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SNA를 활용한 연구동향 분석 교육

- 학술 논문 데이터의 수집과 키워드 및 저자 네트워크 분석 -




▶ 이런 분께 추천합니다!


- 각종 문헌 정보 데이터를 활용한 연구동향(Research Trend) 분석에 관심 있으신 분

- 논문 서지 데이터로부터 키워드 네트워크, 공동 저자 네트워크를 추출하는 방법을 알고 싶으신 분

- 특정 분야 지식 지도(Knowledge Map)를 만들어 보고자 하는 분

- 특정 분야 연구자의 영향력, 지식 개념의 중요도를 측정하고자 하는 분

- 특정 분야 연구 경향의 변화를 계량적으로 파악하고자 하는 분

NetMiner의 Biblio Data Collector 사용법 및 이를 활용한 분석 방법을 자세히 알고자 하시는 분



과정 개요


본 과정은 NetMiner의 Biblio Data Collector를 이용하여 학술 논문 데이터를 수집하고, 자연어 처리, 동명 이인 판별 등의 전처리 과정을 거쳐, 소셜 네트워크 분석 방법을 통해 지식이나 개념 지도, 연구자 협력 지도를 생성하고, 개념 간 연관성, 연구자 간 영향력을 파악하는 등 연구 동향을 계량적으로 분석하는 방법에 대한 교육입니다. 


※ 본 교육은 네트워크 데이터 모델링, 소셜 네트워크 분석 방법, NetMiner 기초 사용법에 대한 이해를 갖춘 분들을 대상으로 내용이 구성되었습니다. 따라서 교육의 진행과 수강자의 완전한 이해를 위해서 선수과목인 ‘NetMiner를 이용한 소셜 네트워크 분석 교육’(2일 과정)을 수강하신 후 에 수강하시길 권장합니다.


본 교육 과정의 특징


⊙ Biblio Data Collector를 이용하여 다양한 소스의 논문 정보 데이터를 수집, 통합하는 방법과 자연어 처리, 사용자 사전 세팅, 동명이인 판별 등 전처리 과정을 자세하게 실습합니다.




⊙ 초록(abstract), 제목(title)과 같은 비정형 텍스트로부터 자동적으로 토픽을 분류하고, 키워드 간 연관성을 기초로 지식 지도를 도출, 핵심 키워드를 정의하는 과정을 넷마이너를 이용하여 실습합니다.


※ 본 교육에서는 토픽을 적절하게 분류하는 방법에 대해 절차를 중심으로 설명하며, 토픽 모델링의 원리 및 이론적인 내용은 ‘텍스트 네트워크 분석 교육’에서 다루고 있습니다.



 

⊙ 저자 목록 데이터로부터 공동 연구자 네트워크, 연구자 소속 기관 네트워크를 생성하고 연구자/연구기관의 연구 협업 영향력을 측정하는 과정을 넷마이너를 이용하여 실습합니다.



 

⊙주제어 목록, 발행연도, 분야 등 기타 서지 정보를 이용하여 연관성 있는 개체들을 연결한 네트워크를 생성하고, 클러스터링, 분석할 수 있는 아이디어를 얻게 됩니다.

 



교육 내용


▣ Biblio Data Collector 를 통한 다양한 소스의 학술 논문 데이터를 수집하고 핸들링하는 방법

▣ 논문 서지 정보에서 저자, 키워드, 초록, 발행연도 동의 정보를 활용하여 필요한 형태의 데이터를 추출하는 방법

▣ '논문-저자', ‘논문-단어’ 등 2모드 네트워크 데이터를 1모드 네트워크로 변환하는 방법과 원리

▣ 네트워크 분석 방법의 이해와 적용



커리큘럼





생생한 수강생 후기




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