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[국내논문] 다이나믹토픽모델링을 활용한 문헌정보학 분야의 토픽 변화 분석
Analysis of Research Topic Trend in Library and Information Science Using Dynamic Topic Modeling 원문보기

한국도서관 정보학회지 = Journal of Korean Library and Information Science Society, v.53 no.2, 2022년, pp.265 - 284  

김선욱 (경북대학교 일반대학원 문헌정보학과) ,  양기덕 (경북대학교 사회과학대학 문헌정보학과) ,  이혜경 (경북대학교 일반대학원 문헌정보학과)

초록
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본 연구는 2001년부터 2020년까지 문헌정보학 SSCI 85종 학술지에 게재된 55,442편의 학술논문의 논문제목과 초록을 기반으로 다이나믹토픽모델링을 수행하여, 문헌정보학 분야의 연도별 흐름에 따른 연구 주제 추이를 분석하였다. 그 결과, 10개의 토픽에서 도서관경영(장서개발 및 관리, 도서관평가, 도서관 지식경영, 기획 및 활성화), 정보학(계량정보학, 정보이용행태·이용자연구, 의료정보, 정보시스템), 도서관 서비스(도서관교육·정보리터러시), 도서관체계(도서관 시책 및 정책)에 따른 4개의 대분류를 파악하였다. 연도별 흐름에 따라 정보학 영역의 경우, 계량정보학 연구 주제가 학술지단위에서 논문단위로 변화되고 있었으며, 최근 도서관경영 영역의 경우, 이용자의 의견과 감정에 관련한 연구가 최근 등장하였다. 도서관서비스 연구영역은 20년간 안정적인 연구 주제로 그 양상이 보다 심화되고 견고해졌음을 확인할 수 있었다. 그리고 최근에는 모바일과 소셜미디어와 관련한 연구가 진행 중인 것으로 나타났다. 한편, 정보학영역 하위주제로 의료정보와 관련한 연구가 비중 있게 등장해, 문헌정보학의 간학문적인 특징이 잘 나타난 결과라 판단하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study applied dynamic topic modeling on titles and abstracts of 55,442 academic papers in 85 SSCI journals from 2001 to 2020 in order to analyze research topic trend in library and information science. The analysis revealed four major themes of library management, informatics, library service, ...

Keyword

참고문헌 (19)

  1. Choi, Hyung Wook, Choi, Ye Jin, & Nam, So-Yeon (2018). Time series analysis of intellectual structure and research trend changes in the field of library and information science: 2003 to 2017. Journal of the Korean Society for Information Management, 35(2), 89-114. https://doi.org/10.3743/KOSIM.2018.35.2.089 

  2. Jang, Namkyung & Kim, Min-Jeong (2017). Research trend analysis in fashion design studies in Korea using topic modeling. Journal of Digital Convergence, 15(6), 415-423. 

  3. Jin, Seol A & Song, Min (2016). Topic modeling based interdisciplinarity measurement in the informatics related journals. Journal of the Korean Society for Information Management, 33(1), 7-32. 

  4. Kim, Donghun, Oh, Chanhee, & Zhu, Yongjun (2021). Analyzing research trends in Blockchain studies in South Korea using dynamic topic modeling and network analysis. Journal of the Korean Society for Information Management, 38(3), 23-39. https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.3.023 

  5. Lee, Jae Yun (2015). Identifying the research fronts in Korean library and information science by document co-citation analysis. Journal of the Korean Society for Information Management, 32(4), 77-106. 

  6. Lee, Jiyoung (2020). A topic modeling analysis of research trends in the Journal of Literacy. The Korean Journal of Literacy Research, 11(6), 537-565. https://doi.org/10.37736/kjlr.2020.12.11.6.18 

  7. Lee, Myeong-Hee (2005). Some trends and issues of qualitative research method in library and information science. Journal of the Korean Biblia Society for Library and Information Science, 16(2), 177-201. 

  8. Oh, Se-Hoon (2005). A study on the research trends of library & information science in Korea by analyzing journal articles and the cited literatures. Journal of the Korean Society for Information Management, 22(3), 379-408. https://doi.org/10.3743/KOSIM.2005.22.3.379 

  9. Park, Ja-Hyun & Song, Min (2013). A study on the research trends in library & information science in Korea using topic modeling. Journal of the Korean Society for Information Management, 30(1), 7-32. doi:10.3743/KOSIM.2013.30.1.007 

  10. Park, Ju Sep, Hong, Soon-goo, & Kim, Jong-Weon (2017). A study on science technology trend and prediction using topic modeling. Journal of the Korea Society Industrial Information Syste, 22(4), 19-28. 

  11. Park, JunHyeong & Oh, Hyo-Jung (2017). Comparison of topic modeling methods for analyzing research trends of archives management in Korea: focused on LDA and HDP. Journal of Korean Library and Information Science Society, 48(4), 235-258. doi:10.16981/kliss.48.4.201712.235 

  12. Sohn, Jungpyo (2003). An analytical study on research trends of library and information science in Korea: 1957~2002. Journal of Korean Library and Information Science Society, 34(3), 9-32. 

  13. Song, Jung-Sook (2010). Trends in library and information science research in Korea: focused on masters theses and doctoral dissertations from 2001 to 2010. Journal of Korean Library and Information Science Society, 41(4), 333-353. 

  14. Woo, Changwoo & Lee, JongYun (2020). Investigation of research trends in the D(Data). N(Network).A(A.I) field using the dynamic topic model. Journal of the Korea Convergence Society, 11(9), 21-29. 

  15. Yang, Kiduk, Kim, SeonWook, & Lee, HyeKyung (2021). Comparison of research performance between domestic and international library and information science scholars. Journal of the Korean Library and Information Science Society, 55(1), 365-392. 

  16. Blei, D. M., & Lafferty, J. D. (2006, June). Dynamic topic models. In Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning, 113-120. 

  17. Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3(4-5), 993-1022. 

  18. Deveci, T. (2019). Sentence length in education research articles: a comparison between Anglophone and Turkish authors. The Linguistics Journal, 14(1), 73-100. 

  19. Landauer, T. K., Foltz, P. W., & Laham, D. (1998) An introduction to latent semantic analysis. Discourse Processes, 25, 259-284. 

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