[논문 리뷰] Social Capital and Individual Performance: A Study of Academic Collaboration

Alireza Abbasi, Liaquat Hossain외 1명|arXiv (Cornell University)|2011. 12. 12.

Social Capital and Networks참고 문헌 58인용 수 8

한 줄 요약

이 연구는 공동 저자 네트워크를 통해 측정된 사회자본이 인용 데이터를 사용하여 개인의 학술 성과에 미치는 영향을 조사한다. 연구는 새로운 하이브리드 중심성 측정법인 파워-다양성 지수를 제안하고, 정보 과학 분야에서 2001~2010년 기간 동안 학자들의 사회자본과 인용 기반 연구 성과 사이에 유의미한 정의 상관관계가 있음을 발견한다.

ABSTRACT

Studies on social networks highlight the importance of network structure or structural properties of a given network and its impact on performance outcome. One of the important properties of this network structure is referred as "social capital" which is the "network of contacts" and the associated values attached to these networks of contacts. In this study, our aim is to provide empirical evidence of the influence of social capital and performance within the context of academic collaboration. We suggest that the collaborative process involves social capital embedded within relationships and network structures among direct co-authors. Thus, we examine whether scholars' social capital is associated with their citation-based performance, using co-authorship and citation data. In order to test and validate our proposed hypotheses, we extract publication records from Scopus having "information science" in their title or keywords or abstracts during 2001 and 2010. To overcome the limitations of traditional social network metrics for measuring the influence of scholars' social capital within their co-authorship network, we extend the traditional social network metrics by proposing a new measure (Power-Diversity Index). We then use Spearman's correlation rank test to examine the association between scholars' social capital measures and their citation-based performance. Results suggest that research performance of authors is positively correlated with their social capital measures. This study highlights that the Power-diversity Index, which is introduced as a new hybrid centrality measure, serves as an indicator of power and influence of an individual's ability to control communication and information.

연구 동기 및 목표

• 학술 협업에서 사회자본과 개인 연구 성과 간의 관계를 실증적으로 검토하기 위해.
• 기존의 사회망 지표가 공동 저자 네트워크 내에서 학자들의 영향력을 포괄하지 못하는 한계를 해결하기 위해.
• 파워와 다양성을 통합한 새로운 측정법인 파워-다양성 지수를 개발하고 검증하기 위해.
• 공동 저자 네트워크의 구조적 성질이 인용 기반 성과 결과와 어떻게 관련되어 있는지 분석하기 위해.
• 협업 네트워크에 임베딩된 사회자본이 개인 학술 영향력을 향상시킨다는 증거를 제공하기 위해.

제안 방법

• 2001년에서 2010년 사이에 제목, 키워드 또는 초록에 '정보 과학'이 포함된 Scopus의 출판 기록을 추출하였다.
• 공동 출판을 기반으로 공동 저자 네트워크를 구성하여 사회자본 구조를 모델링하였다.
• 파워-다양성 지수를 제안하여 중심성 측정법으로서 파워와 다양성 차원을 통합한 하이브리드 중심성 측정법을 도입하였다.
• 사회자본 측정법과 인용 기반 성과 간의 연관성을 평가하기 위해 스피어만의 순위 상관계수 검정을 적용하였다.
• 개인 학술 영향력을 평가하기 위해 인용 수를 주요 성과 지표로 사용하였다.
• 기존의 네트워크 지표와의 비교를 통해 새로운 측정법의 설명력 향상을 입증하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 학자들의 사회자본과 인용 기반 연구 성과 사이에 유의미한 정의 상관관계가 존재하는가?
• RQ2 제안된 파워-다양성 지수는 기존의 사회망 지표에 비해 개인 성과 예측에 더 나은 성능을 보이는가?
• RQ3 공동 저자 구조 내에서의 네트워크 중심성과 다양성은 학술 영향력에 어느 정도 기여하는가?
• RQ4 파워와 다양성을 통합한 하이브리드 측정법은 학술 협업에서 개인 학자들의 영향력을 더 잘 반영할 수 있는가?
• RQ5 학자들이 공동 저자 네트워크에서 차지하는 구조적 위치가 그들의 인용 결과를 예측할 수 있는가?

주요 결과

• 파워-다양성 지수로 측정된 높은 사회자본을 가진 학자들은 유의미하게 높은 인용 기반 성과를 보였다.
• 파워-다양성 지수는 기존의 중심성 측정법보다 개인 성과 예측에 더 강력한 예측력을 보였다.
• 표본 전반에서 파워-다양성 지수와 인용 수 사이에 정의 상관관계가 통계적으로 유의미하게 발견되었다.
• 연구는 네트워크 구조, 특히 공동 저자 관계 내에서의 파워와 다양성의 균형이 개인 연구 영향력에 기여한다는 것을 확인했다.
• 결과는 협업 네트워크에 임베딩된 사회자본이 학술 공동체 내에서의 가시성과 영향력을 향상시킨다는 가설을 지지한다.
• 파워-다양성 지수는 영향력(파워)과 영향 범위(다양성)의 이중적 역할을 효과적으로 반영하여 학술 성과 형성에 기여한다.