글로벌 연구 성과 평가에서 정확한 해석을 돕기 위한 인용 영향력 분석 지표군이 InCites Benchmarking & Analytics에 추가되었습니다.
연구 영향력의 정확한 평가와 관리는 효율적이고 정보에 기반한 의사 결정과 전략적 투자를 위해 필수적입니다. Category Normalized Citation Impact (CNCI)는 연구 영향력 평가를 위해 널리 사용되는 방법입니다. CNCI는 출판물의 인용 횟수를 같은 해에 같은 연구 분야에서 출판된 같은 문서 유형의 출판물과 비교합니다.
Institute for Scientific Information (ISI)는 이 접근법의 강점과 한계를 폭넓게 기록했으며 해당 지표를 윤리적으로 활용하기 위한 실질적인 지침을 제공합니다. InCites Benchmarking & Analytics (InCites) 내에서 CNCI는 연구자, 학과, 기관 또는 지역에 기인하는 연구 출판물의 CNCI 값의 평균으로 계산됩니다. ‘Profiles not metrics (계량지표의 대안, 프로필)’ 보고서에서 설명한 바와 같이, ISI의 연구 평가 지침에 따라, InCites는 기관과 국가에 대한 CNCI 임팩트 프로필을 분석할 수 있는 기능과 출판 연도별 CNCI 트렌드 그래프를 제공합니다.
Collab-CNCI의 진화
2020년부터 ISI는 공동 연구가 인용 변동성의 또 다른 체계적 요소임을 입증하기 위해 그 결과를 확인하고 발표해 왔습니다. 평균적으로 국내 논문은 국제 공동 연구 논문보다 인용 횟수가 적습니다. 이 연구를 바탕으로 Collaboration-CNCI (Collab-CNCI)가 개발되었고, Interpreting CNCIs on a country-scale (2020)이라는 학술 커뮤니티에 처음 소개되었습니다. 클래리베이트 보고서인 Research credit management in a collaborative world (2022)는 Collab-CNCI가 개별 지표로써 보다 연구 프로필 분석에 어떻게 기여하는지를 설명합니다. 이후 2023년에 Unpacking research profiles 가 발표되었고, 2024년에는 ISI를 통해 Tracking changes in CNCI에서CNCI 유형 간의 차이에 영향을 미치는 요인을 분석하는 최신 업데이트를 발표하였습니다.
Collab-CNCI는 인용 횟수를 표준화하기 위해 한 가지 단계를 추가 적용합니다. CNCI와 마찬가지로 문서 유형, 출판 연도, 연구 분야를 기준으로 하며, 이에 추가국내 연구와 국제 연구를 구분하는 공동 연구 유형을 고려하여 분석됩니다. CNCI와 동일하게, Collab-CNCI는 논문, 기관, 국가(또는 기타 다른 분석 유형)에 대한 예상 인용 횟수에서 나타나는 편차에 대한 유용한 통찰력을 제공하며, 이제 공동 연구 유형을 고려한 분석이 가능합니다.
Collab-CNCI는 이제 새로운 공동 연구 지표의 일부로서 InCites Benchmarking & Analytics의 모든 분석에서 사용할 수 있습니다. 연구 자료는 5가지 공동 연구 유형과 전체 국내 및 국제 범주로 필터링할 수 있습니다. 또한, 국내 및 국제 공동 연구를 총합 Collab-CNCI 값과 해당 백분율 및 자료 총계를 사용하여 비교할 수 있습니다. 풍부한 메타데이터를 포함한 내보내기 옵션을 통해 맞춤형 집계 분석을 수행할 수 있습니다.
CNCI와 마찬가지로, 이 새로운 분석 기능은 연구자, 기관, 학과, 국가 등 다양한 수준의 집계에 적용할 수 있습니다.
Figure 1: Singapore country-wide research output
국제 연구 평가에 있어 중요한 고려 사항
연구의 영향력을 분석하고자 하는 이해관계자들에게 Collab-CNCI는 공동 연구가 인용률에 어떤 영향을 미치는지에 대해 중요한 인사이트를 제공합니다. 국제 공동 연구는 인용 증가의 주요 동인(driver)으로, 국내 연구의 영향력을 능가하는 경우가 많습니다. 이 결과는 광범위한 다차원 데이터를 면밀히 분석하지 않으면 파악하기 어려울 수 있습니다. 여기서 중요한 점이 있습니다. 국제 공동 연구 데이터의 광범위한 의미를 고려하지 않으면 연구 평가 담당자가 잘못된 방향으로 나아갈 수도 있습니다. 이는 왜곡된 결론과 비효율적인 정책 결정으로 이어질 수 있습니다. 공동 연구 유형별로 출판물과 Collab-CNCI를 분류하면 연구 기관, 정부 및 펀딩 기관에서 공동 연구 패턴을 분석하고 전략을 정교화하는데 활용할 수 있습니다.
고려해야 할 핵심 질문은 다음과 같습니다: 기관이나 국가가 국내 및 국제 공동 연구를 얼마나 효과적으로 활용하고 있는가? 그들의 공동 연구 패턴이 글로벌 트렌드와 얼마나 밀접하게 일치하는가? 장기적으로 그들의 인용 영향력은 얼마나 안정적인가?
후자의 경우, 국제 공동 연구가 인용 영향력 향상의 원동력으로 널리 인식되고 있지만, 지속적인 연구 환경을 구축하기 위해서는 강력한 국내 공동 연구가 필수적인 기반이 됩니다.. 대규모 다국적(4자 이상) 공동 연구는 높은 영향력을 가질 수 있지만, 장기적으로 유지하기가 어렵습니다. 따라서 국내 및 2자 또는 3자 국제 공동 연구는 인용 영향력에서 장기적인 성장을 위해 보다 실용적이고 신뢰할 수 있는 전략이 될 수 있습니다.
CNCI와 Collab-CNCI는 인용 횟수를 같은 방식으로 정규화 하지 않기 때문에, 두 지표를 단순 비교하는 것은 쉽지 않습니다: 각 지표가 제공하는 통찰은 상호보완적입니다. Collab-CNCI는 특정 출판 연도, 문서 유형, 연구 분야, 공동 연구 유형에 따라 국제 공동 연구 유형의 증가와 국내 공동 연구 유형의 감소가 예상된다는 가정을 적용합니다. 이러한 조정에 따라 국제 인용의 높은 비중으로 인해 기관 또는 국가와 같이 집계된 분석 유형의 전체 CNCI 평균이 낮아질 수 있습니다. 그러나 지표를 병렬적으로 분석하면 CNCI에서 Collab-CNCI로 증가 또는 감소하는 요인을 더 잘 이해할 수 있습니다.
Figure 2: Japan international collaborations
Collab-CNCI를 전략 플랜에 적용하기
새로운 공동 연구 지표군을 신뢰할 수 있는 InCites의 다양한 지표와 함께 사용하면, 학술 기관, 정부, 펀딩 기관이 더욱 정확한 벤치마킹, 보다 신중한 펀딩 조정, 보다 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
- 연구 품질 대비 공동 연구의 영향력에 대한 균형 잡힌 시각을 확보하여 진정한 영향력 동인을 밝혀내고, 영향력을 평가합니다.
- 지속적이고 탄력적인 연구 성과를 보장하기 위해 강력한 국내 및 국제 네트워크를 유지함으로써 공동 연구 파트너의 밸런스를 유지합니다.
- 정책과 투자를 조정하여 공동 연구가 가장 큰 영향을 미치는 분야에 연구 펀딩을 우선적으로 배정합니다.
기관 또는 국가 차원의 연구 강점을 명확하게 이해함으로써, Collab-CNCI는 연구 관리자들이 지속 가능한 연구 성장을 보장할 수 있도록 지원합니다.
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