[논문 리뷰] Visible Insights of the Invisible Pandemic: A Scientometric, Altmetric and Topic Trend Analysis

Sujit Bhattacharya, Shubham Singh|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 22.

COVID-19 epidemiological studies참고 문헌 18인용 수 12

한 줄 요약

이 연구는 초기 코로나19 연구에 대해 과학지수학적, 알트메트릭, 주제 추세 분석을 수행하여 영향력 있는 논문, 핵심 연구 주제, 대중 인식 추세를 규명한다. 학술 출판물과 온라인 논의를 분석함으로써 주로 연구 주제와 사회적 우려 사항을 드러내며, 패an데믹 초기 단계 동안 지식 환경이 어떻게 변화해 온지를 이해하는 데 기여한다.

ABSTRACT

The recent SARS-COV-2 virus outbreak has created an unprecedented global health crisis! The disease is showing alarming trends with the number of people getting infected with this disease, new cases and death rate are all highlighting the need to control this disease at the earliest. The strategy now for the governments around the globe is how to limit the spread of the virus until the research community develops treatment/drug or vaccination against the virus. The outbreak of this disease has unsurprisingly led to huge volume of research within a short period of time surrounding this disease. It has also led to aggressive social media activity on twitter, Facebook, dedicated blogs, news reports and other online sites actively involved in discussing about the various aspects of and related to this disease. It becomes a useful and challenging exercise to draw from this huge volume of research, the key papers that form the research front, its influence in the research community, and other important research insights. Similarly, it becomes important to discern the key issues that influence the society concerning this disease. The paper is motivated by this. It attempts to distinguish which are the most influential papers, the key knowledge base and major topics surrounding the research covered by COVID-19. Further it attempts to capture the society's perception by discerning key topics that are trending online. The study concludes by highlighting the implications of this study.

연구 동기 및 목표

• 초기 코로나19 팬데믹 단계에서 과학지수학적 지표를 사용하여 가장 영향력 있는 과학 논문을 특정하기 위해.
• 코로나19 문헌에서 변화하는 연구 선두 분야와 주요 지식 영역을 매핑하기 위해.
• 소셜 미디어 및 온라인 플랫폼에서의 주목받는 주제를 분석하여 대중의 참여도와 사회적 인식을 분석하기 위해.
• 과학지수학적, 알트메트릭, 주제 모델링 기법을 통합하여 팬데믹 관련 연구에 대한 다차원적 시각을 제공하기 위해.
• 지식 확산 및 연구 우선순위에 대해 연구자, 정책 입안자, 공중보건 관계자들에게 실질적인 통찰를 제공하기 위해.

제안 방법

• 초기 2020년도 코로나19 관련 학술 출판물에 대한 종합적인 문헌지수 분석을 수행하였다.
• 논문의 온라인 노출도와 대중 참여도를 평가하기 위해 알트메트릭 점수를 적용하였다.
• 문헌에서 주요 연구 주제를 추출하고 분류하기 위해 주제 모델링 기법을 활용하였다.
• 연구 출판물과 주제의 빈도 변화 추세를 맵핑하여 새로운 연구 분야와 점점 줄어드는 분야를 식별하였다.
• 기존의 과학지수학적 지표(예: 인용 수)와 알트메트릭 점수를 상관관계 분석하여 학술계 및 대중 영역에서의 영향력을 평가하였다.
• 초기 팬데믹 연구의 광범위한 커버리지 확보를 위해 arXiv 및 기타 오픈 액세스 레포지토리에서 데이터를 활용하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 코로나19에 관한 논문 중 초기 팬데믹 단계에서 가장 영향력 있었던 논문는 무엇인가요?
• RQ2 초기 코로나19 문헌에서 주로 다뤄진 주요 연구 주제와 주제 군집은 무엇인가요?
• RQ3 알트메트릭 점수는 전통적인 과학지수학적 지표(예: 인용 수)와 어떻게 상관관계가 있나요?
• RQ4 코로나19와 관련된 대중의 온라인 논의에서 가장 많이 다뤄진 주제는 무엇인가요?
• RQ5 초기 팬데믹 단계 동안 연구 추세와 대중 인식은 어떻게 일치하거나 상이해졌나요?

주요 결과

• 이 연구는 초기 코로나19 과학에서 기초 연구 선두를 형성한 고도로 인용되고 널리 논의된 논문의 핵심 집합을 규명하였다.
• 핵심 연구 주제로는 바이러스 전파 역학, 임상 관리, 진단 방법, 공중보건 대응 조치 등이 포함되었다.
• 높은 알트메트릭 점수를 기록한 논문들은 특히 트위터 및 뉴스 매체에서의 대중 참여도가 높은 것으로 관찰되었다.
• 주제 모델링 분석을 통해 바이러스 병원성 및 치료적 개입에 관한 연구가 가장 두드러진 주제 군집으로 드러났다.
• 높은 알트메트릭 점수를 기록한 논문들은 대부분 공중보건 영향을 다루었으며, 주로 주류 언론에서 보도되었다.
• 분석을 통해 첫 몇 개월 내에 바이러스학 및 진단 기술에서 치료법 및 백신 개발로 연구 초점이 급격히 이동한 것으로 확인되었다.