다학제 간 연구의 문헌조사를 위한 데이터베이스 (3부)

문헌조사는 연구에 중요한 과정입니다. 왜냐하면 이 과정을 통해서 연구 주제를 잡을 수 있는 것뿐만 아니라 어떤 방향으로 연구해야 할지 접근할 수 있습니다. 이나고에 문헌조사를 위한 데이터베이스가 이나고에 글 세개로 나눴습니다. 1부에는 생명과학 분야를 다뤘고 2부에는 의학 분야를 위한 데이터베이스를 다뤘습니다.

그런데 이번 글에 지정된 분야를 위한 데이터베이스에 대한 지식을 다루는 게 아니라 다학제 데이터베이스를 다룰 겁니다. 이런 데이터베이스는 다양한 분야의 자료를 제공하니 연구의 범위를 확정하기 위한 유용한 데이터베이스입니다. 또한, 이런 데이터베이스는 세계적으로 잘 알리지 않은 학술지의 자료를 수집할 수 있는 가능성도 높습니다. 이 글에 가장 유명한 다학제 데이터베이스, Web of Science, Scopus 및 Google Scholar를 소개하도록 하겠습니다.

 

Web of Science

Web of Science는 예전에 ISI Web of Knowledge으로 알렸고 대표적인 다학제 데이터베이스 중에 하나입니다. 여기서 여섯 가지 디에터베이스를 통합합니다. 과학 인용 색인(Science Citation Index), 사회과학 인용 색인(Social Sciences Citation Index), 인문학 인용 색인(Arts and Humanities Citation Index), 과학 및 기술 판 회의 자료 모음 인용 색인 (Science and Technical Edition of Conference Proceeding Citation Index), 싱흥 인용 색인(Emerging Sources Citation Index) 및 도서 인용 색인(Book Citation Index)입니다. Web of Science를 이용하면 단일 플랫폼으로 입력된 검색어를 통해서 다양한 분야의 자료를 수집할 수 있습니다. 또한, 모든 데이터베이스를 통합해야 검색 엔진을 사용할 수 있는 것뿐만 아니라 원하는 통합을 만들거나 한 데이터베이스만 이용하는 것도 가능합니다. 여러분은 저자 성함, 논문이나 채 제목 및 기관을 Web of Science의 검색 엔진에 입력하면 찾는 자료들이 나옵니다.

전체적으로 Web of Science는 33,000 권 넘은 학술지를 제공하니 광범한 연구를 할 수 있습니다. 그리고 주제별 및 지역 콘텐츠도 이 데이터베이스를 통해서 탐색할 수 있습니다. 또한, 도서 목록 자료와 초록만 제공하는 것뿐만 아니라 어떤 출판자가 논문 풀 텍스트 링크도 제공합니다.

여섯 가지 데이터베이스 중에 과학 및 기술 판 회의 자료 모음 인용 색인을 통해서 연구자들이 유용한 자료를 수집할 수 있습니다. 왜냐하면 이 데이터베이스는 세계적으로 진행된 회의, 세미나, 워크숍, 심포지엄, 등등을 통해서 출판된 자료들을 제공합니다. 이러하여 Web of Science를 이용하면 학술지 및 도서뿐만 아니라 다른 유용한 자료도 수집 가능합니다.

 

Scopus

Scopus는 Web of Science와 같이 대표적인 다학제 데이터베이스입니다. 이 데이터베이스는 과학, 기술학과 의학만 다루는 것뿐만이 아니라 사회과학 및 인문학의 자료도 제공합니다. 또한, 세계적으로 가장 큰 초록 및 상호심사문헌 인용 색인 데이터베이스라고 주장합니다. Web of Science와 비교하면 서양이 아닌 다른 국가에 출판된 자료가 Scopus에 더 많습니다.

또한, Scopus의 도구는 연구를 더 쉽게 추적하고, 분석하고 어떤 방향으로 접근할지 상상할 수 있습니다. 또한, 학술지에 대한 정보를, 예를 들면 일 년 동안 논문 몇 개를 출판했는지, 어떤 과목을 다루는지 및 저자의 기관 및 국적을 얻을 수 있습니다. 또한, 이 데이터베이스에 학술지를 비교할 수 있는 특별한 기능도 있습니다. 이러하여 어떤 학술지가 연구 주제에 가장 맞는지 순식간에 알 수 있습니다. 그리고 데이터베이스의 검색 엔진 및 기능을 쉽게 이용할 수 있게 웹사이트에서 자습서를 제공합니다.

 

Google Scholar

Google Scholar는 2004 년 10 월에 설립됐고 편리하게 사용할 수 있는 데이타베이스입니다. Google 웹사이트와 달리 Google Scholar는 단지 학술지 논문, 전문 보고서, 판권, 학문, 도서 및 “학술적인” 웹사이트만 검색 결과에 나옵니다. 다양한 분야 자료가 있지만 과학 특히 의학에 관련된 자료가 가장 많습니다. 그리고 검색 엔진이 Google와 같이 비슷한 알고리즘 사용하기 때문에 빠르고 쉽게 이용할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 몇 가지 약점이 있습니다. 첫 째, 대부분 자료가 오픈 소스로 제공하니 풀 텍스트 자료 아니고 초록만 읽을 수 있는 경우가 많습니다. Google Scholar 이용하기 전에 연구자의 기관으로 로그인하면 이 문제를 고칠 수 있습니다. 또한, 다른 데이터베이스와 연구에 유용한 고금 검색 옵션과 데이터베이스 콘텐츠 투명성이 부족합니다. 이러하여 이 데이터베이스는 광범위한 연구를 위한 이용하는 것보다 순식간에 정보를 필요할 때만 사용하는 게 추천합니다.

연구할 때 가장 흔한 문제는 얼마나 깊게 문헌조사를 해야 하는 문제입니다. 다학제 데이터베이스를 통해서 여러분은 편리하게 자료를 수집할 수 있는 것뿐만 아니라 최신의 자료를 얻을 수 있습니다. 이러하여 여러분의 연구는 현제의 연구 추세에 따라 계속 진행할 수 있습니다. 지금 여러분이 다학제 및 특정 분야를 위한 데이터베이스를 알게 됐으니 여러분의 연구에 어떤 데이터베이스를 유용한지 선택하시면 됩니다.

 

참고문헌:

  1. http://guides.library.cornell.edu/c.php?g=309305&p=2064862
  2. https://www.enago.com/academy/strategy-to-plan-a-dissertation-literature-review/
  3. https://search.library.wisc.edu/database/UWI03657
  4. https://clarivate.com/products/web-of-science/
  5. http://guides.lib.umich.edu/citation/Scopus
  6. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1324783/
  7. https://login.webofknowledge.com/error/Error?PathInfo=%2F&Error=IPError
  8. https://www.scopus.com/
  9. https://service.elsevier.com/app/answers/detail/a_id/15534/supporthub/scopus/#tips
  10. https://www.elsevier.com/__data/assets/pdf_file/0008/208772/0031-Scopus-Global-Research-Factsheet-A4-v4-LO.pdf

답장을 남겨주세요.

귀하의 이메일 주소는 공개되지 않습니다.