동시인용관계를 활용한 개체 네트워크 연구
인용은 그 자체로 여러 의미를 담고 있다. 저자들은 자신의 저작을 통해 다른 저자들의 문헌을 인용하는 방식으로 자신의 주장을 표현한다. 인용 패턴이나, 인용 의도 등에 대한 연구는 오랜 기간에 걸쳐 수차례 진행되어 왔으며 비교적 포화상태에 있음을 알 수 있다. 인용에 대한 개념이 정착되고, 이를 연구에 응용하면서, 계량개체학(Entitymetrics)이라는 새로운 개념이 등장하였다. 인용을 연구하던 기존 계량 정보학 분야에서 파생되어 나온 학문으로, 인용 문헌으로까지 확장된 범위에서 새로운 개념이나 관계를 찾는 방식을 제안하고 있다.
본 연구에서는 학문의 지적구조 파악을 위한 방법으로 동시인용관계를 활용하여 개체 네트워크를 구축하였다. 학문의 지적구조 파악을 본 연구에서는 인용 문장을 활용하여 개체 수준으로 수행했다. 동시인용관계를 활용한 지적구조 연구를 수행하기 위해, 인용이 쓰인 문장과 쓰이지 않은 일반 문장을 구분하여 비교 분석하였다. 연구를 위해 생의학 개체 네트워크 분석을 수행하였는데, 이를 위해 인용 문장과 일반 문장으로 두 가지 유형으로 데이터를 구분하였다. 실험 시, 인용 문장 내에서 동시에 출현하는 개체를 동시출현 개체 페어로, 인용 문장 간 출현하는 개체들의 페어를 동시인용 페어로 조작적으로 정의하였다. 인용 문장에서 추출한 생의학 개체와 일반 문장에서 추출한 생의학 개체를 대상으로 네트워크를 구축하여 비교 분석하였다. 생의학 개체를 대상으로 한 네트워크 분석은 중심성 분석과 군집 분석을 수행하였다.
또한 생의학 개체만이 아닌 다른 종류의 개체에도 적용이 가능한지를 파악하기 위해, 분석단위를 저자 개체로 변경하여 실험을 수행하였다. 이 경우, 인용을 포함하고 있는 문장만을 대상으로 삼았으며, 인용 문장 내에서도 개체를 포함한 경우와 포함하지 않은 경우로 구분하여 저자를 추출하였다. 저자 네트워크를 구축하였으며 비교 분석을 진행하였다. 기존의 다른 저자 관련 네트워크와는 다른 자질을 보이는지 확인하기 위해, 두 데이터 셋 각각을 대상으로 피인용 공저자 네트워크와 저자동시인용 네트워크를 구축하여 비교 분석하였다. 네트워크 분석은 생의학 개체 네트워크 분석과 마찬가지로, 중심성 분석과 군집 분석을 수행하였다. 그 결과는 다음과 같다.
첫째, 인용 문장 내 개체 간의 관계는 인용 문장을 포함하지 않은 일반 문장에서 드러난 개체 간의 관계보다 주제 중심적인 지적 구조를 구성하고 있었다. 인용 문장에서 추출한 생의학 개체 네트워크의 경우가 인용을 포함하지 않은 경우보다 구체적인 생의학 개체를 다루고 있었으며 주제 집약적인 군집을 이루었다.
둘째, 인용 문장 간으로 개체 간의 관계를 파악할 경우, 인용 문장 내 개체 관계와는 다른 측면의 지적 구조를 보여주고 있었다. 인용 문장 간으로 개체 간의 관계를 파악하는 것은 인용이라는 것을 매개로 개체가 연결되기 때문에 암묵적인 결과가 도출된다. 암묵적인 관계로 이루어진 생의학 개체 페어이지만, 인용 문장 내에서의 개체를 대상으로 한 네트워크보다 주제 집약적이고 구체적인 개체가 등장하였다. 이를 통해 앞으로 보다 확장된 범위에서 개체 네트워크 분석을 수행하여 신지식 발견에도 기여할 수 있을 것으로 예상한다.
셋째, 개체가 포함된 인용 문장으로 구축한 저자동시인용 네트워크는 다른 저자 관련 네트워크와는 다른 네트워크 자질을 보여주고 있었다. 인용 문장에서 개체로 묶여있는 저자 간의 관계이기 때문에, 저자동시인용 네트워크 구축 시 다른 저자 관련 네트워크보다 주제적으로 연결되어 있는 저자 군집이 형성되었다. 이 또한 암묵적인 관계로 이루어져 있는 관계이므로, 보다 확장된 범위에서 저자 협업 예측, 인용 패턴 예측 등을 수행할 수 있을 것으로 예상한다.
분석 결과를 종합하면, 본 연구에서는 기존의 연구에서보다 주제 중심적이고 주제 집약적인 지적구조를 파악하고자 인용 문장 간에서 추출된 개체를 사용하였다. 그리고 이를 개체 동시인용이라 칭하며, 네트워크 분석을 수행하였다. 군집 분석 시, 구체적인 주제를 드러내는 군집이 나타났고, 의료 정보학 분야라는 하나의 포괄적인 분야의 세부 분야를 파악할 수 있었다. 또한 저자 동시인용 네트워크의 경우, 문장 내에서의 저자 페어를 대상으로 구축한 공저자 네트워크보다 저자 동시인용 네트워크가 저자의 관심 분야나 연구 영역을 뚜렷하게 보여줄 수 있을 만큼 군집화 되어있었다.
본 연구는 기존 문장 내에서 이루어지던 동시출현과는 달리 문장 간의 동시출현 기법을 전문을 대상으로 인용 문장에 적용하였다. 본 연구는 계량 정보학적 접근 방식에 인용을 더하여, 인용 문장의 중요성을 강조하면서 이를 매개로 사용한 연구이다. 본 연구에서 제안하고 있는 방식은 인용을 매개로 개체들 연결했다는 것에 의의가 있으며, 주제 집약적인 학문 구조 파악에 용이하다는 장점이 있다. 또한 가장 하위 수준인 개체 수준이 아닌 상위 수준에서도 연구가 이루어질 수 있다. 계량개체학의 개념을 빌려 향후 인용 관계에 있는 문헌을 대상으로 확장된 범위를 대상으로 한 개체 네트워크 연구도 고려할 수 있다. 이를 통해 선정 분야의 신지식 발견에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
Authors present their thought and opinion through the work such as book, journals, and citation. Therefore in bibliometrics, studies of citation pattern or intend of citation have been rigorously conducted. Entitymetrics is a research approach to identifying entity and relation from citation contexts including citation sentences.
The purpose of this study is to figure out the knowledge structure of the medical informatics field using co-citation. To conduct the proposed study, we use citation sentences as a source of entity extraction. We analyze the knowledge structure with the divided form of data set(citation sentence set and no-citation sentence set) to compare and identify the efficient way of representing the knowledge structure. Before conducting the experiment, we operationally define entity pairs which have been made within the citation sentence as co-occurrence entity pair, and made between the citation sentences as co-citation entity pair. With two different kinds of entity pair, we construct entity networks and conduct the following analysis: centrality analysis and cluster analysis. Also, to identify the different knowledge structure from the perspective of authors, we changed the unit of analysis as a biomedical entity to author entity. Applied the same method to an author as a unit of analysis, we finally construct author related network; author collaboration network and author co-citation network. For network analysis, centrality analysis and clustering analysis are conducted as well. The results of this study are as follows:
First, relation between the entities appearing in a citation sentence shows more topic-centric knowledge structure than those in the no-citation sentence set. Biomedical entity network based on citation sentences consists of more specific entity and topic-intensive clusters.
Second, a relation of entities appearing between the citation sentences shows a different aspect of knowledge structure. A pair that is made between the citation sentences means a relation between the entities is implicit and is linked by citation. The network created is also topic-centric and has clear cluster structure with implicit relation.
Third, author co-citation network by entities included in a citation sentence shows the different characteristics of the network. In the network, the mediate of an author pair is entity and the entity belongs to citation sentence. The network consists of implicit relation; however the authors have topical connections.
The result overall shows that using the entity pair extracted between citation sentences can be a more efficient way of identifying topic-centric and the intensive knowledge structure of a certain field.
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