[논문 리뷰] Usage of OpenAlex for creating meaningful global overlay maps of science on the individual and institutional levels

Robin Haunschild, Lutz Bornmann|arXiv (Cornell University)|2024. 04. 03.

Big Data and Business IntelligenceBusiness, Management and Accounting인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 OpenAlex 데이터를 사용하여 과학적 성과의 글로벌 오버레이 지ap을 생성하는 방법을 제안하며, 분야 간 개별 및 기관의 연구 성과를 시각화할 수 있도록 한다. 출판 수를 정규화하고 6개의 기본 지도를 활용함으로써 원자료보다 분야별 연구 집중도를 더 명확히 드러내며, 글로벌 규모의 과학 맵핑에 적용 가능한 확장 가능한 도구를 제공한다.

ABSTRACT

Global overlay maps of science use base maps that are overlaid by specific data (from single researchers, institutions, or countries) for visualizing scientific performance such as field-specific paper output. A procedure to create global overlay maps using OpenAlex is proposed. Six different global base maps are provided. Using one of these base maps, example overlay maps for one individual (the first author of this paper) and his research institution are shown and analyzed. A method for normalizing the overlay data is proposed. Overlay maps using raw overlay data display general concepts more pronounced than their counterparts using normalized overlay data. Advantages and limitations of the proposed overlay approach are discussed.

연구 동기 및 목표

• OpenAlex 데이터를 사용하여 과학적 성과의 재현 가능한 글로벌 오버레이 지도를 생성하는 방법을 개발하기 위해.
• 오버레이 지도에서 원자료와 정규화된 출판 데이터의 시각적 영향을 비교하기 위해.
• 한 연구자와 그의 기관에 대한 사례 연구를 통해 이 방법의 유용성을 입증하기 위해.
• OpenAlex를 대규모 과학 맵핑에 사용할 때의 강점과 한계를 평가하기 위해.
• 일관된 글로벌 과학 시각화를 위한 6개의 표준화된 기본 지도를 제공하기 위해.

제안 방법

• 저자는 저자 및 기관별 출판 기록을 추출하기 위해 OpenAlex의 포괄적인 학술 데이터셋을 사용한다.
• 높은 생산도를 보이는 분야에서의 편향을 줄이기 위해 분야별 출판 수에 정규화 절차를 적용한다.
• 각각 과학 지리의 다른 측면을 강조하는 6개의 고유한 글로벌 기본 지도를 생성한다.
• 정규화된 또는 원자료 출판 데이터를 기본 지도 위에 겹쳐서 오버레이 지도를 제작한다.
• 표준화되고 개방형 접근이 가능한 데이터를 사용하여 개인 수준과 기관 수준의 과학 맵핑을 지원한다.
• 첫 번째 저자와 그의 연구 기관에 대한 사례 연구를 통해 시각화의 타당성을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 OpenAlex 데이터를 사용하여 의미 있는 과학적 성과의 글로벌 오버레이 지도를 생성할 수 있는가?
• RQ2 원자료와 정규화된 출판 데이터 간의 주요 차이점은 연구 성과 시각화에서 어떻게 드러나는가?
• RQ3 제안된 6개의 기본 지도는 과학 지도의 해석 가능성에 어떻게 기여하는가?
• RQ4 이 방법은 개인 및 기관의 과학 맵핑에 실질적인 이점과 한계를 어떻게 제공하는가?
• RQ5 이 방법은 일관되고 재현 가능한 글로벌 과학 시각화를 제공하기 위해 확장 가능한가?

주요 결과

• 정규화된 출판 데이터는 원자료에 비해 분야별 연구 집중도의 명확성이 크게 향상된다.
• 정규화된 데이터를 사용한 오버레이 지도는 지역 및 분야 간 과학적 성과의 더 미묘한 패턴을 드러낸다.
• 6개의 기본 지도는 글로벌 과학 맵핑을 위한 일관되고 표준화된 시각적 프레임워크를 제공한다.
• 원자료는 높은 생산도 분야를 과도하게 강조하는 경향이 있지만, 정규화된 데이터는 분야 다양성을 더 잘 반영한다.
• 이 방법은 개인 연구자와 기관을 위한 재현 가능하고 개방적이며 확장 가능한 과학 시각화를 가능하게 한다.
• 사례 연구를 통해 개인 및 기관 수준에서 연구 성과를 명확하고 해석 가능한 방식으로 표현할 수 있음을 검증하였다.