오픈과학 환경에서 동료심사 분야의 지적구조 분석

Abstract

오픈 과학으로 진화하는 학문 생태계 속에서, 익명성과 기밀성을 전제로 한 전통적 동료심사의 한계가 논의되고 있다. 이에 따라 투명성과 개방성을 강화하려는 개방형 동료심사가 대안적 모형으로 제시되고 있으나, 동료심사 분야 전반에서 개방형 동료심사가 어떠한 주제적 맥락 속에서 논의되고 있는지에 대한 분석은 부족하다. 이에 본 연구는 저자 키워드 네트워크 분석을 활용하여 오픈과학 환경에서 동료심사 분야의 지적구조를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 Web of Science에서 2020년부터 2024년까지 ‘peer review’를 주제로 학술지 동료심사를 다룬 논문 620편을 수집하였다. 각 논문의 저자 키워드를 추출하여 전처리를 수행한 결과 총 2,102개의 키워드를 도출하였다. 이 중 최소 5회 이상 출현한 65개를 핵심 키워드로 선정하였다. 선정된 핵심 키워드를 대상으로 동시출현빈도 행렬과 코사인 유사도 행렬을 생성한 후 PFNet을 구축하고 PNNC 알고리즘을 적용하여 15개의 군집을 도출하였다. 또한 전역중심성과 지역중심성 분석을 통해 네트워크 전체와 각 군집에서 영향력 있는 키워드를 파악하였다. 기초 분석 결과, 동료심사 연구는 2020년 이후 매년 100편 이상의 논문이 발표되어 안정적인 연구 생산성을 보였으며, 문헌정보학을 중심으로 컴퓨터과학, 의학 등의 분야에서 수행되고 있었다. 네트워크 분석 결과, 오픈과학의 개방성과 투명성 원칙과 관련된 주제들이 핵심 영역으로 나타났다. 특히 ‘open peer review’는 전역중심성과 지역중심성 지표가 모두 높은 값을 보여 동료심사 연구 전반의 주요 주제로 나타났다. 지적구조 분석 결과, 오픈과학 환경에서 동료심사의 투명성과 품질 강화를 중심으로 연구가 전개되고, 개방형 동료심사가 주요 대안으로 논의되고 있음을 확인하였다. 아울러 기존 동료심사의 한계와 관련된 쟁점 역시 오픈과학 환경에서도 지속적으로 논의되고 있음을 확인하였다. 본 연구는 저자 키워드 네트워크를 활용하여 오픈과학 환경에서 국외 동료심사 분야의 지적구조를 분석했다는 점에서 의의를 지니며, 국내 동료심사의 발전과 향후 연구 방향을 모색하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.;In an academic ecosystem evolving into open science, the limitations of traditional peer review based on anonymity and confidentiality are being critically examined. In this context, open peer review has been proposed as an alternative model to strengthen transparency and openness in scholarly communication. However, there is still a lack of analysis of how open peer review is thematically situated within the peer review research. The aim of this study is to investigate the intellectual structure of international peer review research in an open science paradigm. To achieve this goal, 620 journal articles related to peer review, published between 2020 and 2024, were collected from the Web of Science database. In this study, author keywords were extracted from these articles and an author keyword network analysis was conducted. After data cleansing, a total of 2,102 author keywords were obtained, and 65 keywords that appeared at least five times were selected as core keywords. Based on these core keywords, a co-occurrence frequency matrix and a cosine similarity matrix were constructed, a Pathfinder Network(PFNet) was generated, and the Parallel Nearest Neighbor Clustering(PNNC) algorithm was applied to identify 15 clusters and to visualize the intellectual structure of the field. In addition, weighted degree centrality at the global and local centrality was used to identify influential keywords in the overall network and within each cluster. As a result of the analysis, more than 100 peer review articles have been published each year since 2020, indicating stable research productivity, and that this work has been conducted mainly in library and information science, computer science, and medicine. The network analysis revealed that topics related to the principles of openness and transparency promoted by open science constituted core thematic areas. In particular, ‘open peer review’ showed high values of both global and local centrality, confirming it as a key topic across the peer review literature. An analysis of the intellectual structure reveals that research in the open science paradigm has primarily focused on improving the transparency and quality of peer review. Open peer review has emerged as a key alternative in this context Additionally, the limitations of traditional peer review are continually debated within the open science paradigm. This study is significant for analyzing the intellectual structure of international peer review research in an open science paradigm using author keyword networks. Its results can serve as a basis for developing peer review systems in Korea and for identifying future research directions.