인용도 지표 데이터의 가치

학술 논문의 평가는 해당 논문의 인용지수에 따라 판가름되는 경우가 많습니다. 인용도 지표는 계량서지학(Bibliometrics)과도 관련되며, 논문의 가치를 측정하기 위한 다양한 인용도 지표들이 개발되어 널리 사용되고 있습니다. 가장 널리 활용되는 인용도 지표는 임팩트 팩터(또는 피인용지수)로써, 매년 톰슨 사이언티픽(Thomson Scientific, 구 ISI)의 인용 문헌 데이터베이스 웹 오브 사이언스(Web of Science)에 수록되는 데이터를 바탕으로 합니다. 인용도 지표가 높은 논문은 학계에서 많은 관심을 받고 있고, 관련 분야의 연구자에게 더 큰 영향을 끼치면서, 타 연구자들의 연구에 기초 또는 참고 자료로써 기여하는 논문인 것으로 여겨집니다. 임팩트 팩터는 ‘평균적인 논문’의 피인용 회수에 지나지 않으므로, 개별 논문의 인용도 지표를 정확히 산정하기 어려운 한계가 있어, H-index 등 보다 정교한 지표가 개발되어 논문의 피인용도 산정의 정확도를 높이려고 하고 있습니다. 이러한 인용도 지표와 관련하여 생각해 볼 사항들은 다음과 같습니다.

– 높은 인용도 지표=좋은 논문?

일반적으로 인용도 지표가 높은 논문은 더 높은 영향을 미치는 것으로 생각되고 있습니다. 그러나, 인용 지표 산술적 수치가 곧 논문의 품질이 우수하다는 것을 뜻하는 것은 아닌 경우도 있습니다. 톰슨 로이터의 인싸이트(InCites) 소프트웨어는 논문의 생산성, 영향력, 효율성, 상대적 영향도, 전문성 등을 측정하고 있습니다. 즉, 학술 논문의 품질을 보다 정확히 평가하기 위해서는 영향도의 산술적 수치 외에 보다 다양한 측면들을 종합적으로 고려해야 한다는 것입니다.

– 인용도 지표는 포괄성 여부에 대한 논란

인용도 지표는 기초적 정량 분석 도구에 불과합니다. 인용도 지표의 결과는 최초에 입력한 정보에 의존합니다. 즉, 최초 정보 값이 달라지면, 인용도 지표의 결과도 달라지게 됩니다. 우리는 저널 당 인용 횟수에만 기초하여 논문의 가치를 추정할 수 없다는 것을 이미 알고 있습니다. 일반적인 인용도 지표로는 모든 저널의 데이터를 전부 포착하여 분석할 수 없으므로, 해당 지표의 결과를 통해 학술 논문의 생산성, 효율성 등에 대해 제대로 가늠하기 힘들 수 있습니다.

– 인용도 지표의 정당화

계량서지학의 방법으로는 개별 논문의 인용 횟수만을 알 수 있으며, 유의미한 정보를 얻기 힘들 수 있습니다. 투고된 논문이 여러 번의 피어리뷰를 거친 경우, 최초로 게재 승인된 논문보다 더 우수한 논문이라고 말할 수 있을까요? 또한 일부 저자의 경우 논문에 대한 기여도보다 자신의 직위•직급에 근거하여 보다 중요한 저자 자격을 가질 수 있는데, 해당 저자 외에 논문에 거의 동등하게 기여한 복수의 저자들은 어떻게 평가되어야 할까요?
인용도 지표는 수집된 데이터 정보 내의 트렌드 분석 또는 이례적 사례 검출의 용도로만 사용되어야 하며, 인용도 지표로 논문의 품질을 정확히 판단할 수 있다거나 인용도 지표가 논문의 가치를 설명하는 절대적이고 유일한 기준이라고 보기는 힘듭니다. 논문의 품질을 결정하기 위해 상기 요소들을 종합적으로 고려해야 하고, 단순히 논문의 저자 등재 순서로 해당 저자들의 기여도를 판단하는 것도 어렵기 때문입니다. 현존하는 인용도 지표의 문제를 보완하는 대안의 방법들이 보다 많이 제시되어야 할 것입니다.

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