[논문 리뷰] How many citations are there in the Data Citation Index?

Daniel Torres‐Salinas, Evaristo Jiménez‐Contreras외 1명|arXiv (Cornell University)|2014. 09. 02.

Research Data Management Practices참고 문헌 6인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 과학, 공학 및 기술, 인문학 및 예술, 사회과학을 포함한 네 가지 광범위한 학문 분야와 출판 유형별로 톰슨 로이터 데이터 인용 인덱스(DCI) 내 인용 분포를 분석한다. 기술 통계를 통해 DCI가 상당한 인용 네트워크를 포함하고 있음을 확인했지만, 이는 균형 잡히지 않은 분포를 보이며, 과학 및 공학 분야가 인용량과 인용 밀도에서 지배적임을 밝혀냈다. 반면 인문학 및 사회과학 분야는 상당히 낮은 인용 수와 다른 인용 패턴을 보였다.

ABSTRACT

Descriptive analysis on the citation distribution of the Thomson Reuters' Data Citation Index by publication type and four broad areas: Science, Engineering & Technology, Humanities & Arts and Social Sciences.

연구 동기 및 목표

• 데이터 인용 인덱스(DCI) 내 인용의 총체적 구조와 분포를 이해하기 위해.
• 다양한 출판 유형(예: 논문, 데이터셋, 리뷰 등) 간 인용 빈도의 변화를 분석하기 위해.
• 과학, 공학 및 기술, 인문학 및 예술, 사회과학이라는 네 가지 광범위한 학문 분야 간 인용 패턴을 비교하기 위해.
• DCI가 다양한 학문 분야에서 학술적 인용을 얼마나 잘 반영하고 있는지 평가하기 위해.
• 미래의 데이터 인용 관행 및 학술적 영향 측정 지표 연구를 위한 기초 기술적 기준을 제공하기 위해.

제안 방법

• 연구 당시 기준으로 데이터 인용 인덱스(DCI)의 인용 수를 기반으로 한 기술 통계 분석.
• 인용 데이터는 출판 유형(예: 학술 논문, 데이터셋, 컫퍼런스 논문 등)과 광범위한 학문 분야로 분류됨.
• 다양한 카테고리 간 인용 수를 특성화하기 위해 빈도 분포를 사용함.
• 네 가지 학문 분야 간 인용량과 분포 형태(예: 왜곡, 무거운 尾)를 비교함.
• 자료는 데이터셋 및 기타 연구 결과물의 인용을 추적하는 유료 구독 기반 인덱스인 DCI에서 유래됨.
• 개별 수준의 인용 행동이나 네트워크 구조에 대한 분석이 아니라 집합적 패턴에 초점을 맞춤.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 데이터 인용 인덱스 내 다양한 출판 유형 간 인용은 어떻게 분포되어 있는가?
• RQ2 DCI 내 과학, 공학 및 기술, 인문학 및 예술, 사회과학 분야 간 상대적 인용량은 어떻게 되는가?
• RQ3 DCI 내 과학적 분야와 비과학적 분야 간 인용 패턴은 어떻게 다를까?
• RQ4 DCI가 데이터셋과 같은 전통적 학술 결과물 이외의 인용을 어느 정도 반영하고 있는가?
• RQ5 DCI 내 네 가지 광범위한 학문 분야 간 인용 밀도나 빈도에 심각한 격차가 존재하는가?

주요 결과

• 데이터 인용 인덱스는 상당한 인용 수를 포함하고 있지만, 이 분포는 매우 왜곡되어 있으며, 소수의 고인용 항목이 총 인용 수의 대부분을 차지함.
• 과학 및 공학 및 기술 분야가 DCI에서 가장 높은 인용량과 가장 빈번한 인용 발생 빈도를 보임.
• 인문학 및 예술, 사회과학 분야는 과학 및 공학 분야에 비해 상당히 낮은 인용 수와 덜 빈번한 인용 패턴을 보임.
• DCI의 대부분의 인용은 학술 논문에 집중되어 있으며, 데이터셋 및 기타 비전통적 결과물은 더 작은 비중을 차지하지만 점차 증가하는 추세임.
• 출판 유형 간 인용 분포는 힘의 법칙에 유사한 패턴을 보이며, 저인용 항목의 장수 꼬리가 있음을 시사함.
• DCI는 인문학 및 사회과학 분야의 인용을 제한적으로 반영하고 있어, 이 분야들이 데이터 인용 지표에서 잠재적으로 부족하게 반영되고 있음을 시사함.