소셜 네트워크분석을 활용한 통계학회 논문집과 응용통계연구 공저자 네트워크 비교 (The comparison of coauthor networks of two statistical journals of the Korean Statistical Society using social network analysis)

서지정보

· 발행기관 : 한국데이터정보과학회
· 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 26권 / 2호 / 335 ~ 346페이지
· 저자명 : 전희주

초록

본 연구의 목적은 한국통계학회가 출판하는 2개 학술지 한국통계학논문집과 응용통계연구를 가지고 소셜 네트워크 분석을 통해 개별 연구자들의 공저자 네트워트 영향력 분석뿐만 아니라 두 학술지가가지고 있는 공저자 네트워크 형태와 특성을 조사하여 비교하는 데 있다. 그 결과, 공저자 네트워크의형태를 나타내는 밀도, 포괄성, 상호연결성, 군집계수와 추이성은 거의 동일한 값을 보였으며, 응용통계연구가 한국통계학회논문집보다 노드의 수가 많은 이유로 평균연결정도, 평균거리, 직경은 더 높게나타났다. 결국 한국통계학회논문집과 응용통계연구지 공저자 네트워크의 형태는 매우 유사한 모습을 보였다. 이는 두 논문집의 이용자가 유사하거나 동일하기 때문인 것으로 추정된다. 두 학술지 공저자 네트워크의 중심성 변수들에 대한 비교는 통계적 유의수준 0.05에서 응용통계연구 공저자 네트워크가 한국통계학회논문집보다 근접중심성과 매개중심성 측면에서 높은 것으로 나타났다. 응용통계연구 공저자 네트워크가 한국통계학회논문집 공저자 네트워크보다 근접중심성이 더 높아 공저자들 간에 서로 정보가 더 빠르게 전달되고, 매개중심성 또한 더 높게 나타나 응용통계연구 공저자들이 한국통계학회논문집 공저자들보다 매개성이 더 높은 결과를 보였다.

영어초록

The purpose of this study is to compare not only network influence of individualcoauthor but also the types and properties of two coauthor networks of Communicationsfor Statistical Applications and Methods and the Korean Journal of AppliedStatistics which are published by the Korean Statistical Society using social networkanalysis.As the result of two network structure comparison, density, inclusiveness, reciprocityand clustering coefficient which represent the type of coauthor networks showalmost similar values and the Korean Journal of Applied Statistics has bigger values inaverage degree, average distance and diameter because it has more nodes than Communicationsfor Statistical Applications and Methods. Finally two journals have verysimilar type of coauthor network. In the comparison of network centrality of two coauthornetworks, closeness centrality and betweenness centrality of the Korean Journalof Applied Statistics are bigger than those of Communications for Statistical Applicationsand Methods at the statistical significance level 0.05. The coauthor network ofthe Korean Journal of Applied Statistics has faster information delivery and strongerbetweenness than that of Communications for Statistical Applications.

참고자료

· 없음