바로가기메뉴

본문 바로가기 주메뉴 바로가기
 
 

logo

  • P-ISSN1225-598X
  • E-ISSN2982-6292

ISSN : 1225-598X

논문 상세

이전 다음
논문 투고

Vol.59 No.1

PDF Citation Share

사회과학 연구데이터 큐레이션의 문제점과 유형화 - 리포지토리의 데이터 품질 평가를 중심으로 -

Challenges and Categorizations of Research Data Curation in Social Science: Focusing on the Repository’s Data Quality Review

한국문헌정보학회지 / Journal of the Korean Society for Library and Information Science, (P)1225-598X; (E)2982-6292
2025, v.59 no.1, pp.333-354
https://doi.org/10.4275/KSLIS.2025.59.1.333
박석훈(Sukhoon Park) (서울대학교 사회학과)
김혜진(HyeJin Kim) (서울대학교 한국사회과학자료원)
신지민(Jimin Shin) (서울대학교 한국사회과학자료원)
허혜옥(HYE OK HEO) (서울대학교 한국사회과학자료원)
김석호(Seokho Kim) (서울대학교)
박석훈, 김혜진, 신지민, 허혜옥, & 김석호. (2025). 사회과학 연구데이터 큐레이션의 문제점과 유형화 - 리포지토리의 데이터 품질 평가를 중심으로 -. , 59(1), 333-354, https://doi.org/10.4275/KSLIS.2025.59.1.333

초록

이 연구는 리포지토리의 데이터 큐레이션 과정 중 데이터 품질 평가 및 선별 단계에 집중하여 기탁된 연구데이터에서 발견되는 문제점들을 분석하고 유형화하였다. 연구데이터의 가치 제고와 재이용 활성화를 위한 데이터 큐레이션의 중요성이 강조되고 있으나, 리포지토리의 큐레이션 작업에 대한 실증적 연구는 부족하다. 이 연구에서는 해외 리포지토리 가이드라인을 검토하여 품질 평가 유형 및 문항을 제시하고, 이를 바탕으로 한국사회과학자료원의 장기 미구축 데이터세트 166건을 분석하였다. 분석 결과, 데이터세트 완결성, 데이터 무결성, 파일 형식, 데이터 문서화, 법적․윤리적 문제 등 다섯 가지 유형 중 데이터세트 완결성과 법적․윤리적 문제가 가장 빈번하게 발생하면서도 리포지토리가 단독으로 해결하기 어려운 문제로 나타났다. 이 연구는 기탁된 데이터를 평가 및 선별할 때 식별되는 문제 유형을 구체적인 기준을 통해 분석하여 리포지토리의 데이터 큐레이션 과정을 이해하는 데 기여한다는 점에서 의의가 있다.

keywords
데이터 큐레이션, 연구데이터 관리, 데이터 품질, 연구데이터 재이용, 데이터 리포지토리

Abstract

This study systematically analyzes and categorizes the challenges found in deposited research data by focusing on the appraisal and selection phases of the data curation process. While the importance of data curation for enhancing the value of research data and promoting data reuse has been emphasized, there has been a lack of empirical research on repositories’ data curation practices. This study reviews international repositories’ guidelines to identify quality assessment types and criteria and applies them to analyze 166 long-term non-archived datasets from Korea Social Science Data Archive (KOSSDA). The analysis reveals five types of challenges: dataset completeness, data integrity, file format, data documentation, and legal/ethical issues. Dataset completeness and legal/ethical issues are the most frequent and difficult challenges to resolve independently. This study contributes to a better understanding of the repositories’ data curation process by analyzing the challenges identified during data appraisal and selection phases through concrete criteria.

keywords
Data Curation, Research Data Management, Data Quality, Research Data Reuse, Data Repositories

한국문헌정보학회지

논문 투고 OA 정책