Research Method Usage across Academic Ages in Library and Information Science: An Empirical Study (1990-2023)

기술 요약: 문헌정보학 내 학술적 연령에 따른 연구 방법론 사용 양상 (1990–2023)

문제 제기
기존 문헌들이 학술적 협업, 성과, 콘텐츠 선호도의 거시적 패턴을 광범위하게 조사해 온 반면, 개인의 학술적 특성이 연구 행위에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 미시적 분석의 필요성이 제기되고 있다. 특히, 연구자의 "학술적 연령(academic age)"(경력 단계를 나타내는 대리 지표)과 문헌정보학(LIS) 내 방법론적 선택 사이의 관계는 아직 충분히 탐구되지 않았다. 선행 연구들은 연령에 따른 방법론 선호도의 차이(예: 경력 후기 학자들이 질적 방법을 선로하는 경향)를 시사하지만, 학술적 연령, 연구 주제, 그리고 방법론 선택을 연결하는 체계적이고 대규모적인 실증적 조사는 부족한 실정이다. 본 연구는 초기, 중기, 후기 경력 학자들 간의 연구 방법 사용 차이를 조사함으로써 방법론 선택 및 학술적 발전에 대한 가이드를 제공하여 이 공백을 메우고자 한다.

연구 방법론
본 연구는 1990년부터 2023년 사이에 14개의 권위 있는 문헌정보학 학술지(Web of Science JCR 기준 Q1–Q3 티어)에 게재된 26,677편의 연구 논문 코퍼스를 대상으로 대규모 실증 분석을 수행한다. 방법론은 다음 단계들을 통해 자연어 처리, 계량서지학, 통계 분석을 통합한다:

1. 데이터 전처리 및 저자 식별(Author Disambiguation):

   • 비연구 항목(예: 사설, 서평)은 제외되었다.
   • OpenAlex 데이터베이스를 사용하여 저자 식별의 모호성을 해결하였으며, 53,683명의 고유한 저자에게 고유 저자 ID를 할당하였다.
   • 학술적 연령 계산: 특정 논문의 출판 연도와 저자의 최초 출판 연도의 차이에 1을 더하여 정의하였다. 저자들은 사분위수를 기준으로 세 그룹으로 분류되었다: 초기 경력(<7년), 중기 경력(7–14년), 후기 경력(>14년). 이상치는 조정된 사분위 범위(IQR) 방법을 사용하여 제거되었다.

2. 토픽 모델링(Topic Modeling):

   • 잠재적 연구 주제를 식별하기 위해 초록(abstracts)에 Top2Vec 모델을 적용하였다.
   • 초기 클러스터링을 통해 29개의 토픽이 도출되었으며, 이를 의미론적 중복에 따라 수동 검토 및 병합하여 최종적으로 20개의 구별된 연구 주제(예: 계량서지학, 텍스트 마이닝, 정보 검색)를 확정하였다.

3. 자동 방법론 분류:

   • 논문 전문(full text) 내에서 연구 방법론을 자동으로 식별하기 위해 CogFT (Cognize Full Text) 모델을 활용하였다.
   • 분류 프레임워크는 Chu와 Ke(2017)가 설정한 16가지 방법론 분류 체계를 기반으로 한다.
   • CogFT는 SciBERT를 사용하여 세그먼트 인코딩을 수행하고 BERT 분류기를 사용하여 방법론 라벨을 할당하며, 0.85 이상의 F1 점수를 달성하였다.

4. 통계 분석:

   • 대중성(Popularity): 저자당 연간 평균 방법 사용 빈도로 측정하였다.
   • 다양성(Diversity): 각 학술적 연령 집단 내에서 사용된 방법의 다양성을 정량화하기 위해 **샤논 엔트로피(Shannon Entropy)**를 사용하였다.
   • 유의성 검정: 학술적 연령 집단 간의 방법론 사용 차이를 검증하기 위해 Kruskal-Wallis H 검정을 실시하였다.

주요 결과

• 방법론적 트렌드: 33년의 기간 동안 이론적 접근 방식의 비중은 유의미하게 감소한 반면, 실험적 방법과 계량서지학적 방법의 비중은 증가하였다.
• 경력 단계별 사용 양상:
  • **계량서지학(Bibliometrics)**이 모든 집단에서 가장 대중적인 방법으로 나타났다.
  • 초기 경력 학자들은 계량서지학에 이어 **실험적 방법(experimental methods)**의 사용 빈도가 가장 높았다.
  • 중기 및 후기 경력 학자들은 계량서지학에 가장 크게 의존하였으며, 그 뒤를 내용 분석(content analysis)과 실험적 방법이 이었다.
• 다양성 관련 결과:
  • 중기 경력 학자들이 가장 높은 방법 다양성을 보였다 (샤논 엔트로피 = 2.291).
  • 후기 경력 학자들은 가장 낮은 다양성을 보였다 (샤논 엔트로피 = 2.218).
  • Kruskal-Wallis 검정 결과, 세 가지 연령 집단 간의 방법론 사용 분포에 유의미한 차이가 확인되었다 ($H = 241.8, p < 0.001$).
• 토픽-방법 간 상호작용:
  • 후기 경력 학자들은 "계량서지학" 및 "텍스트 마이닝"과 같은 기성 분야를 주도하며 계량서지학을 집중적으로 활용한다.
  • 초기 경력 학자들은 "텍스트 마이닝"과 같이 응용 중심적인 신생 주제에 강하게 참여하며, 이 주제에서 실험적 방법을 빈번하게 사용한다.
  • **설문조사(Questionnaires)**는 사용자 행동 및 도서관 교육 관련 주제에서 모든 집단에 걸쳐 일관되게 두드러진다.

의의 및 기여
본 논문은 문헌정보학 분야와 학술 연구에 다음과 같은 기여를 한다고 주장한다:

• 이론적 확장: 학술적 연령의 관점을 통합함으로써, 본 연구는 방법론 탐구의 이론적 틀을 확장한다. 이는 거시적 진화 트렌드를 넘어 방법론적 선호도가 개별 경력 단계와 어떻게 상호작용하는지를 밝힘으로써, 학술적 진화를 조사하는 새로운 렌즈를 제공한다.
• 세대 간 역동성의 실증적 증거: 본 연구는 관찰된 "경험적 전환(empirical turn)"과 방법론적 분산이 학술적 연령과 밀접하게 연관되어 있음을 입증함으로써 종단적 연구(예: Järvelin & Vakkari, 2022)를 보완한다. 시니어 학자들은 전통적인 양적 방법(계량서지학)에 의존하는 경향이 있는 반면, 주니어 학자들은 신생 경험적 방법(예: 텍스트 마이닝)에 더 끌리는 경향이 있으며, 이는 세대 간 전수와 혁신을 반영한다.
• 실무적 가이드:
  • 연구자를 위해: 본 연구는 초기 경력 학자들이 자신의 경력 단계와 관련된 다양한 방법의 강점과 적용 맥락을 이해하여, 정보에 입각한 방법론적 결정을 내릴 수 있도록 참고 자료를 제공한다.
  • 기관을 위해: 기록된 방법론 선호도의 차이는 방법론적 다원주의를 육성하고 다양한 연구 관행을 장려하는 정책을 수립하는 데 정보를 제공할 수 있다.
  • 협업을 위해: 서로 다른 경력 단계에 있는 학자들의 독특한 방법론적 및 주제적 프로필을 이해하는 것은 생산적이고 상호 보완적인 연구 팀을 구성하는 데 도움이 될 수 있다.

한계점
저자들은 몇 가지 한계를 인정한다: 데이터가 14개의 영어 학술지로 제한되어 있어 관련 비문헌정보학 또는 비영어권의 기여를 배제했을 가능성이 있다; 본 연구는 인과 기제보다는 상관관계를 식별한다; 분석이 역동적인 경력 전체의 궤적이 아닌 정적인 데이터를 기반으로 한다; 또한 학술적 소속 데이터의 부재로 인해 일부 패턴이 문헌정보학 학술지에 투고하는 비문헌정보학 학자들의 선호도를 반영할 수 있다는 점을 명시하였다.