계량정보학 두 번째 발표도 역시 Loet Leydesdorff 박사의 논문이었다.
아래와 같이 긴~ 제목의 논문을 읽으면서 배운 것은
"Co-occurrence Matrices and Their Applications in Information Science :
Extending ACA to the Web Environment"
계량정보학에서 '행렬'이라는 것을 만들고, 다루는 방법에 대한 감을 익혔다는 것.
논문에서는 주로 대칭행렬이 아니라 '비대칭행렬'을
기본 분석 대상 행렬로 사용하라고 하고 있고,
그 예제로 저자 동시인용 분석(ACA, Author Cocitation Analysis) 분석결과를 들고 있다.
그리고 논문의 끝 쪽에서 Google Scholar를 이용해서 웹 기반 ACA 데이터에 대한
분석 결과도 짧게 논하고 있다.
논문이 약간 어수선한 것 같기는 하지만,
SPSS로 MDS로 연습 그림도 그려보고 해서 리뷰한 소득은 있었다.
발표 논문 원문
발표자료
아래와 같이 긴~ 제목의 논문을 읽으면서 배운 것은
"Co-occurrence Matrices and Their Applications in Information Science :
Extending ACA to the Web Environment"
계량정보학에서 '행렬'이라는 것을 만들고, 다루는 방법에 대한 감을 익혔다는 것.
논문에서는 주로 대칭행렬이 아니라 '비대칭행렬'을
기본 분석 대상 행렬로 사용하라고 하고 있고,
그 예제로 저자 동시인용 분석(ACA, Author Cocitation Analysis) 분석결과를 들고 있다.
그리고 논문의 끝 쪽에서 Google Scholar를 이용해서 웹 기반 ACA 데이터에 대한
분석 결과도 짧게 논하고 있다.
논문이 약간 어수선한 것 같기는 하지만,
SPSS로 MDS로 연습 그림도 그려보고 해서 리뷰한 소득은 있었다.
발표 논문 원문
발표자료
Co-occurrence matrices and their applications in information.pdf


