한국의학논문 데이터베이스
제목 기초의학, 임상의학, 간호학, 치의학 : 한국의학논문 연구동향 키워드맵 분석 네트워크 가시화
글쓴이 관리자
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[기초의학, 임상의학, 간호학, 치의학 : 한국의학논문 연구동향 네트워크 가시화 분석]

 

  • 한국의학논문데이터베이스(KMbase)의  2017년 한해동안의 한국의학논문 서지정보 및 한국인 연구자가 미국국립보건원(National Institute of Health)의 국립의학도서관인 PubMed를 통해 발표한 한국인 연구자 논문정보 총 13,3571건을 수집 분류하여 임상의학, 기초의학, 예방의학/보건학, 간호학, 치의학 등 주요 의과학 학문분야별로 키워드 맵을 분석

 

  • 질병의 다양성과 복잡성이 증가함에 따라 연구 트랜드에 대한 이해와 중요성이 점점 커지고 있음. 연구동향분석은 크게 네트워크 기반과 키워드 기반 방법으로 나뉘어지는데, 키워드 기반분석은 연구키워드 간의 상호관계를 규명하지 못한다는 단점이 있지만, 핵심연구용어들 간에 동시출현(co-occurrence)관계를 추출하여 연구동향의 구조를 표현할 수 있다는 장점이 있음

 

  • 네트워크 가시화를 위한 네트워크 분석맵은 기존에 제시된 키워드 맵과 네트워크 기반 분석을 혼합한 방법으로 핵심연구용어간의 상호관계까지 규명할 수 있다는 장점을 보완하고 있으며 한국인 저자에 의해 수행된 국내 임상연구 네트워크 가시화 연구동향분석을 위하여 한국의학논문 데이터베이스인 KMbase 2017년 자료인 임상의학 관련 국내저널 및 해외 PubMed에 등록된 한국인 저자에 의해 발표 된 논문 7,652편을 추출하여 분석대상으로 수행

 

  • Depression을 중심으로 Insomnia, Anxiety, Social support, Stress, Smoking 등의 키워드가 맵을 형성하고 있으며, Aged,/Aging을 중심으로 Alzheimer disease/Dementia, Exercise, Stroke, Rehabilitation등의 축과, Neoplasm metastasis, Cancer/Carcinoma 등이 한 그룹의 의과학 분야의 키워드 맵을 형성하고 있음

 

  • 두 키워드 노드의 거리가 가까울수록 동시출현 가능성과 측정한 두 키워드간의 관련성이 높음을 시사하고 있으며 수직 혹은 수평 축은 자유롭게 회전이 가능하므로 아무런 의미가 없음. 키워드 색은 동일한 크러스트를 의미하고 있음

 

  • 분석기법은 빈티지와 Visualization Of Similarities (VOSviewer)를 통한 대상(Object)간의 유사도(node-link)로 Knowledge Domain Visualization의 학문영역의 지적 구조 분석을 위한 시각화를 서지계량학적 네트워크(Bibliometric network)의 다차원 척도 기법(Multidimensional Scaling, MDS)을 통해 분석하였다. 키워드맵 분석은 해당분야의 연구경향을 파악하고 연구주제별 방향분석을 통해 향후 해당분야의 분석대상 개념정의와 주제별 네트워크 가시화를 포함한 적절한 핵심개념 및 중요키워드 선정에 기여할 수 있는 장점이 있음

 

 


2018-04-04 오후 3:10:35, 조회수 : 882