[논문]한국의료패널 데이터를 활용한 공동연구 동향 분석: 공동 연구자들 연결망 구조를 중심으로

엄혜미; 이현주; 최승은

doi:10.21219/jitam.2018.25.4.185

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This study investigates the social network among authors to improve the quality of Panel researches. Korea Health Panel (KHP), implemented by the collaborative work between KIHASA (Korea Institute for Health and Social Affairs) and NHIC (National Health Insurance Service) since 2008, provides a crit...

This study investigates the social network among authors to improve the quality of Panel researches. Korea Health Panel (KHP), implemented by the collaborative work between KIHASA (Korea Institute for Health and Social Affairs) and NHIC (National Health Insurance Service) since 2008, provides a critical infrastructure for policy making and management for insurance system and healthcare service. Using bibliographic data extracted from academic databases, eighty articles were extracted in domestic and international journals from 2008 to 2014, April. Data were analyzed by NetMiner 4.0, social network analysis software, to identify the extent to which authors are involved in healthcare use research and the patterns of collaboration between them. Analysis reveals that most authors publish a very small number of articles and collaborate within tightly knit circles. Centrality measures confirm these findings by revealing that only a small percentage of the authors are structurally dominant, and influence the flow of communication among others. It leads to the discovery of dependencies between the elements of the co-author network such as affiliates in health panel communities. Based on these findings, we recommend that Korea Health Panel could benefit from cultivating a wider base of influential authors and promoting broader collaborations.

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AI 본문요약
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문제 정의

일반적으로 일정 분야의 양적, 질적 연구의 수준은 그 분야에서 얼마나 다양한 연구자가 얼마나 많이, 얼마나 활발하게 교류하고 있는지 보면 알 수 있다[Wasserman and Faust, 1994]. 이에 주목하여 본 연구는 회연결망 분석기법(Social Network Analysis: SNA)을 통해 연구자 간 연결망을 구조적으로 살펴봄으로써 공동연구동향을 파악하고, 패널자료 활용 연구가 한계를 가지게 된 이유가 무엇인지 규명하면서 향후 과제를 모색해 보고자 한다. 지식 자체가 고도로 복잡해지고 환경이 급변하는 상황에서의 활발한 공동연구 활동은 새로운 지식을 생산하거나 신기술을 개발하는데 효과적일 수 있으며, 복수의 연구자들로 인해 다양한 정보소스에의 접근을 가능하게 할 뿐만 아니라 보다 복합적 관점들로부터 여러 해결책이 제시될 수 있기 때문이다.
본 연구는 첫째, 중심성 지표가 높은 연구자가 구조적인 자율성 측면에서는 어떠한 양상을 띠고 있는가를 살펴보고자 했다. 이것은 연구생산성과 연구 주제의 다양성 측면을 교차 확인해보고자 함이다.
본 연구는 첫째, 중심성 지표가 높은 연구자가 구조적인 자율성 측면에서는 어떠한 양상을 띠고 있는가를 살펴보고자 했다. 이것은 연구생산성과 연구 주제의 다양성 측면을 교차 확인해보고자 함이다. 계산 결과 [Table 4]에 정리된 중심성 지표 상위 5인의 효율성, 적정규모, 위계성 지표가 모두 평균보다 상회하기는 하나(0.
본 연구는 한국의료패널 자료를 이용한 학술논문을 분석하여 공동연구자들 간 참여 및 협력 양태등을 통해 사회적 관계의 구조를 파악하고자 하는목적으로 수행되었다. 연구 대상이었던 한국의료패널 자료를 이용한 80편의 논문을 저자 중심으로분석한 결과, 연구자 1인당 평균 저술 논문이 1편이하이면서 연구자 간 공동으로 매우 긴밀한 협력관계에 있음이 분석된다.

제안 방법

한국의료패널 자료를 활용한 연구의 현황과 연구자 간 연결망을 분석하기 위하여, 먼저 SCI등 국제 저명 학술지, SCOPUS 등 국제수준 학술지,기타 국제 학술지 및 한국연구재단 등재(후보) 국내전문 학술지, 기타 국내 학술지 등 국내외 학술지에 한국의료패널 자료를 활용한 논문을 수집하였다. DBpia, KISS, RISS4U 및 Google Scholar 등 문헌 DB를 통해 “의료패널”, “한국의료패널”, “Korea Health Panel”이라는 주제어 및 제목으로 검색하여 2008년부터 2014년 4월까지 학술지에 실린 99개의 논문 목록을 일차 대상으로 수집하였다.
먼저 의료패널 자료 활용 논문 중 공동 연구한 논문들을 대상으로 80편의 논문과 118명의 저자를 행과 열로 코딩하여 80×118 공동연구 협업행렬(affiliation matrix)을 만들었다.
본 연구에서는 2008년 이래 시행되어온 한국의료패널 자료를 활용한 의료이용분야 연구의 공저자연결망을 분석을 하기 위해 최종 선정된 80개의 논문에서 논문명, 저자명, 저자소속, 연구행태 등의 데이터를 추출하여 행렬로 정리하였고 이를 넷마이너(Netminer) 4.0을 이용하였다. 먼저 의료패널 자료 활용 논문 중 공동 연구한 논문들을 대상으로 80편의 논문과 118명의 저자를 행과 열로 코딩하여 80×118 공동연구 협업행렬(affiliation matrix)을 만들었다.
즉, 각 결점은 개별 연구자를 의미하며 공동연구의 경우 공저자끼리 연결하여 연결선이 생성된다. 연결망 연구의 여러 유형 중 본 연구에서는 전체 연결망 형태를 살펴본 후공저자들 간 중심성 분석과 구조적 공백 분석을 실시하였다.
중심성 분석과 아울러 전체 연결망에서 연구자가 차지하고 있는 위치 즉, 어느 연구자가 구조적으로 자율성이 높은 유리한 위치를 차지하고 있는지를 살펴보기 위해 구조적 공백 분석을 실시하기로 한다. 구조적 공백 영향력 지수는 전체 연결망에서 연구자가 자리하고 있는 위치에 따라 계산되는 값이다.
지금까지의 분석 결과를 살펴보면, 한국의료패널 자료를 이용한 논문들은 단독연구보다는 공동연구로 많이 진행되었고 동일 연구자들 간 공동연구가 반복되는 점이 눈에 띄는 양상이었다. 이러한 폐쇄적인 공동연구의 원인을 밝히고자 연구자들의 가장 최근 소속을 중심으로 소속 인원이 많은 순서대로 7개의 집단을 선택하고 각 소속 별로 결점들의 공동연구 연결망 상의 분포 및 위치를 파악하는 후속 분석을 실시하였다([Figure 4]²⁾ 참조).

대상 데이터

DBpia, KISS, RISS4U 및 Google Scholar 등 문헌 DB를 통해 “의료패널”, “한국의료패널”, “Korea Health Panel”이라는 주제어 및 제목으로 검색하여 2008년부터 2014년 4월까지 학술지에 실린 99개의 논문 목록을 일차 대상으로 수집하였다.
DBpia, KISS, RISS4U 및 Google Scholar 등 문헌 DB를 통해 “의료패널”, “한국의료패널”, “Korea Health Panel”이라는 주제어 및 제목으로 검색하여 2008년부터 2014년 4월까지 학술지에 실린 99개의 논문 목록을 일차 대상으로 수집하였다. 이후 이들 논문의 초록과 내용을 확인하여 의료패널을 단순 언급한 논문 9편과 중복된 연구 논문 5편, 패널자료 활용 연구가 아닌 논문 8편을 제외한 총 80편의 논문을 분석 대상으로 최종 선정하였다. 대상 논문의 검색 및 선정 절차와 해당 논문 수에 관한 자료는 다음 [Table 1]과 같다.
분석대상으로 선정된 논문은 국내 출판 84%,해외 출판 16%이며, 패널자료가 축적되어 본격적인 연구가 시작된 2011년 25편의 논문이 출판됨으로써 활발한 연구의 진행이 시작되었으나([Table 2], [Figure 1] 참조) 이후 의미 있는 증가세는 보이지 않고 있다. 그러므로 지속적인 자료 정제과정을 통한 패널자료의 안정성이 확보되어가는 현시점에서, 정체된 원인의 규명이 필요하다고 볼 수 있다.

성능/효과

논문을 중심으로 연결된 공저자연결망의 구조와 연결 밀도, 연결 최단거리, 평균, 표준편차 등에 대한 전반적인 분석을 실시한 결과, 118×118의 전체 연결망에서 이웃관계의 합은 460이고, 평균은 3.898, 표준편차는 3.174, 범위는 0부터 17이었다.
768이었다. 전체 연결망 분석 결과, 가장 많은 연구자들이 속해 있는 첫 번째 그룹 내 YSJ(degree 17), OIH(degree 16),SHY(degree 15), PYH(degree 11), KEJ(degree 11) 등은 높은 연결정도 지수가 시사하듯 공동연구¹⁾ 연결망 밀도는 가능한 총 관계 수 중에서 실제로 맺어진 관계수의 비율로 정의된다. 연결망에서 주도적인 역할을 수행하는 것으로 분석되었다.
경로거리의 합이 가장 작은 결점이 전체의 중심을 차지하게 되는데, 지역적으로 중심성이 높은 결점이 전체 중심성이 높을 수 있지만 반드시 두 개념이 일치하지는 않는다. 본 연구에서는 YSJ, OIH, YCH, YWG, GSK 등이 근접 중심성 평균인 0.13보다 높은 0.224～0.249의 중심성 지수를 보임으로 근접 중심성 상위 연구자로 나타났으며, 공저자 연결망 전체의 연결구조에서 전략적으로 중요한 자리를 차지하고 있다고 해석된다([Table 4] 참조). 근접 중심성 지수가 높은 상기 연구자들은 타 연구자의와 소통 및 자원 접근성 측면에서 매우 효율적인 위치에 있는 자들이다.
이상 중심성 분석을 통해 의료패널 활용 연구자들 중 소수의 상위집단 연구자들이 영향력 있는지위를 차지하고 있음을 알 수 있다. 연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성은 각각 분석하는 내용이 다르지만 동일한 저자가 모든 영역을 망라하여 상위집단에 있으며, 이들 소수의 저자들이 다수의 공동연구자와 협업을 통해 고도의 연구효율화를 지향하고 있음이 파악되었다.
이것은 연구생산성과 연구 주제의 다양성 측면을 교차 확인해보고자 함이다. 계산 결과 [Table 4]에 정리된 중심성 지표 상위 5인의 효율성, 적정규모, 위계성 지표가 모두 평균보다 상회하기는 하나(0.486, 2.324, 0.198), 순위 측면에서 변동이 있었다. 둘째, 구조적 공백 분석을 통하여 다양한 정보에의 접근 수준을 측정한 결과, 의료패널 연구의 중심성 상위 연구그룹은 연구 생산력이 높기는 하지만 연구 주제면에서 자유로이 확장된 양상을 보이지 못하고 있음을 파악하였다.
198), 순위 측면에서 변동이 있었다. 둘째, 구조적 공백 분석을 통하여 다양한 정보에의 접근 수준을 측정한 결과, 의료패널 연구의 중심성 상위 연구그룹은 연구 생산력이 높기는 하지만 연구 주제면에서 자유로이 확장된 양상을 보이지 못하고 있음을 파악하였다.

후속연구

따라서 이러한 유형의 영향력 있는연구자들을 양성하고 영향력 있는 연구자 풀을 조성할 수 있도록 연구 지원과 기회의 제공이 필요하다. 또한 공동연구자가 각각 형성할 수 있는 구조적 공백의 역량 등을 기대하면서 공동연구에 대한 독려가 필요하다. 이와 더불어 새로운 연구자의 유인보다 패널자료를 활용하여 출판한 경험이 있는 연구자를 대상으로 연구 기회를 제공했을 때보다 효과적인 연구 성과를 기대할 수 있을 것이다.
또한 공동연구자가 각각 형성할 수 있는 구조적 공백의 역량 등을 기대하면서 공동연구에 대한 독려가 필요하다. 이와 더불어 새로운 연구자의 유인보다 패널자료를 활용하여 출판한 경험이 있는 연구자를 대상으로 연구 기회를 제공했을 때보다 효과적인 연구 성과를 기대할 수 있을 것이다.이와 같이 영향력있는 연구자를 비롯하여 패널자료활용 경험자 등 다양한 각도에서 연구지원을 촉진시킴으로써 자료 활용의 기회가 더 커지게 된다.
본 연구는 2008년부터 2014년 4월까지의 한국의료패널 활용 초기 단계 연구의 연결망 구조를 살펴본 것이기 때문에, 더 많은 의료패널 자료의 지속적 축적을 통하여 연구 주제의 확장 및 다양한 연구자의 참여를 기대하며 그에 따른 연결망의 성장과 변화에 대한 후속 연구가 요구된다. 우선 향후 공저자연결망 분석을 종단적으로 연구함으로써 공동연구의 양상이 어떻게 변화해 가는지에 대한 추이를 살펴볼 수 있을 것이다.
본 연구는 2008년부터 2014년 4월까지의 한국의료패널 활용 초기 단계 연구의 연결망 구조를 살펴본 것이기 때문에, 더 많은 의료패널 자료의 지속적 축적을 통하여 연구 주제의 확장 및 다양한 연구자의 참여를 기대하며 그에 따른 연결망의 성장과 변화에 대한 후속 연구가 요구된다. 우선 향후 공저자연결망 분석을 종단적으로 연구함으로써 공동연구의 양상이 어떻게 변화해 가는지에 대한 추이를 살펴볼 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서는 연구자의 기여도에 대한 가중치를 고려하지 않았다.
또한 본 연구에서는 연구자의 기여도에 대한 가중치를 고려하지 않았다. 차후 더 정교한 연구 설계를 통해 제1저자, 교신저자, 일반저자 등 저자의 지위에 따라 특정 가중치를 부여하거나 공저자의 수에 따라 기여도를 부여하는 모형을 설계하여 분석한다면 한국의료패널 공동연구 연결망에 대한 좀 더 깊은 고찰을 할 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	한국의료패널이란?	보건사회연구원과 국민건강보험공단이 2008년부터 공동으로 시행한 한국의료패널 조사가 자료수집과 활용이 시작된 지 10년을 넘어서고 있다. 한국의료패널은 국내 의료이용 관련 가구 대상 통계조사의 한 유형으로서 외래, 입원, 응급 이용을 비롯한 의약품 구매 및 민간의료보험 등 의료이용에 대해 그 수준과 배분을 추정함과 동시에, 패널 조사 방식을 통해 다년간의 동태적 변화를 살피기 위한 자료이다. 따라서 가구 단위 의료이용에 대한 동태적 종단분석이 가능한 양질의 패널자료로 정책적, 연구적 활용가치가 높다[Lee and Gwon,2014].
	한국의료패널 자료를 활용한 연구의 현황과 연구자 간 연결망을 분석하기 위하여 어떤 논문들을 수집하였습니까?	한국의료패널 자료를 활용한 연구의 현황과 연구자 간 연결망을 분석하기 위하여, 먼저 SCI등 국제 저명 학술지, SCOPUS 등 국제수준 학술지,기타 국제 학술지 및 한국연구재단 등재(후보) 국내전문 학술지, 기타 국내 학술지 등 국내외 학술지에 한국의료패널 자료를 활용한 논문을 수집하였다. DBpia, KISS, RISS4U 및 Google Scholar 등 문헌 DB를 통해 “의료패널”, “한국의료패널”,“Korea Health Panel”이라는 주제어 및 제목으로 검색하여 2008년부터 2014년 4월까지 학술지에 실린 99개의 논문 목록을 일차 대상으로 수집하였다.
	양질의 패널자료인 한구의료패널의 정책적, 연구적 활용가치가 높아서 생긴 현상은?	따라서 가구 단위 의료이용에 대한 동태적 종단분석이 가능한 양질의 패널자료로 정책적, 연구적 활용가치가 높다[Lee and Gwon,2014]. 한국의료패널 자료를 이용한 연구동향을 보면, 논문편수의 누적을 통한 양적 성장은 물론 연구주제의 다양성, 종단분석의 시도, 지속적인 자료정제를 통한 데이터 품질 개선 등 질적 성장도 이루어지고 있다. 그러나 연간 증가율 혹은 연구주제 및 성격의 다양화 등 측면에서 평가하였을 때 제한적인 측면이 있다고 할 수 있다.

참고문헌 (12)

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Beaver, D., "Does Collaborative Research have Greater Epistemic Authorship?", Scientometrics, Vol. 60, No. 3, 2004, pp. 399-408.
Choi, Y. H. and Lee, K. C., "An Analysis of the Type of Co-Author Papers in Korean Public Administration Review", Korean Public Administration Reviews, Vol. 43, No. 3, 2009, pp. 51-72.
Jung, M. S. and Chung, D. J., "Co-Author and Keyword Networks and Their Clustering Appearance in Preventive Medicine Fields in Korea : Analysis of Papers in the Journal of Preventive Medicine and Public Health, 1996-2006", J Prev Med Public Health, Vol. 41, No. 1, 2008, pp. 1-9.
Kim, S. Y., "Co-Authorship Network Analysis on Mathematics education Scholars", J. Korean Soc. Math. Ed. Ser. A : The Mathematical Education, Vol. 52, No. 4, 2013, pp. 483-496.
Kim, Y. H., Ro, Y. J. Cho, H., and Kim, Y. J., "Structure of Collaboration Network among Korean Scientists : 'Small World' and Position Effect", Korean Journal os Sociology, Vol. 41, No. 4, 2007, pp. 68-103.
Kim, Y. H., The Analysis of Social Network, Seoul : Pakyoungsa, 2011.
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Lee, H. J. and Kwon, Y. D., "Research Trend Analysis of the Studies Utilizing KHP Data, Korea Institute for Health and Social Affairs & National Health Insurance Service", Proceeding of the 6th KHA Conference, 2014, pp. 17-37.
Lee, M. H., Park, M. R., Lee, H. J., and Jin, S. H., "Analysis of Papers in the Korean Journal of Applied statistics by Co-Authorship Networks Analysis", The Korean Journal of Applied Statics, Vol. 24, No. 6, 2011, pp. 12159-1720.
Mok, J. H., "A Study of the Collaborative Research Network Among Korean Policy Scholars", Chung-Ang Public Administration Review, Vol. 24, No. 3, 2010, pp. 135-157.
Wasserman, S. and Faust, J., Social Network Analysis : Methods and Applications, Cambridge : Cambridge University Press, 1994, pp. 167-214.

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