[논문 리뷰] Applying centrality measures to impact analysis: A coauthorship network analysis

Erjia Yan, Ying Ding|arXiv (Cornell University)|2010. 12. 22.

scientometrics and bibliometrics research인용 수 31

한 줄 요약

이 연구는 1988–2007년 동안의 도서관 및 정보 과학 분야(coauthorship network)에서 중심성 측정법 네 가지—근접도, 중간성, 도수, PageRank—를 적용하여, 이들이 인용 수와 유의미하게 상관됨을 보여주며, 이러한 중심성 측정법이 전통적인 인용 수를 넘어서 저자 영향력 분석을 위한 견고한 네트워크 기반 지표가 될 수 있음을 시사한다.

ABSTRACT

Many studies on coauthorship networks focus on network topology and network statistical mechanics. This article takes a different approach by studying micro-level network properties, with the aim to apply centrality measures to impact analysis. Using coauthorship data from 16 journals in the field of library and information science (LIS) with a time span of twenty years (1988-2007), we construct an evolving coauthorship network and calculate four centrality measures (closeness, betweenness, degree and PageRank) for authors in this network. We find out that the four centrality measures are significantly correlated with citation counts. We also discuss the usability of centrality measures in author ranking, and suggest that centrality measures can be useful indicators for impact analysis.

연구 동기 및 목표

• 공저 네트워크에서 네트워크 중심성 측정법이 학술 영향력의 지표로 기능할 수 있는지 조사하기 위해.
• 도서관 및 정보 과학 분야에서 20년에 걸친 종단적 공저 네트워크에서의 마이크로 수준 네트워크 특성 분석하기 위해.
• 중심성 측정법이 저자 순위 매기기 및 영향력 평가에 실용적으로 활용될 수 있는지 평가하기 위해.
• 전통적인 인용 수와 비교하여 중심성 측정법이 학술 영향력을 측정하는 데 얼마나 예측력이 있는지 분석하기 위해.

제안 방법

• 1988–2007년 동안 16개의 LIS 학술지 자료를 이용하여 변화하는 공저 네트워크 구축하기.
• 각 저자에 대해 도수, 근접도, 중간성, PageRank의 네 가지 중심성 측정법 계산하기.
• 시간에 따른 중심성 점수의 종단적 분석을 통해 안정성과 인용 영향력과의 상관관계 평가하기.
• 개별 저자에 대한 각 중심성 측정법과 인용 수 간 상관관계를 통계적으로 분석하기.
• 네트워크 시각화 및 기술통계를 활용하여 저자 협업의 구조적 패턴 해석하기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 공저 네트워크에서 중심성 측정법이 학술 영향력의 척도로 사용될 때 인용 수와 얼마나 상관되는가?
• RQ2 도수, 근접도, 중간성, PageRank와 같은 다양한 중심성 측정법은 저자 영향력을 예측하는 데 어떻게 비교되는가?
• RQ3 중심성 측정법은 인용 수만으로 평가하는 것보다 더 세밀하거나 안정적인 영향력 지표를 제공할 수 있는가?
• RQ4 중심성 점수는 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는가? 이는 저자 순위 매기기 및 영향력 평가에 어떤 함의를 갖는가?

주요 결과

• 근접도, 중간성, 도수, PageRank의 네 가지 중심성 측정법이 모두 인용 수와 유의미한 양의 상관관계를 보이며, 전통적인 영향력 지표와 강력한 일치를 보임을 시사한다.
• 중간성 중심성이 인용 수와 가장 높은 상관관계를 보이며, 협업 네트워크에서 다리를 놓는 역할을 하는 저자들이 종종 높은 인용 수를 확보하고 있음을 시사한다.
• 근접도 중심성과 도수 중심성도 인용 영향력과 강력하고 통계적으로 유의미한 상관관계를 보이며, 영향력 분석에의 활용을 뒷받침한다.
• PageRank는 인용 수와 강력한 상관관계를 보이며, 협업 네트워크 내에서 영향력 있는 저자를 식별하는 데의 유용성을 재확인한다.
• 결과적으로 중심성 측정법은 인용 수만으로 평가하는 것보다 신뢰할 수 있고 네트워크 기반의 대체 또는 보완 지표로 활용될 수 있음을 시사한다.