[논문 리뷰] Lotka's Law and Pattern of Author Productivity in the Field of Brain Concussion Research: A Scientometric Analysis

S Roselin Jahina, M Sadik Batcha외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 02. 19.

scientometrics and bibliometrics research인용 수 7

한 줄 요약

이 과학지수학적 연구는 웹 오브 사이언스에서 2008~2017년 동안의 뇌 충격 연구 논문 8,486편을 바이블엑셀을 사용해 분석하여 저자들의 생산성 패턴과 협업 역학을 조사한다. 연구는 루카의 법칙을 확인하며 계산된 지수 2.01을 통해 저자 수와 그들의 논문 생산성 간의 강력한 역제곱 관계를 입증하고, 협업 강도가 높음을 보여주며 공저자 지수(CAI)는 1.89, 협업 계수(CC)는 0.89를 기록한다.

ABSTRACT

The present study deals a scientometric analysis of 8486 bibliometric publications retrieved from the Web of Science database during the period 2008 to 2017. Data is collected and analyzed using Bibexcel software. The study focuses on various aspect of the quantitative research such as growth of papers (year wise), Collaborative Index (CI), Degree of Collaboration (DC), Co-authorship Index (CAI), Collaborative Co-efficient (CC), Modified Collaborative Co-Efficient (MCC), Lotka's Exponent value, Kolmogorov-Smirnov test (K-S Test).

연구 동기 및 목표

• 뇌 충격 연구 분야의 저자 생산성 분포를 루카의 법칙을 사용해 조사하기 위해.
• 공저자 지수(CAI), 협업 지수(CI), 협업 계수(CC)와 같은 공저자 지표를 통해 협업 패턴을 분석하기 위해.
• 2008~2017년 기간 동안 뇌 충격 연구 분야의 논문 수의 증가 추세를 평가하기 위해.
• 협업 정도를 도시 협업도(DC)와 수정된 협업 계수(MCC)를 사용해 평가하기 위해.
• 저자 생산성 데이터에 대해 코모고로프-스미르노프(K-S) 검정을 적용하여 루카의 법칙의 타당성을 검증하기 위해.

제안 방법

• 2008~2017년 기간 동안 뇌 충격 연구 논문를 위한 웹 오브 사이언스 데이터베이스에서 데이터 수집.
• 저자 정보 및 논문 기록 추출을 위한 바이블엑셀 소프트웨어를 사용한 데이터 처리.
• 주요 과학지수학 지표 계산: 협업 지수(CI), 공저자 지수(CAI), 협업 계수(CC), 도시 협업도(DC).
• 저자 생산성 분포 평가를 위한 역제곱 법칙 모델을 사용한 루카의 지수 계산.
• 관측된 저자 생산성 데이터가 루카의 법칙에 얼마나 잘 맞는지 평가하기 위해 코모고로프-스미르노프(K-S) 검정 적용.
• 높은 협업도를 가진 분야에서의 편향을 줄이기 위해 수정된 협업 계수(MCC)를 사용해 협업 측정을 보완.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 뇌 충격 연구 분야에서 저자 생산성의 분포는 루카의 법칙을 따르는가?
• RQ2 공저자 지수(CAI)와 협업 계수(CC)로 측정한 바에 비추어 볼 때, 뇌 충격 연구 분야의 연구자 간 협업 수준은 어떠한가?
• RQ3 2008~2017년 기간 동안 뇌 충격 연구 분야의 논문 수는 매년 어떻게 증가했는가?
• RQ4 관측된 저자 생산성 분포가 이론적 루카의 법칙 분포와 얼마나 일치하는가? 이는 K-S 검정으로 검증된다.
• RQ5 수정된 협업 계수(MCC)와 도시 협업도(DC)는 연구 분야의 협업 구조를 어떻게 반영하는가?

주요 결과

• 연구는 루카의 법칙을 지수 2.01로 확인하여 논문 수와 저자 수 간의 강력한 역제곱 관계를 입증한다.
• 공저자 지수(CAI)는 1.89로 산출되어 이 분야에서 높은 수준의 협업 연구 활동이 이루어지고 있음을 시사한다.
• 협업 계수(CC)는 0.89로 산출되어 약 89퍼센트의 논문이 다수의 저자를 포함하고 있음을 나타낸다.
• 도시 협업도(DC)는 0.89로 산출되어 협업이 뇌 충격 연구 분야에서 매우 널리 퍼져 있음을 재확인한다.
• 수정된 협업 계수(MCC)는 0.87로 산출되어 협업 수준이 매우 높음을 추가로 검증하며 잠재적 편향을 보정한다.
• 코모고로프-스미르노프(K-S) 검정은 관측된 저자 생산성 분포가 루카의 법칙에 유의미하게 적합함을 확인하였으며, 유의수준 이하의 p-값을 기록하여 이 모델의 타당성이 이 분야에서 입증된다.