ISSN : 1013-0799
이 연구는 사사표기 관행이 학문 분야와 연구 환경에 따라 상이하게 나타난다는 문제의식에 기반하여, 문헌정보학 분야를 중심으로 구축된 기존 사사표기 유형 분류 체계를 사회과학 분야로 확장하고, 학문 분야별 사사표기 실태와 유형 분포의 차이를 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2017년부터 2021년까지 국내 KCI 우수등재지를 중심으로 심리학, 신문방송학, 사회학 분야 학술지에 게재된 논문 922편을 분석 대상으로 선정하였다. 사사표기 내용은 원문을 직접 수집한 후 내용분석 기법과 개방 코딩 방식을 적용하여 유형을 분류하고, 사회과학 분야의 특성을 반영한 확장 분류 체계를 도출하였다. 분석 결과 사회과학 분야 논문의 사사표기 포함 비율은 74.7%로 동일 기간 문헌정보학 분야보다 높게 나타났으며, 기존 분류 체계는 사회과학 분야의 사사표기 특성을 충분히 반영하지 못하는 것으로 확인되었다. 특히 문헌정보학 분야에서는 거의 발견되지 않았던 동료 간 상호소통 유형이 사회학을 중심으로 높은 비중을 차지하는 것으로 나타나, 국내 학문 분야별 사사표기 관행과 학술 커뮤니케이션 특성의 차이를 시사한다.
This study examines acknowledgment practices in Korean social science journals by extending an acknowledgment classification framework originally developed in library and information science. Focusing on whether existing typologies adequately capture social science practices and how acknowledgment patterns differ across disciplines, this study analyzes 922 articles published between 2017 and 2021 in KCI-listed journals in psychology, journalism and communication, and sociology. Acknowledgment statements were manually collected from full-text articles and analyzed using qualitative content analysis with an open coding approach. Based on this process, the original classification scheme was revised and expanded to reflect disciplinary characteristics of the social sciences. The results indicate that 74.7% of social science articles included acknowledgments, a higher proportion than that observed in library and information science during the same period. The findings also show that the existing classification framework was insufficient to capture key features of social science acknowledgment practices, leading to the development of an expanded scheme with five major categories and twenty-five subcategories. In particular, peer interactive communication emerged as a prominent acknowledgment type, especially in sociology, despite being rarely observed in library and information science journals. These results highlight substantial disciplinary variation in acknowledgment practices and provide empirical evidence for developing field-sensitive acknowledgment classification and data construction in the Korean academic context.
