Network analysis and comparing citation index of statistics journals

Abstract

최근 들어 연구자의 연구능력평가와 함께 학술지의 내용과 질적 수준에 대한 평가가 중요한 이슈가 되고 있다. 본 연구는 한국데이터정보과학회지를 중심으로 통계학 관련 국내 학술지들이 어떠한 수준의 영향력을 가지고 있는지를 다양한 KCI 인용지수를 이용하여 비교해보고, 상호인용 빈도를 활용하여 학술지 간 연결망을 사회네트워크분석 관점에서 조망해 보았다. 그 결과 다음을 알 수 있었다. 첫째, 자기인용비율이 비교적 높은 것으로 나타났다. 둘째, 수학, 물리학, 화학에 비하여 통계학 관련 학술지들의 영향력지수는 높은 것으로 나타났으나, 타 학술지들에서 통계학 관련 학술지들을 인용한 빈도는 높지 않았다. 셋째, 한국데이터정보과학회지의 경우 연결망분석에서 중심적인 위치를 차지하고 있으나, 노력의 여지는 있어 보인다. Evaluating contents and quality of the journal along with the research ability of researcher is becoming an important issue recently. This research compared level of impact of the journals related to statistics in nation, 'Journal of the Korean Data & Information Science Society'-centric, using various KCI citation index. Moreover, this research surveyed network between the journals in the aspect of social network analysis, using co-citation frequency. From that, the following conclusions were drawn. First, percentage of self-citation was relatively high. Second, even though Statistics journal had higher impact index than the mathematics, physics and chemistry, frequency of citing statistics journal in other journals was not that high. Third, 'Journal of the Korean Data & Information Science Society' serves central role in network analysis, however it seems that more efforts are required.

Cite this work

No public copy is stored for this record, so only the metadata is cited.

Stored only when both papers are in the corpus — 6 citations exist upstream.

Papers that cite the same references — the relational fallback while embeddings are still backfilling.