[논문 리뷰] Can Scientific Journals be Classified in terms of Aggregated Journal-Journal Citation Relations using the Journal Citation Reports?

Loet Leydesdorff|ArXiv.org|2009. 11. 17.

scientometrics and bibliometrics research참고 문헌 31인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 저널 인용 보고서(JCR)에서 수집한 집계된 저널-저널 인용 관계를 이용하여 과학 저널을 분류할 수 있는지 조사한다. 인용 행렬에 주성분 분석(PCA)을 적용함으로써, 연구자들은 기저가 되는 인용 차원에서 저널의 위치를 나타내는 요인 점수를 도출한다. 이는 PCA 기반 분류가 구조적 패턴—특히 생화학 저널에서 두드러지게 나타남—을 드러내지만, 회전을 통해 모델 의존성이 발생하여 명확한 분류를 제한함을 보여준다.

ABSTRACT

The aggregated citation relations among journals included in the Science Citation Index provide us with a huge matrix which can be analyzed in various ways. Using principal component analysis or factor analysis, the factor scores can be used as indicators of the position of the cited journals in the citing dimensions of the database. Unrotated factor scores are exact, and the extraction of principal components can be made stepwise since the principal components are independent. Rotation may be needed for the designation, but in the rotated solution a model is assumed. This assumption can be legitimated on pragmatic or theoretical grounds. Since the resulting outcomes remain sensitive to the assumptions in the model, an unambiguous classification is no longer possible in this case. However, the factor-analytic solutions allow us to test classifications against the structures contained in the database. This will be demonstrated for the delineation of a set of biochemistry journals.

연구 동기 및 목표

• 집계된 저널 인용 보고서(JCR)의 인용 관계만을 사용하여 과학 저널을 체계적으로 분류할 수 있는지 탐색하는 것.
• 대규모 인용 행렬에 다변량 통계 기법인 PCA 및 요인 분석를 적용할 수 있는지의 가능성을 평가하는 것.
• 결과로 도출된 분류가 학술 커뮤니케이션 네트워크 내 의미 있는 구조적 패턴을 반영하는지 평가하는 것.
• 특히 요인 분석에서의 회전에 관한 모델 가정에 따라 분류 결과의 탄력성과 신뢰성을 시험하는 것.
• 생화학 저널에 대한 사례 연구를 통해 이 방법의 적용 가능성을 보여주는 것.

제안 방법

• 과학 인용 색인에서 수집한 집계된 저널-저널 인용 데이터를 기반으로 대규모 인용 행렬을 구축한다.
• 기저가 되는 인용 구조를 나타내는 직교 차원을 추출하기 위해 주성분 분석(PCA)을 적용한다.
• 주성분의 상호 독립성을 활용하여, 회전되지 않은 요인 점수를 인용 공간 내 저널의 위치를 정확하게 나타내는 지표로 사용한다.
• 해석 가능성 향상을 위해 요인 해를 회전하지만, 이는 모델 가정을 도입함으로써 발생한다.
• 차원의 안정성과 독립성을 보장하기 위해 주성분을 단계적으로 추출한다.
• JCR 데이터베이스의 실제 구조와 비교하여 결과를 검증함으로써 분류의 타당성을 시험한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 저널 인용 보고서(JCR)의 집계된 인용 관계만을 사용하여 과학 저널을 의미 있게 분류할 수 있는가?
• RQ2 주성분 분석 결과가 저널 인용 네트워크 내에서 일관된 구조적 패턴을 얼마나 잘 드러내는가?
• RQ3 모델 가정—특히 요인 분석에서의 회전—은 저널 분류의 신뢰성과 해석 가능성에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 PCA 기반 분류 방법은 JCR 데이터베이스의 실제 구조와 비교하여 검증할 수 있는가?
• RQ5 회전을 통해 모델 가정이 도입될 경우 이러한 분류의 한계는 무엇인가?

주요 결과

• 주성분 분석은 저널 인용 행렬에서 독립적이고 해석 가능한 차원을 성공적으로 추출하여, 인용 공간 내 저널의 위치를 정의할 수 있다.
• 회전되지 않은 요인 점수는 모델 가정을 도입하지 않고도 안정적인 지표로서 저널의 위치를 정확하게 나타낸다.
• 회전은 해석 가능성을 향상시키지만, 모델 의존성을 도입하여 명확한 분류의 가능성을 감소시킨다.
• 생화학 저널에 대한 사례 연구에서 이 방법은 구조적 일관성을 보이며 의미 있는 인용 패턴을 드러낸다.
• 분류 결과는 모델 가정, 특히 회전된 해에서 민감하게 반응하여 명확한 분류를 제한한다.
• 이 방법은 JCR 데이터베이스의 실질적 데이터 구조와 비교하여 제안된 분류를 테스트하고 검증할 수 있다.