[논문 리뷰] Scholia And Scientometrics With Wikidata

Finn Årup Nielsen, Daniel Mietchen외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 03. 13.

Wikis in Education and Collaboration참고 문헌 18인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 위키데이터에서 구조화된 참고문헌 데이터를 사용하여 동적 학술 프로필을 생성하는 웹 서비스인 Scholia를 제시한다. SPARQL를 통해 위키데이터 쿼리 서비스에 접근하여, 출판 목록, 공동저자 네트워크, 인용 그래프, 주제 연관성 등을 집계하고 시각화함으로써, 지속 가능한 식별자와 참조 추적 기능을 갖춘 투명하고 협업 가능하며 확장 가능한 과학적 분석을 가능하게 한다.

ABSTRACT

Scholia is a tool to handle scientific bibliographic information in Wikidata. The Scholia Web service creates on-the-fly scholarly profiles for researchers, organizations, journals, publishers, individual scholarly works, and for research topics. To collect the data, it queries the SPARQL-based Wikidata Query Service. Among several display formats available in Scholia are lists of publications for individual researchers and organizations, publications per year, employment timelines, as well as co-author networks and citation graphs. The Python package implementing the Web service is also able to format Wikidata bibliographic entries for use in LaTeX/BIBTeX.

연구 동기 및 목표

• 위키백과에서의 구조화된 학술 참고문헌 데이터 부족 문제를 해결하기 위해, 과학적 출판물에 대한 중앙집중식이고 개방형 지식 기반으로서의 위키데이터를 활용한다.
• 위키데이터의 구조화된 데이터와 SPARQL 쿼리 기능을 활용해 실시간으로 학술 프로필을 생성할 수 있는 확장 가능한 오픈소스 도구를 개발한다.
• 위키데이터의 참조 시스템을 통해 인용 네트워크, 주제 연관성, 기원을 폭 드러내어, 지속 가능한 식별자와 참조 추적 기능을 통해 투명하고 협업적이며 재현 가능한 과학적 분석을 가능하게 한다.
• 고용 이력, 출판 역사, 공동저자 관계도 포함된 지속 가능한 기계독해 가능 프로필을 연구자와 기관이 활용할 수 있도록 지원한다.
• 풍부하고 확장 가능한 메타데이터를 갖춘 차세대 학술 프로필 시스템의 기초로 위키데이터와 그 쿼리 서비스를 사용할 수 있음을 입증한다.

제안 방법

• Scholia는 위키데이터 쿼리 서비스(WDQS)를 사용해 SPARQL 엔드포인트를 통해 실시간으로 참고문헌 데이터를 검색하며, 출판물, 저자, 기관, 주제 데이터를 통합한다.
• P50(저자), P1433(게재된 저널), P2860(인용함) 등의 위키데이터 속성을 활용해 출판물, 고용 이력, 공동저자 관계, 인용 네트워크 데이터를 집계함으로써 학술 프로필을 구성한다.
• SPARQL 결과를 차트나 그래프로 렌더링하여 출판 시계열도, 성별 색상 코딩이 적용된 공동저자 네트워크, 주제 기반 인용 그래프 등 상호작용 가능한 시각화를 생성한다.
• Python 패키지를 통해 BIBTeX 및 LaTeX 형식으로 데이터를 노출시켜 외부 도구와의 통합을 가능하게 하여, 인용 관리 워크플로우를 지원한다.
• 위키데이터의 참조 시스템을 활용해 주장의 기원을 추적함으로써, 인용 메타데이터를 원본 참조로 연결하여 과학적 엄밀성을 확보한다.
• SPARQL를 사용해 질의 조건자와 속성 기반 필터링을 통해 다양한 데이터 유형(예: 소속 기관 또는 연구 주제 기반으로 공동저자 네트워크 필터링)에 대한 동적 질의를 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 위키데이터는 구조화된 참고문헌 메타데이터를 갖춘 학술 프로필 생성을 위한 확장 가능하고 개방적이며 지속 가능한 인프라로 기능할 수 있는가?
• RQ2 위키데이터에 대한 SPARQL 기반 질의가 학술 네트워크와 출판 이력의 동적, 상호작용 가능하고 재현 가능한 시각화를 얼마나 잘 실현할 수 있는가?
• RQ3 위키데이터에 통합된 참조 추적 기능이 전용 시스템에 비해 학술 프로필의 투명성과 과학적 유효성을 어떻게 향상시키는가?
• RQ4 위키데이터의 협업적 성격이 ORCID나 ResearchGate와 같은 사용자 중심 시스템에 비해 학술 프로필의 정확성과 커버리지에 어떤 방식으로 기여하는가?
• RQ5 위키데이터 기반 프로필이 최소한의 수동 코딩으로 주제 기반 인용 네트워크나 성별 인식이 가능한 공동저자 관계도를 포함한 고급 과학적 분석을 지원할 수 있는가?

주요 결과

• Scholia는 위키데이터 쿼리 서비스에 실시간으로 질의하여 연구자, 기관, 저널, 주제에 대해 종합적이고 동적 학술 프로필을 성공적으로 생성한다.
• 위키데이터의 성별 표기 정보를 활용해 성별 색상 코딩이 적용된 공동저자 네트워크를 생성함으로써, 더 향상된 사회적 네트워크 분석 기능을 입증한다.
• 출판물이 주제에 명시적으로 태그되지 않았더라도 인용 데이터와 주제 표기 정보를 조합함으로써 특정 주제에 영향력 있는 핵심 논문을 식별할 수 있다.
• DOI, PMID, PMCID와 같은 지속 가능한 식별자를 위키데이터에 사용하면 학술 출판물 간의 신뢰할 수 있고 모호하지 않은 연결이 가능하며, 메타데이터 자동 수확 및 인용 관리에 기여한다.
• 위키데이터의 참조 기능은 주장의 기원 추적을 가능하게 하여 새로운 과학적 분석 차원을 제공하며, Scholia는 이 기능을 출판물 페이지의 '다음 진술을 지지함' 패널과 같은 방식으로 노출시킨다.
• 위키데이터의 개방형 CC0 라이선스 데이터와 Scholia의 동적 쿼리 기능의 통합을 통해 학술 프로필의 완전한 재현성과 다양한 플랫폼 및 도구 간 재사용이 가능해진다.