프트웨어가 인식하지 못하는 URL 주소, 하이퍼링크수가 ‘0’으로 나온 도서관, 지자체의 경우 독립된 웹사이트가 아닌 통합으로 운영되는 웹사이트는 분석대상에서 제외하였다. 따라서, 최종 선정된 공공도서관 웹사이트는 서울시 교육청 소속 7개, 지자체 소속 17개로 총 24개이다. 셋째, 대학도서관은 대학의 교육 및 연구에 필요 한 도서관자료의 수집․정리․보존 및 서비스 제공, 다른 도서관 및 관련 기관과의 상호협력과 서비스 제공(대학도서관진흥법 제7조 제1항, 5항) 등이 이루어지고 있다.
따라서, 최종적으로 선정된 분석대상 도서관 웹사이트는 총 32개이며, 와 같다.
본 연구는 도서관 웹사이트의 하이퍼링크 네트워크 구조를 분석하기 위하여 분석 대상 도서관 웹사이트의 32개 노드를 포함한 총 410개의 노드가 사용되었다.
본 연구를 수행하기 위하여 국내 도서관을 유형별로 선정하였으며, 그 이유는 다음과 같다. 첫째, 국가도서관은 국가를 대표하는 도서관으로서 많은 웹사이트들과 상호작용이 있을 것으로 판단되어, 총 3개의 웹사이트를 선정하였다.
따라서, 대학도서관 웹사이트가 국가도서관, 공공도서관과 하이퍼링크 서비스에 차이가 있는지를 살펴보고자 하였다. 선정기준은 재학생수와 도서관 방문 자수, 장서량을 고려하여 상위 5위까지 해당하는 대학도서관 웹사이트 5개를 선정하였다. 따라서, 최종적으로 선정된 분석대상 도서관 웹사이트는 총 32개이며, <표 2>와 같다.
웹사이트 i와 웹사이트 j 사이에 하이퍼링크가 있으면 1, 없으면 0으로 코딩되었다. 즉, 공공도서관의 웹사이트와 특정 웹사이트 간에 하이퍼링크가 있으면 1, 없으면 0으로 자료가 수집되었다. 일반적으로 사회연결망 분석을 위해서는 경계(Boundary)를 설정하고, 이에 따라 모집단을 확정하는 방법을 활용한다.
본 연구를 수행하기 위하여 국내 도서관을 유형별로 선정하였으며, 그 이유는 다음과 같다. 첫째, 국가도서관은 국가를 대표하는 도서관으로서 많은 웹사이트들과 상호작용이 있을 것으로 판단되어, 총 3개의 웹사이트를 선정하였다. 그 중 국립세종도서관은 국립중앙도서관의 분관에 해당되지만, 예비조사 결과, 국가도서관 중 가장 많은 하이퍼링크 수가 발견되어 선정하였다.
첫째, 본 연구는 수집된 하이퍼링크 노드 데이터를 이용하여 네트워크 분석을 위한 행렬 매트릭스(Matrix) 데이터를 구성하였다. 웹사이트 i와 웹사이트 j 사이에 하이퍼링크가 있으면 1, 없으면 0으로 코딩되었다.
본 연구를 수행하기 위한 분석방법은 다음과 같다. 최종 선정된 총 32개 웹사이트를 대상으로 2017년 3월 25일부터 4월 3일까지 VOSON 소프트웨어를 이용하여 하이퍼링크 데이터를 수집한 후, 링크 데이터베이스를 구축하였다. 크롤링(Crawling)의 깊이는 웹사이트 내 웹페이지들이 링크를 따라 계층형 구조를 이루는 경우 정보를 조직하는 하향식 접근 방법으로 웹사이트의 범위를 쉽게 파악할 수 있게 해주므로 웹사이트의 메인으로부터 시작하여 2단계까지 수집하도록 설정하였다.
데이터처리
둘째, 수집된 하이퍼링크 데이터는 NodeXL 프로그램으로 하이퍼링크 네트워크 분석을 실시하였으며, 이를 시각화 하였다. 이수상(2012)이 제안한 네트워크 분석방법론 프로세스를 참고하였으며, <그림 1>과 같이 도식화 하였다.
둘째, 수집된 하이퍼링크 데이터는 NodeXL 프로그램으로 하이퍼링크 네트워크 분석을 실시하였으며, 이를 시각화 하였다. 이수상(2012)이 제안한 네트워크 분석방법론 프로세스를 참고하였으며, <그림 1>과 같이 도식화 하였다.
이론/모형
경계를 설정하는 방법에는 Snow-Balling(눈덩이 굴리기), Nomina-list(명목적) 접근법, Realist(실제적) 접근법 등이 있다(최수정, 정철영 2009). 본 연구에서는 Snow-Balling 방법을 이용하여 경계설정을 하였다. 총 5회 실시하였으며, 도서관 웹사이트 외 유관기관 웹사이트도 포함시켰다.
이수상(2012)이 제안한 네트워크 분석방법론 프로세스를 참고하였으며, 과 같이 도식화 하였다.
성능/효과
둘째, 도서관 유형별 웹사이트의 하이퍼링크 구조에 관한 분석 결과는 다음과 같다. 1) 국가 도서관의 경우 국립세종도서관 웹사이트가 연결정도중심성(27개), 매개중심성(32465.261), 근접중심성(0.001), 아이겐벡터중심성(0.008)으로 가장 높게 나타났다. 즉, 국가도서관 웹사이트 중 가장 많은 웹사이트들과 관계를 가지고 있으며, 자원과 정보를 신속하게 전체 네트워크로 확산 시키는 역할을 하고 있는 것으로 나타났다.
이 는 국립세종도서관 웹사이트가 Authority가 높으며, 관련 웹사이트들을 연결하는 Hub 역할을 수행하고 있음을 알 수 있다. 2) 공공도서 관의 경우 서울도서관 웹사이트가 연결정도중 심성(107개), 매개중심성(76872.441), 근접중심성(0.002), 아이겐벡터중심성(0.013)으로 가장 높게 나타났다. 서울도서관 웹사이트는 서울시 대표도서관으로서 웹사이트 메인에 ‘도서관 네트워크’ 서비스를 통해 서울시에 소재한 도서관을 찾을 수 있도록 링크서비스를 제공하고 있었다.
1) 총 410개의 노드들 간 총 504개의 링크가 발견되었다. 2) 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 연결 정도중심성(159개), 매개중심성(97724.880), 근접중심성(0.002), 아이겐벡터중심성(0.054)으로 가장 높게 나타났다. 즉, 연세대학교 학술정보원 링크를 살펴본 결과 대부분 학술정보 관련 DB 와 유관기관에 해당하는 국내도서관 웹사이트에 링크되어 있는 것으로 확인되었다.
이는 서울도서관 웹사이트가 상대적으로 Authority가 높으며, 관련 웹사이트들을 연결하는 Hub 역할을 수행하고 있음을 알 수 있다. 3) 대학도서관의 경우 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 연결정도중심성(159개), 매개중심성(97724.880), 근접중심성(0.003), 아이겐벡터중심성(0.054)으로 가장 높게 나타났다. 따라서, 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 가장 많은 웹사이트들과 관계를 가지고 있으며, 자원과 정보를 신속하게 전체 네트워크로 확산시키는 역할을 하고 있는 것으로 나타났다.
따라서, 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 다른 웹사이트들과 가장 많은 연결 관계를 가지고 있으며, 네트워크 내에서 상대적으로 높은 활동성과 영향력 있는 역할을 하고 있다는 것을 알 수 있다. 고려 대학교 도서관 웹사이트는 내외향중심성이 비슷하게 나온 반면, 연세대학교 학술정보원 웹사이트는 내향중심성 보다는 외향중심성이 높은 것으로 나타났다. 이는 다른 웹사이트와의 정보 교류에 대한 노력을 많이 시도한 것으로 네트워크 구축의 범위가 넓다는 것을 유추할 수 있다.
이는 서울도서관 웹사이트가 웹사이트의 정보를 신속하게 전체 네트워크로 확산시킬 수 있음을 의미한다. 공공도서관 웹사이트의 네트워크 내에서 가장 영향력 있는 중심 노드를 살펴보기 위하여 아이겐벡터중심성 값을 산출한 결과, 서울도서관 웹사이트가 0.013으로 가장 높게 나타났으며, 성북도서관, 노원평 생학습관, 구산동도서관마을 웹사이트의 값은 0.000으로 나타나 아이겐벡터중심성 차원에서 하이퍼링크 네트워크의 주변에 속하는 웹사이트들로 확인되었다. 따라서, 공공도서관의 중심성 분석을 종합하면, 서울도서관은 서울지역 대표도서관으로서 가장 많은 웹사이트들과 관계를 가지고 있으며, 자원과 정보를 신속하게 전체 네트워크로 확산시키는 역할을 하고 있는 것으로 나타났다.
구체적으로 살펴보면, 국립세종도서관 웹사이트는 다른 웹사이트를 링크하는 외향중심성이 상대적으로 높으며, 국립중앙도서관 웹사이트는 내외향중심성이 비슷하게 나타났다. 국립세종도서관은 국립중앙도서관의 분관에 속하지만, 국회도서관과 국립중앙도서관 사이에서 브릿지(Bridge) 역할을 하고 있음을 알 수 있다.
전체 도서관 웹사이트의 네트워크 내에서 가장 영향력이 있는 중심 노드를 살펴보기 위해 직접 연결된 웹사이트들의 중심성에 가중치를 반영하여 아이겐벡터중심성 값을 산출하였다. 그 결과, 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 0.054로 나타나 상대적으로 네트워크 내에서 아이겐벡터중심성이 가장 높은 웹사이트로 확인되었다. 아이겐벡터중심성은 웹사이트와 다른 웹사이트와의 연결정도를 고려할 뿐만 아니라, 연결되는 웹사이트의 중요성을 함께 고려한다.
특정 웹사이트가 전체 네트워크 내에서 얼마나 중앙에 위치하고 있는지를 분석하고자 근접중심성 값을 산출하였다. 그 결과, 연세대학교 학술정보원, 서울도서관, 고려대학교 도서관, 서울대학교 중앙도서관 웹사이트가 동일하게 0.002로 나타났다. 근접중심성이 높다는 것은 다른 웹사이트들과 짧은 연결거리를 가지고 있는 것으로서 해당 웹사이트의 자원과 정보를 신속하게 전체 네트워크로 확산시킬 수 있다는 것을 의미한다.
그리고 전체 도서관 웹사이트의 네트워크 구조 분석 결과에서 평균최단연결거리는 3.385로 산출되어 한 그룹 내에서 평균 약 3.4개의 웹사이트만 거치면 서로 연결되는 것으로 나타났다.
003 으로 매우 낮은 편으로 나타났다. 네트워크를 구성하고 있는 모든 링크 연결의 3.6%만이 상호적 연결 관계로 이루어지고 있는 것으로 나타났다.
둘째, 국가도서관과 지역대표도서관은 효율적인 역할을 위하여 국내 모든 도서관과 온오프라인에서 상호협력을 도모한다. 이에 국가도서관과 지역대표도서관은 외부링크보다는 내부링크의 비율을 높여야 할 것이다.
000으로 나타나 아이겐벡터중심성 차원에서 하이퍼링크 네트워크의 주변에 속하는 웹사이트들로 확인되었다. 따라서, 공공도서관의 중심성 분석을 종합하면, 서울도서관은 서울지역 대표도서관으로서 가장 많은 웹사이트들과 관계를 가지고 있으며, 자원과 정보를 신속하게 전체 네트워크로 확산시키는 역할을 하고 있는 것으로 나타났다.
008로 가장 높게 나타났다. 따라서, 국가도서관의 중심성 분석을 종합하면, 국립세종도서관 웹사이트가 상대적으로 가장 많은 웹사이트들과 관계를 맺고 있으며, 자원과 정보를 신속하게 전체 네트워크로 확산시키는 역할을 하고 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 네트워크 내에서 가장 영향력 있는 중심노드를 살펴보기 위해 아이겐 벡터중심성 값을 산출한 결과, 국립세종도서관이 0.
008로 가장 높게 나타났다. 따라서, 국가도서관의 중심성 분석을 종합하면, 국립세종도서관 웹사이트가 상대적으로 가장 많은 웹사이트들과 관계를 맺고 있으며, 자원과 정보를 신속하게 전체 네트워크로 확산시키는 역할을 하고 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 네트워크 내에서 가장 영향력 있는 중심노드를 살펴보기 위해 아이겐 벡터중심성 값을 산출한 결과, 국립세종도서관이 0.
54로 가장 높게 나타났다. 따라서, 대학도서관의 중심성 분석을 종합하면, 연세대학교 학술정보원의 웹사이트가 상대적으로 가장 많은 웹사이트들과 관계를 가지고 있으며, 자원과 정보를 신속하게 전체 네트워크로 확산시키는 역할을 하고 있는 것으로 나타났다.
054)으로 가장 높게 나타났다. 따라서, 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 가장 많은 웹사이트들과 관계를 가지고 있으며, 자원과 정보를 신속하게 전체 네트워크로 확산시키는 역할을 하고 있는 것으로 나타났다. 이는 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 상대적으로 Authority가 높으며, 관련 웹사이트들을 연결하는 Hub 역할을 수행하고 있음을 알 수 있다.
유니크 엣지는 두 노드 간의 한 개의 연결 관계만 있는 경우를 나타내며, 중복 엣지는 두 노드 간의 두 개 이상의 중복된 연결 관계가 있는 경우를 나타낸다. 따라서, 총 링크 값에서 유니크 엣지 값이 차이가 없는 것을 볼 때, 이는 특정 노드 간의 높은 연결성보다는 다양한 웹사이트들끼리 연결성을 가졌음을 보여준다. 네트워크 밀도 값은 0에서 1의 범위를 가지는데, 0.
즉, 연세대학교 학술정보원 웹사이트의 링크를 살펴본 결과, 대부분 학술정보 관련 DB와 유관기관에 해당하는 국내도서관 웹사이트에 링크되어 있는 것으로 확인되었다. 또한, 고려대학교 도서관 웹사이트 경우에도 대부분 학술정보 관련 DB와 다른 도서관 웹사이트에 링크되어 있는 것으로 확인되었으나, 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 연결정도중심성이 높게 나타났다. 따라서, 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 다른 웹사이트들과 가장 많은 연결 관계를 가지고 있으며, 네트워크 내에서 상대적으로 높은 활동성과 영향력 있는 역할을 하고 있다는 것을 알 수 있다.
즉, 연세대학교 학술정보원 웹사이트의 링크를 살펴본 결과, 대부분 학술정보 관련 DB와 유관기관에 해당하는 국내도서관 웹사이트에 링크되어 있는 것으로 확인되었다. 또한, 고려대학교 도서관 웹사이트 경우에도 대부분 학술정보 관련 DB와 다른 도서관 웹사이트에 링크되어 있는 것으로 확인되었으나, 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 연결정도중심성이 높게 나타났다. 따라서, 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 다른 웹사이트들과 가장 많은 연결 관계를 가지고 있으며, 네트워크 내에서 상대적으로 높은 활동성과 영향력 있는 역할을 하고 있다는 것을 알 수 있다.
국립세종도서관은 국립중앙도서관의 분관에 속하지만, 국회도서관과 국립중앙도서관 사이에서 브릿지(Bridge) 역할을 하고 있음을 알 수 있다. 또한, 국립세종도서관 웹사이트가 다른 웹사이트들과 가장 많은 링크로 연결되어 있는것으로 나타나 상대적으로 Authority가 가장 높으며, Hub 역할을 수행하고 있는 것으로 확인되었다.
001로 나타났다. 마지막으로 네트워크 내에서 가장 영향력 있는 중심노드를 살펴보기 위해 아이겐벡터중심성 값을 산출한 결과, 국립세종도서관이 0.008로 가장 높게 나타났다. 따라서, 국가도서관의 중심성 분석을 종합하면, 국립세종도서관 웹사이트가 상대적으로 가장 많은 웹사이트들과 관계를 맺고 있으며, 자원과 정보를 신속하게 전체 네트워크로 확산시키는 역할을 하고 있는 것으로 나타났다.
001로 나타났다. 마지막으로 네트워크 내에서 가장 영향력 있는 중심노드를 살펴보기 위해 아이겐벡터중심성 값을 산출한 결과, 국립세종도서관이 0.008로 가장 높게 나타났다. 따라서, 국가도서관의 중심성 분석을 종합하면, 국립세종도서관 웹사이트가 상대적으로 가장 많은 웹사이트들과 관계를 맺고 있으며, 자원과 정보를 신속하게 전체 네트워크로 확산시키는 역할을 하고 있는 것으로 나타났다.
002로 산출되었다. 마지막으로 네트워크 내에서 가장 영향력 있는 중심노드를 살펴보기 위해 아이겐벡터중심성 값을 산출한 결과, 연세대학교 학술정보원 웹 사이트가 0.54로 가장 높게 나타났다. 따라서, 대학도서관의 중심성 분석을 종합하면, 연세대학교 학술정보원의 웹사이트가 상대적으로 가장 많은 웹사이트들과 관계를 가지고 있으며, 자원과 정보를 신속하게 전체 네트워크로 확산시키는 역할을 하고 있는 것으로 나타났다.
매개자 역할을 하는 웹사이트를 살펴보기 위해 매개중심성 값을 산출하였다. 분석 결과, 국립세종도서관 웹사이트가 32465.261로 나타나 높은 매개자 역할과 네트워크 내에서 정보 및 자원의 흐름에 있어서 상대적으로 높은 통제력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 근접중심성 값을 살펴보면, 국립세종도서관, 국립중앙도서관 웹사이트가 동일하게 0.
네트워크 내에서 특정 웹사이트가 다른 웹사이트들의 중간에서 얼마나 강한 중개자 및 매개자 역할을 하고 있는지 살펴보기 위해 매개중심성 값을 산출하였다. 분석 결과, 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 97724.880으로 높은 매개자 역할을 하고 있으며, 네트워크 내에서 정보 및 자원의 흐름에 있어서 높은 통제력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 특정 웹사이트가 전체 네트워크 내에서 얼마나 중앙에 위치하고 있는지를 분석하고자 근접중심성 값을 산출하였다.
네트워크 내에서 특정 웹사이트가 다른 웹사이트들의 중간에서 얼마나 강한 중개자 및 매개자 역할을 하고 있는지 살펴보기 위해 매개중심성 값을 산출하였다. 분석 결과, 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 97724.880으로 높은 매개자 역할을 하고 있으며, 네트워크 내에서 정보 및 자원의 흐름에 있어서 높은 통제력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 특정 웹사이트가 전체 네트워크 내에서 얼마나 중앙에 위치하고 있는지를 분석하고자 근접중심성 값을 산출하였다.
셋째, 국가도서관 및 공공도서관의 경우 외부링크가 국내 웹사이트에 집중되어 있는 것을 알 수 있었다. 도서관은 이용자들에게 모든 정보를 제공하는데 한계가 있기 때문에 하이퍼링크를 통하여 활용 가치가 높은 정보원을 선별하여 제공한다.
연결정도중심성 분석 결과를 살펴보면, 국립 세종도서관 웹사이트가 27개로 가장 높게 나타났으며, 이는 다른 웹사이트들과 많은 연결 관계를 가지고 있다는 것을 보여주고 있다. 즉, 네트워크 내에서 상대적으로 높은 활동성과 영향력 있는 역할을 하고 있다는 것을 알 수 있다.
연결정도중심성 분석 결과를 살펴보면, 국립 세종도서관 웹사이트가 27개로 가장 높게 나타났으며, 이는 다른 웹사이트들과 많은 연결 관계를 가지고 있다는 것을 보여주고 있다. 즉, 네트워크 내에서 상대적으로 높은 활동성과 영향력 있는 역할을 하고 있다는 것을 알 수 있다.
서울도서관 웹사이트는 서울시 대표도서관으로서 웹사이트 메인에 ‘도서관 네트워크’ 서비스를 통해 서울시에 소재한 도서관을 찾을 수 있도록 링크서비스를 제공하고 있었다. 즉, 가장 많은 웹사이트들과 관계를 가지고 있으며, 자원과 정보를 신속하게 전체 네트워크로 확산시키는 역할을 하고 있는 것으로 나타났다. 이는 서울도서관 웹사이트가 상대적으로 Authority가 높으며, 관련 웹사이트들을 연결하는 Hub 역할을 수행하고 있음을 알 수 있다.
008)으로 가장 높게 나타났다. 즉, 국가도서관 웹사이트 중 가장 많은 웹사이트들과 관계를 가지고 있으며, 자원과 정보를 신속하게 전체 네트워크로 확산 시키는 역할을 하고 있는 것으로 나타났다. 이 는 국립세종도서관 웹사이트가 Authority가 높으며, 관련 웹사이트들을 연결하는 Hub 역할을 수행하고 있음을 알 수 있다.
054)으로 가장 높게 나타났다. 즉, 연세대학교 학술정보원 링크를 살펴본 결과 대부분 학술정보 관련 DB 와 유관기관에 해당하는 국내도서관 웹사이트에 링크되어 있는 것으로 확인되었다. 또한, 고려 대학교 도서관 웹사이트 경우에도 대부분 학술 정보 관련 DB와 다른 도서관 웹사이트에 링크되어 있는 것으로 확인되었으나, 연세대학교 학술 정보원 웹사이트가 연결정도중심성이 높게 나타났다.
연결정도중심성 분석 결과를 살펴보면, 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 159개로 가장 많은 것으로 나타났다. 즉, 연세대학교 학술정보원 웹사이트의 링크를 살펴본 결과, 대부분 학술정보 관련 DB와 유관기관에 해당하는 국내도서관 웹사이트에 링크되어 있는 것으로 확인되었다. 또한, 고려대학교 도서관 웹사이트 경우에도 대부분 학술정보 관련 DB와 다른 도서관 웹사이트에 링크되어 있는 것으로 확인되었으나, 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 연결정도중심성이 높게 나타났다.
첫째, 분석 결과에서 내외부링크가 상대적으로 많은 도서관이 존재하는데, 이들은 활발한 상호작용적인 웹사이트를 구축하여 운영하고 있다고 할 수 있다. 따라서, 내외부링크가 현저하게 적은 도서관들은 관련 기관 및 콘텐츠가 풍부한 웹사이트 등에 링크를 확장하여 웹을 통한 정보의 교류를 활성화시켜야 할 것이다.
첫째, 전체 도서관 네트워크는 과 같은 구조적 속성을 가지는 것으로 나타났다.
특징적인 부분은 서울도서관 웹사이트의 경우 연결정도중심성(107개) 중 외향중심성이 86개로 전체의 약 80%에 해당되며, 강일도서관은 전체(27개)가 외향중심성에 집중되어 있는 것으로 나타났다. 이는 Hubness가 높고, 다른 웹사이트와의 정보 교류에 대한 노력을 많이 시도한 것으로 네트워크 구축의 범위가 넓다는 것으로 유추할 수 있다.
후속연구
도서관은 이용자들에게 모든 정보를 제공하는데 한계가 있기 때문에 하이퍼링크를 통하여 활용 가치가 높은 정보원을 선별하여 제공한다. 따라서 국내뿐만 아니라, 국외 도서관 웹사이트 또는 관련 정보에 링크를 구축할 수 있는 정책을 마련하여 이용자들에게 국외 콘텐츠까지 제공한다면 도서관 웹사이트의 기능을 더욱더 활성화시킬 수 있을 것이다.
또한, 도서관 웹사이트 중 어느 웹사이트가 Authority, Hub 역할을 수행하는지를 확인하고자 한다. 이러한 연구결과는 국내 도서관 웹사이트 간의 네트워크를 이해하는데 도움을 줄 뿐만 아니라, 국내 도서관들이 네트워크 내에서 하이퍼링크를 통하여 다양한 정보 교류의 활성화를 위한 방안을 모색하는 데 필요한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
기존 네트워크 분석에 주로 사용된 분석도구가 아닌 새로운 소프트웨어를 이용하여 여러 개의 웹사이트를 대상으로 하이퍼링크의 계량적 측정을 시도했다는 점에서 큰 의의가 있다. 이에 도서관 웹사이트 간의 네트워크 현황에 대한 자료가 전무한 상황에서 앞으로 도서관 웹사이트의 효율성과 효과성을 제고시키기 위한 운영 전략 수립에 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
하이퍼링크란 무엇인가?
링크의 숨겨진 형태와 링크의 표현 형태이다. 하이퍼링크의 기술적 의미는 브라우저가 다른 웹페이지의 문서나 동일한 문서의 다른 부분에 가도록 지시하는 HTML도구이며, 이는 링크의 숨겨진 형태이다. 하이퍼링크의 기능은 방문자를 웹사이트, 웹페이지, 웹페이지 내 이미지 또는 텍스트 등과 같이 다른 하이퍼 텍스트 문서에 이동시키는 것이다. 이는 링크 기능이 설정되어 있는 포인터 위를 클릭하여 이용자를 해당 URL 주소를 가진 웹상에 위치 하는 문서로 이동하여 그 내용을 보여주게 된다(장한철 2003).
하이퍼링크 네트워크 분석을 통해 파악할 수 있는 것은?
하이퍼링크 네트워크 분석은 하이퍼링크를 통해서 웹사이트 간의 다양한 관계를 파악 할 수 있다. 또한 어떤 자원이 어떠한 방향성을 가지고 이동하고 있으며, 어떠한 영향을 미치고 있는지 등에 관하여 역동적인 분석이 가능하다.
콘텐츠 관리자들이 유용성이 낮은 하이퍼링크를 정리하여 좀 더 유용한 하이퍼링크 도구를 개발해야 하는 이유는 무엇인가?
하이퍼링크는 웹 공간의 네비게이션(Navigational) 통로를 결정하고, 이용의 유용성을 제공 하는 중요한 요소이다. 그 이유는 콘텐츠의 품질과 웹사이트의 레이아웃, 하이퍼링크 연결 구조는 웹사이트 경쟁력의 중요한 요소이기 때문이다. 따라서, 콘텐츠 관리자들은 유용성이 낮은 하이퍼링크를 정리하여 좀 더 유용한 하이퍼링크 도구를 개발해야 한다(Kazienko and Pilarczyk 2008).
참고문헌 (17)
김영기, 이원희, 권혁철. 2003. 동시링크를 이용한 웹 문서 클러스터링 실험. 한국도서관?정보학회지, 34(2): 233-253. (Kim, Young Ge, Won Hee Lee, and Hyuk Chul Kwon. 2003. "Clustering of Web DocumentExploiting with the Co-link in Hypertext." Journal of Korean Library and InformationScience Society, 34(2): 233-253.)
김은진, 이성숙. 2016. 네트워크 분석을 통한 국내외 정보학 분야의 지식 생산?전파?구조 특성 분석. 사회과학연구, 27(3): 53-77. (Kim, Eun Jin and Sung-Sook Lee. 2016. "Analysis of Characteristics of Knowledge Structuralizationin Domestic and International Information Science through Network Analysis." Journalof Social Science, 27(3): 53-77.)
문화체육관광부. 2016. 2016년도('15년 실적) 공공도서관 통계조사 결과보고서. 세종: 문화체육관광부. (Ministry of Culture, Sports and Tourism. 2016. Report on the results of the statistical surveyof public libraries in 2016 ('15). Sejong: Ministry of Culture Sports and Tourism.)
박광순. 2010. 인터넷 미디어 뉴스, 기사 본문의 하이퍼링크에 대한 분석: 네이버, 다음, 야후를 중심으로. 한국콘텐츠학회논문지, 10(1): 329-340. (Park, Kwang Soon. 2010. "Analysis on the Hyperlink of News Articles on the Internet Media:Focusing upon the Naver, Daum, Yahoo Site." Journal of the Korea Contents Association,10(1): 329-340.)
박옥남. 2011. 정보조직 지식구조에 대한 연구: 2000-2011년 학술논문을 중심으로. 한국비블리아학회지, 22(3): 247-267. (Park, Ok Nam. 2011. "Knowledge Structures in Knowledge Organization Research: 2000-2011."Journal of the Korean Biblia Society for Library and Information Science, 22(3): 247-267.)
이수상. 2010. 공저 네트워크 분석에 관한 기초연구: 문헌정보학 분야 4개 학술지를 중심으로. 한국도서관?정보학회지, 41(2): 297-315. (Lee, Soo Sang. 2010. "A Preliminary Study on the Co-author Network Analysis of KoreanLibrary & Information Science Research Community." Journal of Korean Library andInformation Science Society, 41(2): 297-315.)
이수상. 2012. 네트워크 분석 방법론. 서울: 논형. (Lee, Soo Sang. 2012. Network Analysis Methodology. Seoul: Nonhyung Publishing.)
이재윤. 2014. 공동연구 네트워크 분석을 위한 중심성 지수에 대한 비교 연구. 정보관리학회지, 31(3): 153-179. (Lee, Jae Yun. 2014. "A Comparative Study on the Centrality Measures for Analyzing ResearchCollaboration Networks." Journal of the Korean Society for Information Management,31(3): 153-179.)
장한철. 2003. 인터넷에서의 하이퍼링크와 관련한 형법적 문제. 인터넷 법률, 5: 21-38. (Jang, Han Chul. 2003. "A criminal matter related to hyperlinks on the Internet." AdvancedCommercial Law Review, 5: 21-38.)
조재인. 2011. 네트워크 텍스트 분석을 통한 문헌정보학 최근 연구 경향 분석. 정보관리학회지, 28(4): 65-83. (Cho, Jane. 2011. "A Study for Research Area of Library and Information Science by NetworkText Analysis." Journal of the Korean Society for Information Management, 28(4): 65-83.)
최수정, 정철영. 2009. 사회연결망분석을 통한 우리나라 온라인 진로정보 네트워크 분석. 직업교육연구, 28(3): 133-158. (Choi, Su Jung and Chyul Young Jyung. 2009. "Analysis of Network of Online-based CareerInformation by Social Network Analysis." The Journal of Vocational Education Research,28(3): 133-158.)
황인수. 2005. 웹의 연결구조로부터 Hub와 Authority를 효과적으로 도출하기 위한 상호강화모델의 확장. 한국경영과학회지, 30(2): 1-11. (Hwang, Insoo. 2005. "An Extended Mutual Reinforcement Model for Finding Hubs and Authoritiesfrom Link Structures on the WWW." Journal of the Korean Operations Research andManagement Science Society, 30(2): 1-11.)
Dubartell, D. 2006. "Computer-Mediated Communication: Human-to-Human Communication across the Internet." Journal of Linguistic Anthropology, 16(2): 284-285.
Freemann, L. 1979. "Centrality in social networks conceptual clarification." Social Networks, 1(3): 215-239.
Kazienko, P. and M. Pilarczyk. 2008. "Hyperlink Recommendation Based on Positiveand Negative Association Rules." New Generation Computing, 26(23): 227-244.
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