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2019년 NetMiner를 활용한 논문 정보 수집과 연구 동향 분석 세미나

 

19년 4월 1일, 서울대학교 아시아연구소에서 <2019 NetMiner를 활용한 논문 정보 수집과 연구 동향 분석> 공개 세미나가 진행되었습니다. 

 

이번 무료 공개 세미나는 학술 논문 서지 정보를 수집하여 분석할 수 있는 NetMiner의 두 번째 확장프로그램, Biblio Data Collector 와 이를 활용한 분석 사례를 소개하는 자리였습니다. 

 

4월 1일 만우절임에도 불구하고(?) 서울대 사회학과 박명규 교수님, 서울대 사회학과 이재열 교수님, 서울대 사회학과 임동균 교수님, 서울대 사회학과 추지현 교수님을 포함하여, 그 동안 저희 사이람에 관심을 가지고 아껴주신 많은 분들이 참석하셔서 자리를 빛내주셨습니다. 

 


모두가 하고 있는 것 같은 빅데이터 분석, 그런데 왜 나한테는 어렵지?

 

먼저 서울대 사회발전연구소 SNCC의 센터장이자, (주) 사이람의 대표이사인 김기훈 대표이사가 NetMiner가 어떻게 진화되어 왔는지, 그리고 최근 빅데이터 분석을 지원하기 위해 개발된 NetMiner의 기능들은 무엇인지 소개하고, 그 중 Biblio Data Collector 는 연구자들의 어떤 부분을 해결해 줄 수 있는지 등을 이야기하였습니다. 

 

연구 주제를 설정하거나, 연구 방법 등을 결정하기 위해서는 그 분야에서 발표된 기존의 선행 연구에 대한 이해가 반드시 필요합니다. 즉, 누구나 관심 있는 작업이지만, 아쉽게도 지금까지는 결코 만만하지 않은 일이었습니다. 

 

먼저, 여러 학술 정보 서비스에 흩어져있는 방대한 양의 기존 자료를 모두 수집하는 것이 쉽지 않았습니다.

게다가 수집한 데이터를 처리(텍스트 형태소 분석, 네트워크 데이터 구성, 데이터 구조화 등)하는 것도 보통 어려운 게 아닙니다.

어렵게 전처리를 했다면, 이제 분석을 해야합니다. 그런데 그동안 텍스트 마이닝과 네트워크 분석을 함께 지원하는 소프트웨어가 거의 없어서 대부분 2개 이상의 프로그램이나 심지어는 파이썬이나 R과 같은 프로그래밍 언어까지 섭렵해야 했습니다. 

 

결과적으로 연구 동향 분석은 연구자의 피와 땀이 요구되는 매우 고된 작업이었죠. 

 


 

Biblio Data Collector 와 함께라면, 연구 동향 분석 작업의 어려움과 시간을 획기적으로 줄일 수 있다 !

 

하지만, NetMiner Biblio Data Collector 는 이 모든 어려움을 극복할 수 있도록 쉽게 만들어졌습니다!

 

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첫 번째, 검색 조건만 입력하면 곧바로 온라인에서 학술 논문 서지 정보를 수집할 수 있습니다.

또한 기존에 저장한 서지 파일(Endnote 형식으로 저장한 파일(확장자: .ris, ciw))을 Biblio Data Collector 에 가져올 수도 있습니다.

※ 19년 4월 기준, 수집은 Springer, KCI 를 지원하고, 가져오기는 Scopus, Springer, Web of Science, DBpia, KCI, KISS, NDSL, RISS 지원

 

두 번째, 클릭 몇 번으로 텍스트에서 쉽게 단어를 추출하고, 다양한 네트워크 데이터를 자동으로 구조화해서 저장해 줍니다. 이 과정에서 동명이인 저자를 자동으로 판별해주고, 저자 등록 키워드를 옵션 체크 한 번으로 고유명사로 등록해 줄 수 있습니다. 

 

세 번째, 텍스트 마이닝과 네트워크 분석을 단 1개의 프로그램에서 할 수 있습니다. 즉, 여러 개의 프로그램을 익힐 필요가 전혀 없다는 말씀!

 

그리고 이어서, 현장에서 바로 데이터를 수집하고 간단히 분석한 결과를 함께 확인할 수 있었죠? 

 

<Biblio Data Collector 시연 영상>

약 1000건의 국내 범죄자 심리 관련한 논문 정보를 수집하여 분석한 결과는 아래와 같았습니다. 

 

① 주요 연구 내용: 범죄 피해자 보호, 범죄 행위에 대한 처벌 및 형법, 범죄자 유형 및 형성 요인

② 주요 연구자: 가장 많은 연구자와 공저를 한 사람은 경기대학교의 이수정 교수로 나타났으며, 주로 같은 소속 연구자들끼리 연구 협력을 하고 있었음

 

짧은 시간 내에 국내에서 연구된 범죄자 심리 관련한 논문 정보를 수집하고 분석할 수 있었습니다. 

 


 

분석 사례 - 미세먼지에 대한 최근 10년 간의 국내 연구는 어떻게 진행되어 왔을까?

 

한국연구재단에서 운영하는 KCI 에서 국내 미세먼지 관련 논문 정보를 수집하여 분석해봤습니다. 

2010년 이후 발표된 약 560 건의 논문 정보를 수집했으며, 연도별 논문 수 추이를 살펴본 결과, 2015년부터 관련 연구가 크게 급증한 것을 확인할 수 있었습니다. 

 

제목/초록/저자등록키워드에 대한 텍스트 마이닝 분석 결과, 7개의 주요 토픽을 찾을 수 있었습니다. 

절반 이상의 논문이 '미세먼지 측정과 예측'으로 분류되었고 그 다음은 '사회적, 공간적 영향', '관련 정책 및 법안' 의 순으로 나타났습니다.

 

기간을 3기로 나누어 확인해본 결과, 초기에는 대부분 미세먼지 측정과 예측에 대한 것이었지만, 중기에는 미세먼지의 영향과 저감 방안의 비중이 증가하고, 최근에는 교육 및 인식에 대한 내용과 정책에 대한 연구도 증가한 것을 확인할 수 있었습니다. 

 

또한 시기별로 키워드 동시 출현 네트워크(공출현 네트워크, Co-occurrence Network)를 구성하여 핵심 키워드를 살펴보았습니다.

초기에는 미세먼지 측정과 관련된 단어(농도, 측정)가 중요하게 나타났다면, 중~말기로 올수록 미세먼지의 영향이나 개선 등에 대한 단어(지역, 환경, 개선, 효과)가 중요하게 떠오른 것을 알 수 있습니다. 

 

그리고 약 1300여명의 연구자들끼리의 공저 네트워크(협력연구 네트워크)를 분석해 보았습니다.

분석 결과, 가장 큰 공저 그룹이 1개 나타났고, 여러 개의 소규모 공저 그룹을 찾을 수 있었습니다.

 

추가로 소속 기관이 같은 사람들끼리 공저를 하고 있는지, 아니면 소속 기관이 달라도 공저를 하고 있는지 알기 위해서 Assortativity 분석을 적용해 보았습니다.

그 결과, 국내 미세먼지 분야에서 연구 협력은 같은 소속기관 내에서 이루어지는 경향이 큰 것으로 나타났습니다.  

 

※ 범주형 속성(예. 소속, 국가 등)을 활용한 Assortativity 분석에 관심이 있으신 분들은, 아래 링크에서 플러그인을 다운로드하여 실행해 보시기 바랍니다. 

(NetMiner 의 Analyze >> Neighbor >> Assortativity 는 Binary 데이터인 경우에만 적용할 수 있습니다)

범주형 속성에 대한 Assortativity 측정 플러그인 다운로드 >>

 

마지막으로 블록모델링 기법을 활용하여, 연구자 공저 네트워크를 기관 간 협력 네트워크로 변환하여 분석해 보았습니다.

분석 결과, 서울대학교와 국립환경과학원이 국내 미세먼지 관련 연구에서 중심적인 역할을 하고 있음을 확인할 수 있었습니다. 

 


그리고 마지막 깜짝 발표!

 

NetMiner의 첫 번째 확장프로그램인 SNS Data Collector 의 업데이트 소식도 전해드릴 수 있었습니다.

드디어 인스타그램 수집이 가능하게 됩니다. 조금만 기다려주세요 :)

 

<인스타그램 데이터 수집 시연 영상>

이번 세미나 참석자를 대상으로 한 설문 조사 결과, 응답자의 약 94% 가 "Biblio Data Collector 가 유용하다" 고 답변해주셨고, 특히, 논문 서지 정보 수집과 텍스트와 네트워크 데이터를 함께 분석할 수 있다는 부분이 가장 흥미로웠다고 말씀해 주셨습니다. 

 

그리고 오는 4월 26일 연구 동향 분석 교육은 Biblio Data Collector 의 활용 교육으로 업데이트되어 진행되니, 혹시 관심이 있으신 분들은 edu.cyram.com 을 방문해 보시기 바랍니다. 

 

많은 분들의 관심 덕분에 성공적으로 세미나를 마칠 수 있었습니다. 보내주신 의견은 소중히 반영하여 앞으로 더욱 쉽고 편리하게 프로그램을 사용하실 수 있도록 노력하겠습니다. 

 

감사합니다. 

 

 

 

세미나 현장 영상 보러 가기 >>

세미나 발표 자료 보러 가기 >>

 

NetMiner Biblio data Collector 체험하기 >> 

Biblio Data Collector 를 활용한 연구동향분석 교육 둘러보기 >>

 

 

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