[논문]2020 구글 스칼라 매트릭스에 색인된 국내 주요 학술지에 대한 계량서지학적 분석

김동훈; 김규리; 주영준

doi:10.3743/kosim.2021.38.1.053

2020 구글 스칼라 매트릭스에 색인된 국내 주요 학술지에 대한 계량서지학적 분석
A Bibliometric Analysis of the Major Korean Journals Indexed in 2020 Google Scholar Metrics 원문보기

정보관리학회지 = Journal of the Korean society for information management, v.38 no.1, 2021년, pp.53 - 69

김동훈 (성균관대학교 문헌정보학과) , 김규리 (성균관대학교 문헌정보학과) , 주영준 (성균관대학교 문헌정보학과)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 다학제적 연구가 활발해진 국내 연구의 동향을 파악하기 위하여 2020 구글 스칼라 매트릭스에 색인된 국내 주요 학술지 데이터를 활용하여 전 학문분야를 포괄하는 네트워크 분석(대학협력 네트워크, 키워드 동시출현 네트워크, 학술지 인용 네트워크, 학문분야 인용 네트워크)을 실시하였다. 대학협력 네트워크 분석결과, 서울대학교, 계명대학교, 성균관대학교 등 협력연구를 활발히 진행하는 대학을 파악할 수 있었고, 키워드 동시출현 네트워크 분석결과, 이직의도, 직무만족 등 직무관련 키워드가 높은 빈도로 나타남을 확인하였다. 학술지 인용 네트워크에서는 한국콘텐츠학회논문지, 한국사회학, 한국심리학회지: 문화 및 사회문제 등 인용이 많이 되고 있는 핵심 학술지들을 확인하였으며, 학문분야 인용 네트워크에서는 교육학, 경영학, 사회복지학이 다른 학문에 가장 많은 영향을 미치는 학문임을 확인하였다. 본 연구에서는 기존의 국내 계량서지분석연구에서 시도하지 않았던 구글 스칼라 매트릭스 데이터를 처음 활용하였으며, 키워드, 학술지, 학문분야로 범위를 확장시켜가며 단계적 네트워크 분석을 실시하였다는 점에서 학술적 의의를 가지며, 연구결과는 국내 대학 간 공동연구의 전략 수립 및 다학제적 융합연구 기획에 활용될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 시사한다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study aims to understand the research landscape of South Korea using the data of 2020 Google Scholar Metrics. To achieve the goal, we constructed and analyzed four types of networks including the university collaboration network, the keyword co-occurrence network, the journal citation network, and the discipline citation network. Through the analysis of the university collaboration network, we found major universities such as Seoul National University, Keimyung University, and Sungkyunkwan University that have led collaborative research. Job related keywords such as job change intention and job satisfaction have been frequently studied with other keywords. Through the analysis of the journal citation network, we found multiple journals such as The Journal of the Korea Contents Association, Korean Journal of Sociology, and Korean Journal of Culture and Social Issues that have been widely cited by the other journals and influenced them. Finally, Education, Business administration, and Social welfare were identified as the top influential disciplines that have influenced other disciplines through the knowledge diffusion. The study is the first of its kind to use the data of Google Scholar Metrics and conduct a stepwise network analysis (e.g., keyword, journal, and discipline) to broadly understand the research landscape of South Korea. Our results can be used by government agencies and universities to develop effective strategies of promoting university collaboration and interdisciplinary research.

주제어

표/그림 (12)

그림 <그림 1> 데이터 분석 프레임워크
표 <표 1> 수집된 데이터에 대한 상세
표 <표 2> 분석기법 및 분석 목적
표 <표 3> 각 네트워크 중심성 지표의 의미와 출처
그림 <그림 2> 국내 주요 학술지 간 대학 협력 네트워크
표 <표 4> 대학 협력 네트워크 내 상위 15개 대학의 중심성 지표
그림 <그림 3> 국내 주요 학술지의 키워드 동시출현 네트워크
표 <표 5> 군집별 주요 키워드 리스트
그림 <그림 4> 국내 주요 학술지 인용 네트워크
표 <표 6> 학술지 인용 네트워크 내 Top10 학술지 중심성 지표
그림 <그림 5> 국내 주요 학술지의 학문분야 인용 네트워크
표 <표 7> 학문분야 인용 네트워크 내 Top 10 학문분야에 대한 중심성 지표

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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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