ISSN : 1013-0799
연구 네트워크에서 아이디어 흐름 경로를 찾는 것은 연구자 성과에 영향을 미치기 때문에 중요한 문제이다. 본 연구에서는 한 저자가 다른 저자로부터 아이디어를 시간적으로 얼마나 가까운 시점에 받아들이는지를 측정하는 방법으로 followness라는 지표를 개발했다. Followness는 인용 지연에 따른 가중치를 적용한 인용 수의 합이다. 이러한 ‘팔로우 관계’를 바탕으로 구성된 저자 네트워크는 저자 간의 빠른 아이디어 흐름 경로를 드러낸다. 컴퓨터 과학 분야의 권위 있는 학술지의 Web of Science 데이터를 활용하여 followness가 공동 저자 수나 인용 수보다 연구자의 생산성과 연구의 질과 더 높은 상관관계를 가짐을 보였다. 또한 follow 네트워크는 공동저자 네트워크나 인용 네트워크보다 아이디어 흐름 경로를 더 신속히 보여주며 ‘팔로우 관계’에 있는 저자들은 ‘인용 관계’에 있는 저자들보다 관계의 양, 연결성, 및 상호성 측면에서 더 강한 관계를 가짐을 보여준다.
Finding idea-flow channels in a research network is an important issue because the channels influence the performance of a researcher. We developed a metric called followness that measures how closely in time one author gets ideas from another author. Followness is a sum of citation counts each weighted by citation delays. A network of authors constructed from the follow relations reveals fast idea-flow channels among authors. Using the Web of Science data for a prestigious journal in computer science, we show that the followness is more correlated to an author’s productivity and the quality of an author’s work than the number of coauthors or the citation count. Moreover, follow networks reveal idea-flow channels faster than those of coauthorship networks and citation networks. In addition, authors in a follow relation have a stronger relation than authors in a citation relation in terms of the degree, the connectivity, and the mutuality of the relation.
