[논문 리뷰] Formation of subject area and the co-authors network by sounding of Google Scholar Citations service

Dmytro Lande, Valentyna Andrushchenko|arXiv (Cornell University)|2016. 05. 07.

Research Data Management Practices참고 문헌 1인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 구글 색슨 서지의 인용 데이터를 활용하여 주제 분야 모델과 공동 저자 네트워크를 구축하는 방법을 제안한다. 물리광학 분야의 태그-저자 관계를 분석함으로써 다학제적 협력 패턴을 드러내고, 네트워크 분석 기법을 통해 연구 공동체의 시각화를 가능하게 한다.

ABSTRACT

The suggested methodic is the way of formatting the subject areas models and co-authors networks by sounding the content networks. The paper represents the notion networks which match tags and authors of Google Scholar Citations service. Models depicted in the work were built for the physical optics area, and it can be applied for other domains. The proposed ways of defining connections between science areas and authors depicts the collaborations opportunities and versatility of interdisciplinary.

연구 동기 및 목표

• 구글 색산 서지의 인용 및 태깅 데이터를 활용하여 주제 분야를 체계적으로 모델링하는 방법을 개발하는 것.
• 학술 논문에서의 공동 저자 및 주제 태그 공통 사용을 기반으로 공동 저자 협력 네트워크를 매핑하는 것.
• 과학 분야 내에서의 다학제적 연결과 협력 구조를 시각화하는 것.
• 이 방법이 물리광학을 넘어서 다른 연구 영역에도 적용 가능함을 보여주는 것.
• 공개 접근 가능한 인용 데이터를 활용하여 연구 공동체와 협력 추세를 식별하는 프레임워크를 제공하는 것.

제안 방법

• 구글 색산 서지의 인용 및 메타데이터를 활용하여 저자-태그 관계를 추출한다.
• 노드가 저자와 주제 태그를 나타내고, 간선이 논문 내에서의 동시 출현을 나타내는 노트워크를 구축한다.
• 저자와 주제 분야 간의 연결을 모델링하기 위해 네트워크 분석 기법을 적용한다.
• 결과로 도출된 공동 저자 및 주제 분야 네트워크를 표현하기 위해 시각화 도구를 활용한다.
• 실제 구글 색산 데이터를 사용하여 물리광학 분야에서 모델을 검증한다.
• 그래프 기반 표현을 활용하여 저자 집합과 주제 분야 내의 주제 군집을 부각시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 구글 색산의 인용 및 태깅 데이터를 활용하여 주제 분야를 체계적으로 모델링할 수 있는가?
• RQ2 저자-태그 동시 출현 네트워크를 분석할 때 어떤 공동 저자 협력 패턴이 드러나는가?
• RQ3 네트워크 시각화가 과학 연구에서 다학제적 연결을 어느 정도 드러낼 수 있는가?
• RQ4 실제 도메인인 물리광학과 같은 분야에서 도출된 주제 분야 및 공동 저자 네트워크는 얼마나 안정적이고 대표적인가?
• RQ5 이 방법은 물리광학을 넘어서 다른 과학 분야로 일반화될 수 있는가?

주요 결과

• 이 방법은 구글 색산 인용 데이터를 활용하여 물리광학 분야에 대해 일관성 있는 주제 분야 모델을 성공적으로 생성하였다.
• 공동 저자 네트워크는 연구자들 간의 명확한 군집을 드러내어 도메인 내 강력한 협력 그룹이 존재함을 시사한다.
• 분석을 통해 서로 다른 하위분야 간에 겹치는 주제를 다루는 연구자들 사이에 다학제적 연결이 발견되었다.
• 네트워크의 시각화를 통해 핵심 저자와 주제 허브가 부각되어 영향력 있는 기여자와 새로운 연구 추세를 시사한다.
• 공개된 인용 데이터를 활용하여 연구 공동체를 맵핑하는 데 있어 이 방법의 실현 가능성과 재현 가능성이 입증되었다.
• 도출된 모델은 다른 도메인으로 확장 가능하여 연구 환경 분석을 위한 확장 가능한 프레임워크를 제공한다.