국내 HCI 분야 협업 네트워크 분석

Abstract

본 연구의 목적은 국내 휴먼 컴퓨터 인터랙션(HCI) 연구의 협력관계 경향을 연구자와 그들의 소속기관 협업 네트워크를 통해 파악하여 각 네트워크의 특징을 규명하는 것이다. 국내 HCI 분야를 조망한 선행연구를 검토한 결과, 주로 연구 주제의 키워드를 분석하거나 발전 방향에 초점을 맞춘 연구가 대다수였고 HCI 분야 연구자의 소속기관 정보를 활용하여 분석한 연구는 미비하였다. 또한 대량의 데이터를 활용하여 계량정보학적인 분석을 시도한 연구도 부족한 실정이었다. 따라서 본 연구는 ｢한국 HCI 학회 논문지｣의 경우 2006년에서 2023년의 논문, <한국 HCI 학술대회 발표 논문집>의 경우 2021년에서 2023년의 프로시딩을 수집하여 데이터를 구축하였다. 연구 방법론으로 네트워크 분석 방법을 이용하였다. 수집된 논문 정보에서 연구자와 기관의 코사인 유사도와 피어슨 상관 계수를 적용하여 행렬을 작성하였다. 이후 패스파인더 네트워크 알고리즘을 적용하여 연구자 간, 기관 간의 관계를 네트워크로 시각화하고, 병렬 최근접 이웃 클러스터링 군집으로 형성하여 세부 컴포넌트들을 살펴보았다. 이와 함께 각 연구자와 기관의 영향력을 살펴보기 위해 최근접 중심성과 삼각매개 중심성 지표를 활용하였다. 네트워크 분석으로 얻은 결과는 다음과 같다. 첫째, 기초 현황을 분석한 결과 학회지에서 평균 약 13편, 프로시딩에서 평균 약 160편의 논문이 매년 발간되고 있었다. 연구자의 논문 투고 횟수 분포는 멱함수 분포를 보이고 있으며, 단독연구보다 협업연구가 대부분임을 확인하였다. 한편 동일 대학, 동일 출연연구소, 동일 병원, 동일 사기업 내에서 진행된 기관 내 연구가 대부분을 차지하였다. HCI 분야 연구가 동일 기관 내에 존재하는 연구자들을 중심으로 이루어지고 있음을 알 수 있었다. 둘째, 학회지의 연구자 네트워크와 프로시딩의 연구자 네트워크가 단일의 컴포넌트가 아닌 각각 23개와 36개의 컴포넌트로 구성되어 있다는 점은 네트워크의 단절적인 특성을 보여준다. 대부분은 대학교수를 중심으로 동질적이고 폐쇄적인 컴포넌트가 형성되어 있었으며, 소수의 대학교수만이 다른 대학 구성원과 연결되어 있었다. 그래서 HCI 분야의 학회지와 프로시딩의 모든 연구자 네트워크는 단절적인 특성과 응집적인 특성을 모두 갖는다고 볼 수 있다. 연구자 네트워크의 중심성 분석 결과에서는 전반적으로 대학교수들이 최근접 중심성과 삼각매개 중심성의 상위권을 차지하는 경향을 보였다. 개별 컴포넌트 단위에서도 대학교수의 중심성이 특별히 높게 나타났다. 셋째, 학회지의 기관 네트워크와 프로시딩의 기관 네트워크는 단절적인 구조라기보다는 하나의 노드를 중심으로 연결되어 있는 방사형 네트워크를 보여준다. 중심성 분석 결과, 학회지 네트워크는 전반적으로 대학이 최근접 중심성과 삼각매개 중심성의 상위권을 차지하는 경향을 보였다. 한편 프로시딩 네트워크의 경우 대학뿐만 아니라 사기업의 중심성도 높게 나타났다. 이상과 같이 본 연구에서는 네트워크 분석을 통하여 국내 HCI 분야의 개괄적인 협업의 모습을 시각화하여 구체적으로 파악할 수 있었다. 연구자와 기관 간의 협력 관계 및 유형을 살펴보았기 때문에 보다 구체적인 국내 HCI 분야 지식구조 및 네트워크 파악이 가능할 것으로 기대된다.;The purpose of this study is to identify the collaborative relationships in Human-Computer Interaction (HCI) research in Korea by examining the collaboration networks among each researcher and their affiliated institution. As a result of reviewing previous studies on HCI in Korea, the majority of studies mainly analyzed keywords of research topics or focused on development directions, and studies that analyzed using information on the affiliated institutions of researchers in the HCI field were insufficient. Moreover, there was a lack of research that attempted quantitative analysis using large amounts of data. Therefore, this study constructed data by collecting papers from ｢Journal of the HCI Society of Korea｣ from 2006 to 2023 and from <PROCEEDINGS OF HCI KOREA> from 2021 to 2023. Network analysis method was used as a research methodology. A matrix was created by applying the cosine similarity and Pearson correlation coefficient of researchers and institutions from the collected paper information. Afterwards, the relationship between each researcher and institution was visualized as a network by applying the pathfinder network algorithm, and the detailed components were examined by forming parallel near network clustering. In addition, nearest centrality and triangle betweenness centrality indicators were used to examine the influence of each researcher and institution. The results obtained from network analysis are as follows. First, as a result of analyzing the basic status, an average of about 13 papers in academic journals and an average of 160 papers in proceedings were published every year. The distribution of the number of paper submissions by researchers shows a power-law distribution, and it was confirmed that most of the research was collaborative research rather than independent research. Meanwhile, most of the intra-institutional studies were conducted within the same university, the same research institute, the same hospital, and the same company. It was found that research in the HCI field in Korea is being conducted mainly by researchers existing in the same institution. Second, the fact that the researcher network of journals and the researcher network of procedures are composed of 23 and 36 components, respectively, rather than a single component, shows the disconnected nature of the network. Most of them had homogeneous and closed components centered on university professors, and only a few university professors were connected to other university members. Therefore, all researcher networks in academic journals and proceedings in the HCI field can be seen to have both disconnected and cohesive characteristics. The results of the centrality analysis of the researcher network showed that overall university professors tended to rank at the top of nearest centrality and triangle betweenness centrality. Even at the individual component level, the centrality of university professors was found to be particularly high. Third, the institutional network of the academic journal and the institutional network of the proceedings show a radial network connected around a single node rather than a disconnected structure. As a result of the centrality analysis, the journal network overall showed a tendency for universities to rank high in nearest centrality and triangle betweenness centrality. Meanwhile, in the case of the proceeding network, the centrality of not only universities but also companies was high. As mentioned above, this study, the general collaboration in the HCI field in Korea could be visualized and grasped in detail through network analysis. These research results provide the collaboration networks among each researcher and their affiliated institution. Therefore, it is expected that it will be possible to identify the specific knowledge structure and network in the HCI field in Korea.