[논문 리뷰] A Historical Analysis of the Field of OR/MS using Topic Models

Christopher J. Gatti, James D. Brooks외 1명|arXiv (Cornell University)|2015. 10. 17.

Big Data and Business Intelligence참고 문헌 32인용 수 31

한 줄 요약

이 연구는 1950년대 이래로 37개의 주요 저널에서 출간된 80,757편의 OR/MS 저널 초록에 대해 잠재(dirichlet) 분포 주제 모델링(LDA)을 적용하여 연구 주제의 시간적 변화, 저널 범위의 진화, 주제 군집화를 규명한다. 연구는 기대되는 바와 반대로 뒤집힌 저널 그룹화를 모두 밝혀내며, 시간이 지남에 따라 저널들이 더 이상 고유하지 않게 되거나 더 특화되기도 하는 경향을 보이며, OR/MS 문헌의 진화에 대해 객관적이고 데이터 기반의 시각을 제공한다.

ABSTRACT

This study investigates the content of the published scientific literature in the fields of operations research and management science (OR/MS) since the early 1950s. Our study is based on 80,757 published journal abstracts from 37 of the leading OR/MS journals. We have developed a topic model, using Latent Dirichlet Allocation (LDA), and extend this analysis to reveal the temporal dynamics of the field, journals, and topics. Our analysis shows the generality or specificity of each of the journals, and we identify groups of journals with similar content, which are both consistent and inconsistent with intuition. We also show how journals have become more or less unique in their scope. A more detailed analysis of each journals' topics over time shows significant temporal dynamics, especially for journals with niche content. This study presents an observational, yet objective, view of the published literature from OR/MS that would be of interest to authors, editors, journals, and publishers. Furthermore, this work can be used by new entrants to the fields of OR/MS to understand the content landscape, as a starting point for discussions and inquiry of the field at large, or as a model for other fields to perform similar analyses.

연구 동기 및 목표

• 출판된 초록을 활용하여 운영연구 및 경영과학(OR/MS) 분야의 연구 주제 역사적 진화를 분석하는 것.
• OR/MS 분야의 저널들이 시간이 지남에 따라 범위와 고유성 측면에서 어떻게 진화해 왔는지 평가하는 것.
• 내용이 유사한 저널 군집을 식별하여, 직관적인 기대와 일치하거나 일치하지 않는 경우를 모두 포함하는 것.
• 연구자, 편집자, 출판사가 활용할 수 있는 데이터 기반의 객관적 OR/MS 문헌 환경 시각을 제공하는 것.
• 대규모 출판 데이터에 대한 주제 모델링을 활용해 다른 학술 분야에서도 유사 분석을 수행할 수 있는 모델을 제공하는 것.

제안 방법

• 연구는 80,757편의 OR/MS 저널 초록에서 주제를 추출하기 위해 잠재(dirichlet) 분포 주제 모델링(LDA)을 사용한다.
• LDA 모델은 시간적 역학을 분석하기 위해 확장되어 주제의 흥미도와 저널-주제 관계의 변화를 시간에 따라 추적한다.
• 저널별 주제 분포를 분석하여 범위의 일반성 또는 특수성과 고유성의 변화를 평가한다.
• 저널 간 주제 구성 유사성에 기반해 주제 군집화 및 저널 그룹화를 수행한다.
• 1950년대 초반부터 현재까지 이르는 대규모로 정제된 OR/MS 논문 데이터셋을 분석에 활용한다.
• 통계적 기법과 시각화 기법을 사용하여 수십 년에 걸친 연구 초점 이동과 저널의 전문화 경향을 추적한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기술적 및 사회적 변화에 대응하여 OR/MS 분야의 연구 주제는 시간이 지남에 따라 어떻게 진화해 왔는가?
• RQ2 시간이 지남에 따라 주제 집중도가 더 높아지거나 낮아진 저널은 어떤 것들이며, 그 이유는 무엇인가?
• RQ3 내용이 유사한 저널 군집은 저널 이름이나 명성에 기반한 직관적 기대와 비교하여 어떻게 다를까?
• RQ4 특화된 저널은 보편적 범위의 저널에 비해 주제 이동이 더 빈번한가?
• RQ5 주제 모델링은 어떻게 OR/MS의 지적 환경을 객관적이고 대규모로 시각화할 수 있는가?

주요 결과

• 연구는 OR/MS 저널 간에 명확한 주제 군집을 규명하였으며, 일부는 기존의 기대와 일치하고 일부는 예상치 못한 유사성을 드러냈다.
• 저널들은 고유성 측면에서 측정 가능한 범위 변화를 보였으며, 일부는 시간이 지남에 따라 더욱 특화되고 다른 일부는 더 일반화된 경향을 보였다.
• 주제 흥미도의 시간적 역학은 주로 특화된 콘텐츠를 가진 저널에서 두드러지게 나타나, 전문 분야에서 연구 관심이 어떻게 변화해 왔는지를 보여준다.
• LDA 모델은 각 저널의 콘텐츠가 일반적일지라도 특수할지라도 정량적으로 잘 포착하여 범위의 척도를 제공한다.
• 분석 결과, 기존에 넓은 범위로 여겨졌던 일부 저널은 실제로 주제 분포 측면에서 더 집중되어 있음을 규명하여 기존의 인식에 도전한다.
• 이 방법론은 대규모 출판 데이터를 활용해 어떤 학술 분야의 지적 진화를 반복 가능하게 분석할 수 있는 프레임워크를 제공한다.