Sun-kyung Seo
Ewha Womans University · Computer Science
About the Lab
Professor Sun-kyung Seo's research lab specializes in scientometrics and information science, focusing on the analysis of scholarly communication, open access publishing, and data citation practices. The lab investigates the intellectual structures of academic fields through bibliometric and network analysis, particularly examining research collaboration networks, peer review systems in data journals, and the evolution of authorship patterns over time. Using advanced methods such as keyword co-occurrence analysis, multidimensional scaling (MDS), and temporal network modeling—including the development of novel metrics like Temporal Triadic Betweenness Centrality—the lab explores how research communities evolve and collaborate in data-intensive scientific domains.
Research Overview
Research Output Trend
Figures are computed from collected data and may differ slightly.
Selected Papers
3학술 커뮤니케이션의 변화로 인해 오픈 액세스 분야는 상대적으로 최근에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 동시출현단어 분석을 사용하여 오픈 액세스 분야의 지적구조를 규명하여 연구동향을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 데이터 수집은 Web of Science 기반으로 수행하였다. 검색 대상 기간은 1998년 1월 1일부터 2012년 7월 31일까지이며, Topic검색을 통하여 총 479건의 저널 논문을 수집하였다. 총 479건의 저널 논문 제목과 초록에서 명사구 형태의 키워드는 총 8,643개(문헌 당 18.04개)를 추출하였다. 오픈 액세스 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 18개의 세부 주제 영역을 밝혔으며, 오픈 액세스 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하여, 키워드 관계, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 4개의 군집을 MDS지도에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관
Purpose: This study analyzed the peer review systems, criteria, and editorial committee structures of data journals, aiming to determine the current state of data peer review and to offer suggestions.Methods: We analyzed peer review systems and criteria for peer review in nine data journals indexed by Web of Science, as well as the positions of the editorial committee members of the journals. Each data journal’s website was initially surveyed, and the editors-in-chief were queried via email abou
공저 네트워크에서는 문헌의 출판연도 정보로부터 시간이 지남에 따라 공저 관계가 형성되고 해체되는 것을 확인하여 시간적 네트워크를 구축할 수 있다. 이에 본 연구의 목적은 계량정보학 측면에서 시간적 네트워크 모델링을 목표로 데이터논문과 학술논문의 전체적인 연구 협업 네트워크를 진화적 관점으로 분석하고, 시간적 공저 네트워크의 구조적 특성을 규명하는 것이다. 이를 위해 데이터 출판을 위한 새로운 기제를 제안한 생물다양성 분야의 혼합형 데이터학술지 Biodiversity Data Journal에 게재된 공저 데이터논문 247건, 공저 학술논문 638건을 대상으로 시간적 공저 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 두 문헌 유형 모두, 네트워크가 진화하는 동안 무척도 네트워크 속성과 좁은 세상 현상이 나타났고, 국지적으로 응집된 저자들의 관계 구조가 시간이 경과 되어도 지속되고 있음을 파악했다. 또한, 본 연구에서 개발한 시간적 매개중심성 척도인 TTBC(Temporal Triadic Be
Research Areas
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