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임팩트 팩터를 대체할 새로운 연구 영향력 척도

Dr. Kulkarni | 2014년6월2일 | 조회수 32,805

저널 임팩트 팩터, h-인덱스 등 학술적 영향력에 대한 기존 척도들은 모든 연구자들에게 익숙할 것입니다.

그러나 인기에도 불구하고 인용횟수에 기반한 출판통계분석은 여러 가지 이유로 비판을 받고 있는데, 인문학 등 분야에서는 연구 영향력을 적절히 측정하기 힘들다는 이유 등입니다.

학술문헌의 온라인 출판이 늘어남에 따라 연구의 영향력은 형식적인 인용 이상으로 확장되었습니다. 학술출판은 과학 블로그, SNS, 온라인 토론 포럼 등을 통해 사용되고 의견이 오가고 공유됩니다.

따라서 예전처럼 오직 인용횟수만을 측정하는 것은 하나의 연구가 세상에 끼친 변화를 정확하게 측정할 수 없게 되었습니다. 이러한 이해를 통해 학술적인 결과물이 온라인에서 소비되는 패턴을 분석하는, 알트메트릭스(altmetrics)로 총칭되는 대안적 척도가 탄생하게 된 것입니다.

 “알트메트릭스” 라는 용어는 2012년, 노스캐롤라이나 대학의 문헌정보학 박사과정에 재학중이던 제이슨 프림(Jason Priem)이 트위터를 통해 만들어낸 것입니다.

연구의 디지털 발자국이라고 할 수 있는 알트메트릭스는 연구논문이 인용된 횟수뿐 아니라 트위터에 등장한 횟수, ‘좋아요’와 ‘공유’의 횟수, 즐겨찾기 횟수, 다운로드 횟수, 언급 횟수, 리뷰 횟수를 비롯해 다양한 온라인 플랫폼에서 논의된 횟수를 측정하는 척도입니다.

이 데이터들은 오픈 엑세스 저널, 학술 인용 데이터베이스, 웹 기반 연구 공유 서비스, SNS 플랫폼 등 다양한 온라인 플랫폼들로부터 수집됩니다.  Altmetric 과 ImpactStory 등의 웹 기반 어플리케이션을 통해 여러분의 연구 영향력을 추적할 수 있습니다.

이 어플리케이션에서는 리포지터리에 삽입할 수 있는 무료 위젯 또한 제공하고 있습니다.

알트메트릭스의 장점은 다음과 같습니다:

·         즉각적인 피드백 수집 가능

저널 임팩트 팩터 등의 출판통계분석에 오랜 시간이 걸리는 반면 알트매트릭스는 동료들에게 연구가 미치는 영향에 대한 실시간 피드백을 얻을 수 있습니다.

·         일반 독자들에게 미치는 영향력 또한 설명할 수 있다

과학 저널의 주 독자층은 연구자들이기에 새로운 과학적 연구결과는 연구와 밀접한 사람들에게 주로 공유됩니다. 그러나 연구 주제에 관한 온라인 토론은 학생, 정책결정자, 기업 대표자, 그리고 일반 독자들 역시 접근할 수 있습니다. 알트메트릭스는 이 모든 독자층에게 미친 영향을 측정합니다.

·         협력연구자를 찾을 수 있다

알트매트릭스를 통해 연구자들은 동료 연구자들 중 누가 자신의 연구에 흥미를 가지는지 알 수 있기 때문에, 이후에 협력연구자나 파트너를 찾을 때 유용하게 쓰일 수 있습니다.

·         최종 인용 횟수 추정

알트메트릭스를 사용해 논문의 최종 인용횟수를 추정할 수 있다고 주장하는 연구자들도 있습니다. 이들의 주장에 따르면, 동료와 대중의 관심과 흥미를 유발하는 논문은 인용횟수가 높아질 가능성이 있다는 것입니다.

그러나, 알트메트릭스에도 단점이 있습니다:

·         온라인과 SNS 활동이 연구의 진정한 영향력을 판단하는 기준이 될 수 없다고 생각하는 사람들도 있습니다. 또한 트윗과 “좋아요”를 통해 알트메트릭스를 산출한다는 것에 회의를 가지는 사람들도 있습니다.

·         어떤 저널에서 인용횟수를 조작한다면 알트메트릭스 역시 영향을 받게 됩니다.

·         알트메트릭스는 기사, 블로그 포스팅이 온라인에서 논의된 ‘횟수’만을 고려할 뿐 이 관심이 긍정적인지 부정적인지는 고려하지 않습니다. 이러한 단점은 출판통계분석에도 똑같이 적용됩니다.

·         흥미로운 기사나 논문을 읽거나 이에 대해 의견을 말하는 것이 부수적인 연구나 협력이라고 볼 수 없다고 생각하는 사람들도 있습니다. 다른 한편으로, 어떤 논문은 온라인에서 화제가 되지 않고서도 영향력을 가질 수 있다는 점입니다.

알트메트릭스는 분명 연구자와 출판 전문가들의 관심을 끌었고, 이는 서구권에서는 학술 컨퍼런스의 주요 주제로까지 등장했습니다.

알트메트릭스가 임팩트 팩터를 대체할 수 있을지에 대한 관점은 엇갈리지만, 많은 사람들이 알트메트릭스의 장점을 인정하고 있습니다.

스프링거 저널의 뇌과학 분야 에디터 Martijn Roelandse는 알트메트릭스는 기존의 측정법을 대체하는 것이 아니라 인용횟수에 천착하는 기존 측정법이 놓친 여러 가지 영향력 지수를 고려함으로서 이에 대한 부수적인 척도로 기능한다고 밝힙니다.  

여러분은 알트메트릭스에 대해 어떻게 생각하십니까? 기존의 영향력 척도를 대체하거나, 이를 보완하기 위해 쓰일 수 있다고 생각하십니까? 

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