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웹보메트릭스와 계량정보학
강의 소개

영남대학교 문과대학 언론정보학과
교수 박한우
담당교수/과목개요
담당교수
• 성명 : 박한우
• 소속 : 언론정보학과
• 전화번호 : 연구실) 810-2275
과목개요
• 교과목 : 국문명) 웹보메트릭스와 계량정보학
영문명) Webometrics and Quantitative
Information Science
• 이수구분 : 전공선택
• 학점 : 3학점
강의소개

이 강의의 목적은 커뮤니케이션의 핵심인 “정보”의
수집, 관리, 측정, 교환, 저장, 유통과 관련된 여러 이슈들을 계량적인
관점에서 접근하는 것이다.
인터넷 도입 이전의 정보를 계량화하기 위한 이론적 관점을
검토하고, 기존 이론이 디지털 시대에 어떻게 적용가능한지 강의한다.
나아가 학생들은 웹보메트릭스의 개념적 분석틀과 방법론을 학습하여
월드와이드웹에서 데이터를 수집해서 분석하는 절차를 배울 수 있다.
수업목표

1

계량정보학에 대한 기본적 이해력 함양을 통한 응용능력을 개발한다.

2

웹데이터를 분석하는 웹보메트릭스 이론과 방법론을 학습한다.

3

계량정보학과 웹보메트릭스의 핵심 개념들을 그 구체적 사례와 함께
검토한다.
수업진행방법

• 강의 중심이나 학생들의 개별과제 및 그룹과제를 통한 학생참여가
필수임
• 강의지원 웹사이트를 통해서 공지사항, 묻고 답하기, 수업자료 배포,
레포트 출제 및 접수, 문자메시지를 통한 비상 커뮤니케이션 및
코디네이션, 평가 등 거의 모든 과정이 이루어지므로, 학생들은
수시로 웹사이트를 체크하여 업데이트된 내용을 숙지하고 수업에
임해야 함
• 특히, 각 모듈(module)마다 서술개조식으로 정리된 수업노트(class
note)를 수업 전에 강의지원 웹사이트를 통하여 전자적으로 배포한다.
학생들은 미리 수업노트를 프린트하여 수업시간에 가지고 오거나
노트북 컴퓨터에 파일을 저장하여 수업에 출석해야 한다.
중요교재 및 문헌

• 니콜라 드 벨리스 지음, 계량정보연구포럼 옮김, 계량서지학과
인용분석 /SCI에서 사이버메트릭스까지.
• 김현희, 김용호 (1993), 계량정보학. 구미무역.
• 임상곤(1995), 정보분석론, 백산출판사.
• 한국정보화진흥원(2012), 새로운 미래를 여는 빅데이터 시대,
빅데이터 연구센터
• Thelwall, M. (2012). Introduction to Webometric Analyst 2.0: A
Research Tool for Social Scientists.
http://lexiurl.wlv.ac.uk/searcher/IntroductionToWebometricAnalyst2.d
oc.
수업의 효율성 제고를 위한 기타사항

• 시험과 과제물에 남의 것을 복사하거나 부정행위를 하는 경우 F
처리함
• 수업출결과 관련 대리출석을 부탁한 학생과 대리 출석한 학생 모두 F
처리됨
• 공인출석계는 특별한 사유가 없는 한 1회를 초과하여 제출할 수 없음

• 4학년 학생의 경우에 취업 등을 이유로 한 출석 및 성적에 관한 문의는
개강 후 2주 이내에 반드시 할 것
학습평가
평가방식
• 평가는 시험(중간, 기말)과 그룹과제, 개인과제, 수업참여, 그리고
출석으로 평가함
• 시험(중간, 기말시험): 중간, 기말 모두 객관식, 단답형, 논술형 주관식
문항으로 구성되며 시험시간은 50분임,
• 시험 반영비율: 중간시험 30%, 기말시험 30%
• 그룹은 웹사이트 등을 이용하여 자발적으로 약 5명 내외로 구성되며,
수업내용과 관련된 내용으로 이론적 논의를 구체적인 사례를 통해서 좁고
깊게 탐구하는 것을 목표로 함
• 그룹과제는 그룹기획안 작성 및 제출, 파워포인트 프리젠테이션 발표 및
제출로 구성
• 기획서는 문자 그대로, 어떤 토픽을 할 것이며, 왜 이 토픽을 하는 것이
중요하며, 토픽에 대한 간략한 개요/소개를 정리하고, 간략한 내용의
꼭지를 담아서 앞으로의 계획과 함께 해당 팀이 이 프로젝트를 하기에
얼마나 적합한지에 대해서 정리해서 제출. 분량은 500 단어/낱말로 하며,
통상 중간고사 이후 첫 번째 시간인 9주차가 마감시간임
학습평가
그룹프로젝트 평가
• 그룹프로젝트의 기획안, 파워포인트, 그룹회의록, 최종결과물은 다음과
같은 항목으로 평가됨
1. 중요성: 이것은 수행할만한 가치가 있는 중요한 프로젝트인가?
2. 충실성: 무엇을 하려고 하는지 내용이 충분히 설명되었는가?
3.
4.
5.
6.

논리성: 충분한 근거를 지니고 설득력 있게 작성되었는가?
실현가능성: 주어진 시간 내에 완성될 수 있는가?
관련성: 해당 수업의 내용과 얼마나 관련성이 있는가?
참여성: 모든 그룹 성원들이 진정으로 참여했는가?

7. 독창성: 기존에 없는 독창적인 토픽, 아이디어, 방법인가?
8. 성실성: 프로젝트와 관련된 일들을 꾸준히 수행했는가?
학습평가
개인과제 및 출석
• 개인과제는 학기 동안에 수시로 실시되며 수업내용에 기본이해를 돕기
위한 과제임
• 개인과제는 개인의 이해력과 논리적 추론 능력이 평가됨
• 그룹 및 개인 과제 반영비율: 30%
• 출석은 결석 1회에 1점 감점 (예를 들어, 3회 결석이면 -3점) , 지각은
1회에 0.5점 감정 (예를 들어, 지각 2회면 -1점), 군
입대, 부모상, 병원치료, 교생실습사의 경우에 한해서 증빙서류 제출시
출석점수를 고려함. 학교행사와 관련된 특별한 상황이 아니라면
“공인출석계” 는 1회만 허용함
• 출석 반영비율: 10%
• 기타
- 수업 진행에 적극적으로 참여한 경우 부가점수가 주어질 수 있음
- 반면, 수업진행을 방해했다고 판단되는 경우(잡담 등등의 이유로)는
지적시 감점 될 수 있음.
주별 수업 계획서
주차

구분

온라인
1주차

오프라인
온라인

2주차

오프라인
온라인

3주차
오프라인

4주차

5주차

온라인

오프라인
온라인
오프라인

학습목표 및 목차
강의: 정보의 속성과 본질에 대한 개괄
토론: 정보 계량화의 장점과 단점은 무엇인가?
과제: 대학생활과 관련된 정보 수집하기
강의: 계량정보학적 관점이란?
토론: 계량정보학이 학술정보와 관련해 중요한 이유는 무엇인가?
발표: 대학과정에서 수행한 학습자료들을 큐레이팅하고 공유하기
강의: 계량정보학의 역사와 목적 - 어떻게 시작되었으며 어떻게 쓸 수
있는가
팀 프로젝트: 취업희망 기업들의 정보공개 현황 파악 및 효과적
관리전략
강의: 계량정보학의 실증적 기반
토론: 계량정보학의 연구방법에 어떤 영향을 미치는가?
강의: 과학정보와(의 계량화 기법과) 인용분석
시연: 툴을 이용하여 실제 정보확산 지도를 만들고 측정하기
주별 수업 계획서
주차

구분
온라인

6주차

오프라인
온라인

7주차

오프라인
온라인

8주차

오프라인

온라인
9주차

오프라인
온라인

10주차

오프라인

학습목표 및 목차
강의: 계량정보학의 수학적 기반
토론: 연구공동체에서 정보 흐름에 미치는 요인은 무엇인가?
팀 프로젝트: 팀 구성원 내부의 정보 흐름을 시각화하기
강의: 웹보메트릭스 분석기법의 개괄
시연: 툴을 이용하여 웹보메트릭스 지표의 계산 절차와 과정을 익힘
강의: 7주차까지의 강의내용을 문제풀이 형태로 복습하기
평가: 중간고사
강의: 정보의 지도화와 패러다임의 전환
과제: 지도화를 통해서 SNS 정보구조의 특징 조사하기
강의: 과학사와 과학사회학에서 계량정보학의 이슈
토론: 웹보메트릭스는 계량정보학의 미래인가?
주별 수업 계획서
주차

구분
온라인

11주차

오프라인
온라인

12주차

오프라인
온라인

13주차

오프라인
온라인

14주차

오프라인

온라인
15주차
오프라인

학습목표 및 목차
강의: 학술정보에서 영향력 지수의 개괄
과제: 영향력 지수의 실제 계산 및 그 결과에 대해서 공유하기
강의: 웹보메트릭스에서 영향력 지수
과제: 사이버공간의 대학들 웹 영향력 지수 비교하기
강의: 과학정책 및 관리 도구로서 계량정보학

과제: R&D 인용지도 그리기
강의: 디지털 사회의 계량정보학
팀 발표: 디지털 미디어의 확산이 인용현상을 어떻게 변화시킬 것인가?
강의: 학생들과 질의-응답식으로 상호작용하면서 전체 수업에 대한
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웹보메트릭스와 계량정보학 강의소개

  • 1. 웹보메트릭스와 계량정보학 강의 소개 영남대학교 문과대학 언론정보학과 교수 박한우
  • 2. 담당교수/과목개요 담당교수 • 성명 : 박한우 • 소속 : 언론정보학과 • 전화번호 : 연구실) 810-2275 과목개요 • 교과목 : 국문명) 웹보메트릭스와 계량정보학 영문명) Webometrics and Quantitative Information Science • 이수구분 : 전공선택 • 학점 : 3학점
  • 3. 강의소개 이 강의의 목적은 커뮤니케이션의 핵심인 “정보”의 수집, 관리, 측정, 교환, 저장, 유통과 관련된 여러 이슈들을 계량적인 관점에서 접근하는 것이다. 인터넷 도입 이전의 정보를 계량화하기 위한 이론적 관점을 검토하고, 기존 이론이 디지털 시대에 어떻게 적용가능한지 강의한다. 나아가 학생들은 웹보메트릭스의 개념적 분석틀과 방법론을 학습하여 월드와이드웹에서 데이터를 수집해서 분석하는 절차를 배울 수 있다.
  • 4. 수업목표 1 계량정보학에 대한 기본적 이해력 함양을 통한 응용능력을 개발한다. 2 웹데이터를 분석하는 웹보메트릭스 이론과 방법론을 학습한다. 3 계량정보학과 웹보메트릭스의 핵심 개념들을 그 구체적 사례와 함께 검토한다.
  • 5. 수업진행방법 • 강의 중심이나 학생들의 개별과제 및 그룹과제를 통한 학생참여가 필수임 • 강의지원 웹사이트를 통해서 공지사항, 묻고 답하기, 수업자료 배포, 레포트 출제 및 접수, 문자메시지를 통한 비상 커뮤니케이션 및 코디네이션, 평가 등 거의 모든 과정이 이루어지므로, 학생들은 수시로 웹사이트를 체크하여 업데이트된 내용을 숙지하고 수업에 임해야 함 • 특히, 각 모듈(module)마다 서술개조식으로 정리된 수업노트(class note)를 수업 전에 강의지원 웹사이트를 통하여 전자적으로 배포한다. 학생들은 미리 수업노트를 프린트하여 수업시간에 가지고 오거나 노트북 컴퓨터에 파일을 저장하여 수업에 출석해야 한다.
  • 6. 중요교재 및 문헌 • 니콜라 드 벨리스 지음, 계량정보연구포럼 옮김, 계량서지학과 인용분석 /SCI에서 사이버메트릭스까지. • 김현희, 김용호 (1993), 계량정보학. 구미무역. • 임상곤(1995), 정보분석론, 백산출판사. • 한국정보화진흥원(2012), 새로운 미래를 여는 빅데이터 시대, 빅데이터 연구센터 • Thelwall, M. (2012). Introduction to Webometric Analyst 2.0: A Research Tool for Social Scientists. http://lexiurl.wlv.ac.uk/searcher/IntroductionToWebometricAnalyst2.d oc.
  • 7. 수업의 효율성 제고를 위한 기타사항 • 시험과 과제물에 남의 것을 복사하거나 부정행위를 하는 경우 F 처리함 • 수업출결과 관련 대리출석을 부탁한 학생과 대리 출석한 학생 모두 F 처리됨 • 공인출석계는 특별한 사유가 없는 한 1회를 초과하여 제출할 수 없음 • 4학년 학생의 경우에 취업 등을 이유로 한 출석 및 성적에 관한 문의는 개강 후 2주 이내에 반드시 할 것
  • 8. 학습평가 평가방식 • 평가는 시험(중간, 기말)과 그룹과제, 개인과제, 수업참여, 그리고 출석으로 평가함 • 시험(중간, 기말시험): 중간, 기말 모두 객관식, 단답형, 논술형 주관식 문항으로 구성되며 시험시간은 50분임, • 시험 반영비율: 중간시험 30%, 기말시험 30% • 그룹은 웹사이트 등을 이용하여 자발적으로 약 5명 내외로 구성되며, 수업내용과 관련된 내용으로 이론적 논의를 구체적인 사례를 통해서 좁고 깊게 탐구하는 것을 목표로 함 • 그룹과제는 그룹기획안 작성 및 제출, 파워포인트 프리젠테이션 발표 및 제출로 구성 • 기획서는 문자 그대로, 어떤 토픽을 할 것이며, 왜 이 토픽을 하는 것이 중요하며, 토픽에 대한 간략한 개요/소개를 정리하고, 간략한 내용의 꼭지를 담아서 앞으로의 계획과 함께 해당 팀이 이 프로젝트를 하기에 얼마나 적합한지에 대해서 정리해서 제출. 분량은 500 단어/낱말로 하며, 통상 중간고사 이후 첫 번째 시간인 9주차가 마감시간임
  • 9. 학습평가 그룹프로젝트 평가 • 그룹프로젝트의 기획안, 파워포인트, 그룹회의록, 최종결과물은 다음과 같은 항목으로 평가됨 1. 중요성: 이것은 수행할만한 가치가 있는 중요한 프로젝트인가? 2. 충실성: 무엇을 하려고 하는지 내용이 충분히 설명되었는가? 3. 4. 5. 6. 논리성: 충분한 근거를 지니고 설득력 있게 작성되었는가? 실현가능성: 주어진 시간 내에 완성될 수 있는가? 관련성: 해당 수업의 내용과 얼마나 관련성이 있는가? 참여성: 모든 그룹 성원들이 진정으로 참여했는가? 7. 독창성: 기존에 없는 독창적인 토픽, 아이디어, 방법인가? 8. 성실성: 프로젝트와 관련된 일들을 꾸준히 수행했는가?
  • 10. 학습평가 개인과제 및 출석 • 개인과제는 학기 동안에 수시로 실시되며 수업내용에 기본이해를 돕기 위한 과제임 • 개인과제는 개인의 이해력과 논리적 추론 능력이 평가됨 • 그룹 및 개인 과제 반영비율: 30% • 출석은 결석 1회에 1점 감점 (예를 들어, 3회 결석이면 -3점) , 지각은 1회에 0.5점 감정 (예를 들어, 지각 2회면 -1점), 군 입대, 부모상, 병원치료, 교생실습사의 경우에 한해서 증빙서류 제출시 출석점수를 고려함. 학교행사와 관련된 특별한 상황이 아니라면 “공인출석계” 는 1회만 허용함 • 출석 반영비율: 10% • 기타 - 수업 진행에 적극적으로 참여한 경우 부가점수가 주어질 수 있음 - 반면, 수업진행을 방해했다고 판단되는 경우(잡담 등등의 이유로)는 지적시 감점 될 수 있음.
  • 11. 주별 수업 계획서 주차 구분 온라인 1주차 오프라인 온라인 2주차 오프라인 온라인 3주차 오프라인 4주차 5주차 온라인 오프라인 온라인 오프라인 학습목표 및 목차 강의: 정보의 속성과 본질에 대한 개괄 토론: 정보 계량화의 장점과 단점은 무엇인가? 과제: 대학생활과 관련된 정보 수집하기 강의: 계량정보학적 관점이란? 토론: 계량정보학이 학술정보와 관련해 중요한 이유는 무엇인가? 발표: 대학과정에서 수행한 학습자료들을 큐레이팅하고 공유하기 강의: 계량정보학의 역사와 목적 - 어떻게 시작되었으며 어떻게 쓸 수 있는가 팀 프로젝트: 취업희망 기업들의 정보공개 현황 파악 및 효과적 관리전략 강의: 계량정보학의 실증적 기반 토론: 계량정보학의 연구방법에 어떤 영향을 미치는가? 강의: 과학정보와(의 계량화 기법과) 인용분석 시연: 툴을 이용하여 실제 정보확산 지도를 만들고 측정하기
  • 12. 주별 수업 계획서 주차 구분 온라인 6주차 오프라인 온라인 7주차 오프라인 온라인 8주차 오프라인 온라인 9주차 오프라인 온라인 10주차 오프라인 학습목표 및 목차 강의: 계량정보학의 수학적 기반 토론: 연구공동체에서 정보 흐름에 미치는 요인은 무엇인가? 팀 프로젝트: 팀 구성원 내부의 정보 흐름을 시각화하기 강의: 웹보메트릭스 분석기법의 개괄 시연: 툴을 이용하여 웹보메트릭스 지표의 계산 절차와 과정을 익힘 강의: 7주차까지의 강의내용을 문제풀이 형태로 복습하기 평가: 중간고사 강의: 정보의 지도화와 패러다임의 전환 과제: 지도화를 통해서 SNS 정보구조의 특징 조사하기 강의: 과학사와 과학사회학에서 계량정보학의 이슈 토론: 웹보메트릭스는 계량정보학의 미래인가?
  • 13. 주별 수업 계획서 주차 구분 온라인 11주차 오프라인 온라인 12주차 오프라인 온라인 13주차 오프라인 온라인 14주차 오프라인 온라인 15주차 오프라인 학습목표 및 목차 강의: 학술정보에서 영향력 지수의 개괄 과제: 영향력 지수의 실제 계산 및 그 결과에 대해서 공유하기 강의: 웹보메트릭스에서 영향력 지수 과제: 사이버공간의 대학들 웹 영향력 지수 비교하기 강의: 과학정책 및 관리 도구로서 계량정보학 과제: R&D 인용지도 그리기 강의: 디지털 사회의 계량정보학 팀 발표: 디지털 미디어의 확산이 인용현상을 어떻게 변화시킬 것인가? 강의: 학생들과 질의-응답식으로 상호작용하면서 전체 수업에 대한 심화학습 평가: 기말고사