[논문]국내 건강정보관련 연구에 대한 계량서지학적 분석

김진원; 이한슬

doi:10.3743/kosim.2024.41.1.411

국내 건강정보관련 연구에 대한 계량서지학적 분석
Bibliometric Analysis on Health Information-Related Research in Korea 원문보기

정보관리학회지 = Journal of the Korean Society for Information Management, v.41 no.1, 2024년, pp.411 - 438

김진원 (명지대학교 문헌정보학과) , 이한슬 (명지대학교 문헌정보학과)

초록
AI-Helper

본 연구는 계량서지학적 분석 방법을 통해 여러 영역으로 나누어진 국내 건강정보 관련 연구를 통합적인 시각으로 보고자 하였다. 이를 위해 한국학술지인용색인 데이터베이스를 통해 2002년부터 2023년까지의 국내 '건강정보' 관련 논문 1,193편을 수집하여 시기별 동향, 학문분야, 지적구조, 키워드 변화 시기를 분석하였다. 분석결과, 건강정보 관련 논문 수는 지속적으로 증가하였으며, 2021년 이후 감소하고 있다. 건강정보 관련 연구의 주요 학문분야는 '의공학', '예방의학/직업환경의학', '법학', '간호학', '문헌정보학', '학제간연구'로 볼 수 있다. 건강정보 관련 연구의 지적구조를 파악하기 위해 단어동시출현분석을 시행하였다. 이후 도출된 네트워크의 구조와 군집파악을 위해 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 '건강정보에 대한 의료공학적 관점'과 '건강정보에 대한 사회과학적 관점'이라는 2개의 대군집을 중심으로 그에 속한 4개의 중군집, 17개의 소군집을 파악할 수 있었다. 학문분야와 키워드의 변화 시기를 추적하기 위해 변곡점 분석을 시도하였으며 공통적으로 2010년과 2011년 사이에 변화가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 평균 출판년도와 단어출현빈도를 통해 전략 다이어그램을 도출하였으며 고빈도 키워드를 '유망', '성장', '성숙' 영역으로 구분하여 제시하였다. 본 연구는 주로 내용분석 중심의 선행연구들과 다르게 여러 가지 계량서지학적 방법을 통해 건강정보 관련 연구영역을 통합적인 시각으로 바라보았다는 데 의의가 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study aims to identify and comprehensively view health information-related research trends using a bibliometric analysis. To this end, 1,193 papers from 2002 to 2023 related to "health information" were collected through the Korea Citation Index (KCI) database and analyzed in diverse aspects: research trends by period, academic fields, intellectual structure, and keyword changes. Results indicated that the number of papers related to health information continued to increase and has been decreasing since 2021. The main academic fields of health information-related research included "biomedical engineering," "preventive medicine/occupational environmental medicine," "law," "nursing," "library and information science," and "interdisciplinary research." Moreover, a co-word analysis was performed to understand the intellectual structure of research related to health information. As a result of applying the parallel nearest neighbor clustering (PNNC) algorithm to identify the structure and cluster of the derived network, four clusters and 17 subgroups belonging to them could be identified, centering on two conglomerates: "medical engineering perspective on health information" and "social science perspective on health information." An inflection point analysis was attempted to track the timing of change in the academic field and keywords, and common changes were observed between 2010 and 2011. Finally, a strategy diagram was derived through the average publication year and word frequency, and high-frequency keywords were presented by dividing them into "promising," "growth," and "mature." Unlike previous studies that mainly focused on content analysis, this study is meaningful in that it viewed the research area related to health information from an integrated perspective using various bibliometric methods.

주제어

표/그림 (14)

표 <표 1> 건강정보관련 연구동향 선행연구
그림 <그림 1> 3년 전후 학문분야별 논문 수 비교 개념도(이재윤(2023a)의 그림을 수정함)
그림 <그림 2> 연도별 논문 수
그림 <그림 3> 상위 4개 분야의 시간 흐름에 따른 논문 수 변화
표 <표 2> 대분류별 논문 수 및 비율
표 <표 3> 상위 4개 분야의 중분류별 논문 수 및 비율
그림 <그림 4> 출현 빈도에 따른 키워드 종수 멱함수분포 (주황색 선은 11회 미만의 키워드 종수 분포이며, 멱함수분포의 추세선과 거의 일치하는 부분이다. 반면, 11회 이상의 파란색 키워드들은 추세선과 멀어지며 통상적이지 않은 현상을 나타내고 있다.)
표 <표 4> 11회 이상 등장한 57개 단어 목록
그림 <그림 5> 건강정보관련 연구의 키워드 네트워크와 PNNC 군집
표 <표 5> PNNC 군집별 소속 키워드와 관련 주요 논문 제목
그림 <그림 6> 3년 전후 학문분야의 상관계수 변화
그림 <그림 7> 3년 전후 고빈도 키워드의 상관계수 변화
그림 <그림 8> 57개 키워드의 출현 빈도와 평균 출현 시기 (중군집 A ~ D를 색깔 및 모양으로 구분함)
표 <표 6> 전략 다이어그램의 영역별 키워드

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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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