[논문]공동연구 네트워크에서 중심성과 연구성과 간의 관련성에 관한 연구

문성구; 김인재

doi:10.3745/ktsde.2018.7.5.169

공동연구 네트워크에서 중심성과 연구성과 간의 관련성에 관한 연구
A Study of the Relationship Between Centrality and Research Performance in Collaborative Research Network 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.7 no.5, 2018년, pp.169 - 176

초록
AI-Helper

본 연구의 목적은 지난 10년간 사회과학저널 전체에 대한 소셜 네트워크 분석을 수행하여 중심성과 연구성과 간의 관계를 분석하는 것이다. 절대적인 논문 수를 기준에 따른 상, 중, 하 그룹으로 연구성과와 상관관계 분석을 수행한 결과 대부분의 그룹에서 중심성과 연구 생산성의 상관관계는 높은 상관관계가 나왔지만 연구의 영향력과 인용 속도는 유의미한 결과가 도출되지 않았다. 또한, 종합적인 연구성과와의 관계에서는 중위 그룹의 상관관계가 상위 그룹보다 더 유의미하게 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to analyze the relationship between the centrality and the research performance by conducting the social network analysis for the social science journal in the last 10 years. As a result of the relationship analysis, the correlation between centrality and research productivity was highly correlated in most groups, but the impact factor and frequency of citations were not significant. In relation with the comprehensive research such as a H-index, middle productive group correlation was more significant than the upper productive group.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 공저 네트워크의 이진 및 가중 네트워크의 중심성과 연구성과와의 관계를 알아보고자 지난 10년간의 사회과학 학술지를 게재 논문을 대상으로 상관관계를 분석 실시하였다. 공동연구에 참여하는 역할을 연구자마다 명백하게 구분할 수는 없으나 누적된 데이터를 바탕으로 연구 생산성이 높은 연구자를 상․중․하위로 구분하여 네트워크 중심성과 관계를 규명하였으며 현재까지 진행된 공저 네트워크 분석에 있어서 가장 큰 규모를 대상으로 연구를 진행한 것이 본 연구의 의의라 할 수 있으며 본 연구의 결론은 다음과 같다.
본 연구는 지난 10년간 사회과학 분야 학술지 전체를 대상으로 소셜 네트워크 분석을 실시하여 네트워크 특성을 살펴봄과 동시에 관계 내의 중심성이 연구성과에 미치는 영향을 파악하기 위해 이진(Binary) 및 가중(Weighted) 네트워크의 중심성 지수와 계량정보학적 연구성과로 대변되는 논문 수, 인용 빈도 그리고 H-지수와의 관계를 분석한다. 또한, 대표적 연구 생산성 지표인 연구자별 논문 수를 중심으로 연구자 그룹을 분류하고 그룹별 공저 네트워크의 중심성과 연구성과의 관계를 분석하고자 한다.

제안 방법

본 연구는 지난 10년간 사회과학 분야 학술지 전체를 대상으로 소셜 네트워크 분석을 실시하여 네트워크 특성을 살펴봄과 동시에 관계 내의 중심성이 연구성과에 미치는 영향을 파악하기 위해 이진(Binary) 및 가중(Weighted) 네트워크의 중심성 지수와 계량정보학적 연구성과로 대변되는 논문 수, 인용 빈도 그리고 H-지수와의 관계를 분석한다. 또한, 대표적 연구 생산성 지표인 연구자별 논문 수를 중심으로 연구자 그룹을 분류하고 그룹별 공저 네트워크의 중심성과 연구성과의 관계를 분석하고자 한다.

대상 데이터

이수상[16]의 연구에서 각 중심성 상위 30명을 대상으로 투고 논문 수, 피인용 횟수, H-지수의 상관관계를 분석하였고 이재윤[19]은 전체 저자를 발표논문 수에 따라서 세 집단으로 구분하였는데 발표한 논문이 많은 상위 30명을 상위집단으로, 논문 수 5건에서 25건 사이인 저자들은 중위 집단으로, 나머지는 하위 집단으로 분류하여 보정 하지 않은 논문 수, 인용지수, H-지수와 보정된 각각의 지수를 사용하여 상관관계를 비교 분석하였다. 본 연구에서는 분석에 사용된 측정값들이 네트워크의 상대적인 위치에서 기인하며 선행 연구와 비교하면 분석대상의 크기가 매우 큰 편에 해당되는 관계로 연구자를 논문 생산성을 기준으로 분류하였으며 이재윤[19]의 연구와 유사하게 개인별 논문 수 30건 이상을 상위 그룹으로, 5건 이상 30건 미만을 중위 그룹, 5건 미만을 하위 그룹으로 분류하여 연구를 진행하였다.
본 연구에서는 국내 학술지를 대상으로 분석하되 논문 게재 건수가 가장 많아 분석대상에 해당하는 저자 수가 충분하고, 다루고 있는 분야의 종류가 상대적으로 많아 논문의 다양성 및 저자의 다양성 나아가 중심성과 연구성과의 관계 에 대한 결과를 도출하는 데 있어 객관성을 충족시킬 수 있는 사회과학 분야를 분석대상으로 삼았으며 한국학술지인용색인(KCI: Korea Citation index)¹⁾ DB의 서지정보를 이용하였다.

데이터처리

멱함수 분포를 따르는 공저 네트워크의 특성상 정규분포를 이루지 않는 특성을 반영하여 비모수 상관계수인 스피어만 순위 상관계수를 산출하였으며 통계분석 프로그램은 SPSS 21을 사용하였으며 상관관계 분석을 포함한 연구 프레임워크는 Fig. 1과 같다.
본 연구의 최종결과는 공저 네트워크의 중심성과 연구성과의 관계를 분석하는데 초점을 두고 있으며 이진 네트워크의 기본 중심성에 해당하는 4가지 중심성(연결정도·근접·매개 중심성 및 구조적 공백)을 사용하였으며 가중 네트워크는 이재윤[18]의 연구에서 사용된 제곱근 합 지수(SSR)를 사용하였는데 SSR은 공동연구의 강도와 범위를 모두 잘 반영하는 지수라고 결론을 내린 바 있다. 이외, 공저 네트워크에서는 저자 간의 관계에 대해 방향성을 쉽게 정의할 수 없는 관계로 주저자 대 주저자, 주저자 대 공저자 관계를 설정하였으며 본 연구에서 사용되는 데이터 분량이 25만 건에 육박하는 매우 큰 자료라는 점을 고려하여 대용량 네트워크 분석 프로그램인 Pajek을 사용하였다.

이론/모형

본 연구에서 이진 네트워크 중심성 지수에 해당하는 연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 그리고 구조적 공백이라는 일종의 중심성 지수를 사용하였다. 또한, 공저 네트워크의 밀도가 높지 않아 관계로 가중 네트워크 중심성 지수를 적용할 필요가 없다는 가정이 가능하지만[18], 공동연구가 일회성으로 끝나는 것이 아니고 연구자 간 지속적인 학술 협력관계로 이어지는 예도 있기 때문에 가중 네트워크의 중심성을 일부 적용해 보는 것이 필요하다는 판단으로 가중 네트워크 지수인 제곱근 합 지수(SSR: Sum of Square Roots)를 사용하였다.

성능/효과

첫째, 공저 네트워크의 중심성은 역할을 막론하고 논문의 생산성과 비교적 높은 연관성을 갖는다. 둘째, 중심성과 논문의 파급성에 대한 관련성은 매우 낮다. 셋째, 연구 생산성이 높은 연구자가 연구의 양적, 질적 성과 모두를 만족시키지는 못한다는 것이다.
둘째, 중심성과 논문의 파급성에 대한 관련성은 매우 낮다. 셋째, 연구 생산성이 높은 연구자가 연구의 양적, 질적 성과 모두를 만족시키지는 못한다는 것이다. 오히려 중간수준의 생산성을 보유한 연구자의 중심성이 종합적인 연구성과와 더 높은 상관관계를 보여준다.
공동연구에 참여하는 역할을 연구자마다 명백하게 구분할 수는 없으나 누적된 데이터를 바탕으로 연구 생산성이 높은 연구자를 상․중․하위로 구분하여 네트워크 중심성과 관계를 규명하였으며 현재까지 진행된 공저 네트워크 분석에 있어서 가장 큰 규모를 대상으로 연구를 진행한 것이 본 연구의 의의라 할 수 있으며 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 공저 네트워크의 중심성은 역할을 막론하고 논문의 생산성과 비교적 높은 연관성을 갖는다. 둘째, 중심성과 논문의 파급성에 대한 관련성은 매우 낮다.

후속연구

본 연구는 대단위 학문 분야인 사회과학 분야 전체를 대상으로 하고 있어 세부 학문 분야별 속성을 반영하지 못했고, KCI 등재 시점이 학술지마다 각기 다르므로 이에 대한 표준화를 고려하지 못한 것이 한계점이라고 할 수 있다. 향후 연구에서는 사회과학의 세부 분야별로 네트워크 특성을 비교분석하면 더 많은 함의를 도출할 수 있을 것이다.
본 연구는 대단위 학문 분야인 사회과학 분야 전체를 대상으로 하고 있어 세부 학문 분야별 속성을 반영하지 못했고, KCI 등재 시점이 학술지마다 각기 다르므로 이에 대한 표준화를 고려하지 못한 것이 한계점이라고 할 수 있다. 향후 연구에서는 사회과학의 세부 분야별로 네트워크 특성을 비교분석하면 더 많은 함의를 도출할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	소셜 네트워크 분석의 목적은 무엇인가?	소셜 네트워크 분석의 목적은 연결망 형태의 특징을 도출하고, 관계성으로 체계의 특성을 설명하거나 체계를 구성하는 단위의 행위를 설명하는 것이다[1], 소셜 네트워크의 정보 확산 패턴 및 구조 분석 문제는 크게 두 가지의 방법으로 접근되어왔다. 한 가지 방법은 확산 패턴 및 구조의 근본적 원리에 대한 이해 및 수학적 모델링을 통한 변화 양상을 연구하는 것이고 다른 방법은 빅 데이터 분석 기법을 도입하여 소셜 네트워크 데이터를 직접 분석하여 얻은 결과를 통해 실제 소셜 네트워크에 대한 과학적 사실을 연구하는 것이다[2].
	네트워크의 특성을 보다 체계적, 정량적으로 분석하기 위한 수단으로 계랑 수지 분석에 있어서 널리 활용된 것은 무엇인가?	일반적으로 특정 학문 분야의 지식구조는 지식을 생산하고 교환하는 학술 주체(Academic Entity)들이 복잡하게 상호 연결된 네트워크 형태로 나타난다[4]. 이러한 네트워크의 특성을 보다 체계적, 정량적으로 분석하기 위한 수단으로, 사회과학 및 행동과학에서 개발된 소셜 네트워크 분석이 계량서지 분석에 있어서 널리 활용되어 왔다. Newman[5]의 연구에서는 공저자들 간 평균 경로 거리의 값을 4～9 정도로 제시하고 있고, 이는 공저 네트워크를 좁은 세상 네트워크라 불러도 무방하다는 의미로 해석되고 있다.
	소셜 네트워크의 정보 확산 패턴 및 구조 분석 문제를 접근하는 두 가지 방법은 무엇인가?	소셜 네트워크 분석의 목적은 연결망 형태의 특징을 도출하고, 관계성으로 체계의 특성을 설명하거나 체계를 구성하는 단위의 행위를 설명하는 것이다[1], 소셜 네트워크의 정보 확산 패턴 및 구조 분석 문제는 크게 두 가지의 방법으로 접근되어왔다. 한 가지 방법은 확산 패턴 및 구조의 근본적 원리에 대한 이해 및 수학적 모델링을 통한 변화 양상을 연구하는 것이고 다른 방법은 빅 데이터 분석 기법을 도입하여 소셜 네트워크 데이터를 직접 분석하여 얻은 결과를 통해 실제 소셜 네트워크에 대한 과학적 사실을 연구하는 것이다[2]. 공동연구 네트워크(Collaborative Network)는 소셜 네트워크의 하위 개념으로서 특정 학술지식 목표를 달성하기 위해 연구자들의 협력과 상호작용의 관계를 나타낸 것으로 특정 학술지식을 생산하는데 복수의 연구자들이 공동연구의 형태를 취하였을 경우, 그들의 관계를 네트워크로 표현한 것이며 특정 지식 도메인(Domain)의 성과 측정 및 지식 구조 분석 등의 목적으로 활용된다[3].

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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].

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