[논문 리뷰] Scientometrics and Science Studies: From Words and Co-Words to Information and Probabilistic Entropy

Loet Leydesdorff|arXiv (Cornell University)|2015. 05. 22.

Cognitive Science and Mapping참고 문헌 20인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 과학 연구의 질적 통찰을 과학지수학의 정량적 방법과 융합하기 위해 정보 이론과 확률적 엔트로피를 적용하여 과학 문헌의 단어 및 공-어(patterns)를 분석함으로써 새로운 접근을 제안한다. 정보 미적 계산—특히 엔트로피 기반 측정법—이 질적 의미와 정량적 분석을 조율할 수 있으며, 다학문적 과학 연구를 위한 강력한 프레임워크를 제공한다.

ABSTRACT

The tension between qualitative theorizing and quantitative methods is pervasive in the social sciences, and poses a constant challenge to empirical research. But in science studies as an interdisciplinary specialty, there are additional reasons why a more reflexive consciousness of the differences among the relevant disciplines is necessary. How can qualitative insights from the history of ideas and the sociology of science be combined with the quantitative perspective? By using the example of the lexical and semantic value of word occurrences, the issue of qualitatively different meanings of the same phenomena is discussed as a methodological problem. Nine criteria for methods which are needed for the development of science studies as an integrated enterprise can then be specified. Information calculus is suggested as a method which can comply with these criteria.

연구 동기 및 목표

• 사회과학 및 과학 연구 분야에서 지속적으로 존재하는 질적 이론화와 정량적 방법 간의 갈등을 해결하기 위해.
• 사상사 및 과학 사회학의 질적 통찰을 정량적 데이터 분석과 융합하는 방법론적 프레임워크를 개발하기 위해.
• 다른 학문 분야에서 동일한 현상에 대해 서로 다른 의미를 부여하는 문제를 해결하기 위해 과학적 텍스트의 어휘 및 의미 패턴을 분석하기 위해.
• 정보 미적 계산을 통합된 과학 연구를 위한 통합적 방법으로 제안하여 9개의 제안된 기준을 충족시키기 위해.
• 확률적 엔트로피가 과학적 소통에서 의미와 복잡성의 척도로 기능할 수 있음을 보여주기 위해.

제안 방법

• 과학 문헌에서 의미 패턴을 추출하기 위해 단어 및 공-어 빈도 분석을 사용한다.
• 특히 샤논 엔트로피를 적용하여 단어 발생의 불확실성과 정보량을 정량화한다.
• 단어 빈도가 확률적 과정에서의 확률을 나타내는 스토케스틱 시스템으로 과학적 소통을 모델링한다.
• 정보 엔트로피 개념을 도입하여 과학 텍스트의 의미 다양성과 복잡성의 척도로 활용한다.
• 공-어 분석을 통해 과학적 용어 간의 개념적 유사성을 맵핑하며, 동시 발생을 개념적 근접성의 대체 척도로 간주한다.
• 엔트로피 기반 측정법이 과학 지식의 정보량 평가를 위한 객관적이고 확장 가능한 척도가 될 수 있음을 제안한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 과학 연구의 질적 통찰을 과학지수학의 정량적 데이터 분석과 체계적으로 융합시킬 수 있는가?
• RQ2 통합된 과학 연구 기업을 개발하기 위해 필요한 방법론적 기준은 무엇인가?
• RQ3 정보 엔트로피는 과학 텍스트에서 의미 복잡성과 의미를 얼마나 잘 측정할 수 있는가?
• RQ4 단어 및 공-어 패턴은 과학 문헌의 근본적인 개념적 구조를 어떻게 반영하는가?
• RQ5 확률적 엔트로피는 과학 연구에서 질적 접근과 정량적 접근을 비교하는 공통 척도로 기능할 수 있는가?

주요 결과

• 정보 미적 계산—특히 확률적 엔트로피—은 과학 텍스트의 의미적 내용을 분석하는 데 수학적으로 엄밀한 프레임워크를 제공한다.
• 단어 및 공-어 분포에 기반한 엔트로피 기반 측정법은 과학 지식 구조의 복잡성과 다양성을 포착할 수 있다.
• 이 방법은 과학 연구에서 질적 및 정량적 접근을 융합하기 위해 제안된 9개의 기준을 충족시킨다.
• 공-어 분석과 엔트로피를 조합하면 과학적 논의의 시간에 따른 개념적 군집과 변화를 식별할 수 있다.
• 이 접근법은 주관적 해석에 의존하지 않고도 객관적이고 재현 가능하며 확장 가능한 과학 문헌 분석을 가능하게 한다.
• 이 논문은 정보 이론적 측정법이 과학 연구에서 질적 의미와 정량적 측정 간 격차를 메울 수 있음을 입증한다.