[논문 리뷰] Eugene Garfield and Algorithmic Historiography: Co-Words, Co-Authors, and Journal Names

Loet Leydesdorff|arXiv (Cornell University)|2010. 05. 29.

Digital Humanities and Scholarship참고 문헌 49인용 수 18

한 줄 요약

이 논문은 유진 가필드의 학술적 산출물의 지적 진화를 시각화하고 애니메이션화하기 위해 공어휘, 공동저자, 저널명을 사용하는 알고리즘적 역사학적 방법을 제안한다. 시간에 따라 이러한 문헌학적 변수들에 다차원 척도법(MDS)을 적용함으로써, 이 방법은 가필드의 지적 계보와 학술 네트워크의 역동성을 재구성하며, 이러한 자료가 실시간으로 과학사의 역동적 분석과 애니메이션에 어떻게 활용될 수 있는지 보여준다.

ABSTRACT

Algorithmic historiography was proposed by Eugene Garfield in collaboration with Irving Sher in the 1960s, but further developed only recently into HistCite^{TM} with Alexander Pudovkin. As in history writing, HistCite^{TM} reconstructs by drawing intellectual lineages. In addition to cited references, however, documents can be attributed a multitude of other variables such as title words, keywords, journal names, author names, and even full texts. New developments in multidimensional scaling (MDS) enable us not only to visualize these patterns at each moment of time, but also to animate them over time. Using title words, co-authors, and journal names in Garfield's oeuvre, the method is demonstrated and further developed in this paper (and in the animation at http://www.leydesdorff.net/garfield/animation). The variety and substantive content of the animation enables us to write, visualize, and animate the author's intellectual history.

연구 동기 및 목표

• 인용 이외의 문헌학적 메타데이터를 사용하여 한 학자의 지적 역사를 재구성하는 방법을 개발하기 위해.
• 다차원 척도법(MDS)이 시간에 따라 학술 네트워크를 어떻게 시각화하고 애니메이션화할 수 있는지 보여주기 위해.
• 제목어, 공동저자, 저널명을 분석 차원으로 삼아 가필드의 알고리즘적 역사학 개념을 확장하기 위해.
• 데이터 기반의 애니메이션을 통해 가필드의 학술적 진화를 동적이고 시각적으로 표현하기 위해.
• 사례 연구로서 가필드 자신의 학술적 산출물을 대상으로 하여 이 방법이 지적 계보 재구성에 얼마나 효과적인지 검증하기 위해.

제안 방법

• 이 방법은 가필드의 논문들에서 제목어, 공동저자, 저널명의 공존 네트워크를 사용한다.
• 다차원 척도법(MDS)을 적용하여 이러한 공존 패턴의 차원을 감소시켜 시각화 가능한 공간적 구성으로 전환한다.
• MDS 지도의 시간적 순서를 애니메이션화하여 시간에 따른 지적 군집의 진화를 보여준다.
• 각 문헌학적 변수(예: 키워드, 저널)를 학술 영향력의 시각화에서 별개의 차원으로 간주한다.
• 시간별 메타데이터를 활용한 가필드의 논문 데이터를 기반으로 애니메이션이 생성된다.
• 이 방법은 HistCite™에 기반하여 인용 기반 외 변수들을 역사학적 프레임워크에 통합함으로써 이를 확장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 논문 제목의 공어휘는 한 학자의 산출물에서 시간에 따라 지적 주제를 어떻게 추적하는 데 사용될 수 있는가?
• RQ2 공동저자 네트워크는 한 학자의 협업 연구 구조의 진화를 어떻게 반영하는가?
• RQ3 저널명은 한 학자의 경력에서 학문적 소속과 지적 위치를 어떻게 지표로 삼을 수 있는가?
• RQ4 다차원 척도법은 다수의 문헌학적 차원을 통해 학술 네트워크의 역동적 구조를 효과적으로 시각화하고 애니메이션화할 수 있는가?
• RQ5 알고리즘적 역사학은 인용 데이터 외의 자료를 사용하여 한 학자의 지적 계보를 얼마나 정확하게 재구성할 수 있는가?

주요 결과

• 이 방법은 공어휘, 공동저자, 저널명의 동적이고 시간순서가 반영된 MDS 지도를 통해 가필드의 지적 역사를 성공적으로 시각화한다.
• 제목어의 공존 패턴은 인용 분석에서 정보과학으로의 연구 초점 이동과 같은 변화를 드러낸다.
• 공동저자 네트워크에서는 시간에 따라 발전하는 협업 군집과 주요 파트너십이 명확히 드러난다.
• 저널명의 공존은 가필드가 정보과학 및 문헌학 분야의 핵심 저널들과의 관여를 보여준다.
• 이러한 패턴의 애니메이션은 지적 계보와 학술적 진화의 종합적이고 실시간의 시각화를 제공한다.
• 다양한 문헌학적 변수의 통합은 인용 기반 방법을 초월해 알고리즘적 역사학의 깊이와 정확도를 향상시킨다.