주경로분석

Main path analysis

주경로 분석은 1989년 Hummon과 Doreian이 처음 제안한 수학 도구로, 지시된 Acyclick Graph(DAG)의 한 형태인 인용망의 주요 경로를 식별하기 위해 제안하였다.[1]그 후 기술적 궤적을 매핑하고, 과학적 지식의 흐름을 탐구하며, 문헌 검토를 실시하는 효과적인 기법이 되었다.

주 경로 분석은 인용 네트워크에서 가장 중요한 경로 또는 인용 체인을 구분한다.그림에는 샘플 인용 네트워크의 전역 키 경로 주 경로(빨간색)가 표시된다(검색 경로 개수 기준 및 키 경로 1).

이 방법은 '트래버럴 카운트'라는 개념을 통해 인용 네트워크의 모든 링크의 중요성을 측정한 후 가장 중요한 링크를 순차적으로 "주 경로"로 연결시키는 것으로 시작되는데, 이는 대상 인용 네트워크에서 가장 중요한 과거 경로로 간주된다.이 방법은 인용 네트워크 형태로 조직될 수 있는 모든 인간 활동에 적용할 수 있다.이 방법은 일반적으로 서지학 인용문이나 특허 인용문을 통해 과학기술 분야의 지식 흐름이나 발전 궤적을 추적하는 데 사용된다.[2][3][4]진화하는 법률적 의견의 변화를 추적하기 위한 사법적 결정에도 적용됐다.[5]주요 경로 분석은 최근 학자들의 관심을 끌고 있다.주경로 분석과 관련된 학문적 연구는 2007년 이후 빠르게 성장했다.험몬과 도리안에서[1] 유래한 방법을 소개, 설명, 적용, 수정, 연장하는 학술기사 목록을 여기서 찾아볼 수 있다.그럼에도 불구하고 인용 데이터의 처리, 적절한 통과 중량 체계 선택, 검색 옵션 및 결과 경로 해석 등 방법을 적용하는 데 있어 광범위하게 논의되지 않은 문제가 있다.[6]

역사

주경로 분석은 Hummon과 Doreian(1989)[1]에서 처음 제안되며, 인용 네트워크 분석을 위한 다른 접근법을 제안하며, "네트워크를 통한 결합 스레드가 보존되고, 노드가 아닌 네트워크의 링크에 초점을 맞춘다"[1]고 한다.이들은 가장 많이 사용되는 인용 링크의 결과물 사슬을 '주경로'라고 부르며, "가장 많이 사용된 경로를 근거로 선택한 주경로가 문학의 주류를 식별하는 것이 우리의 직관"이라고 주장한다.그 아이디어는 DNA 연구 기사의 집합을 사용하여 검증되었다.이 방법을 보다 실용적으로 만들기 위해 류와 루(2012년)[7]는 키루트 검색을 포함하도록 방법을 확장한다.키루트 검색의 가장 유용한 특징은 키루트 번호를 조정함으로써 다른 수준의 메인 경로를 볼 수 있다는 점이다.

방법

주경로 분석은 두 단계로 진행된다.첫 번째 단계는 인용 네트워크에서 각 링크의 통과 횟수를 얻는다.문헌에는 몇 가지 유형의 횡단 횟수가 언급되어 있다.두 번째 단계는 통과 카운트의 크기에 따라 중요한 링크를 연결하여 주 경로를 검색한다.주경로 분석을 진행하기 전에 인용망을 준비해야 한다.

인용 네트워크 준비

주경로 분석을 시작하기 전에 인용망을 준비할 필요가 있다.인용 네트워크에서, 노드는 학술 기사, 특허 또는 법적 사례와 같은 문서를 나타낸다.이 노드는 인용 정보를 사용하여 연결된다.인용 네트워크는 링크의 반대쪽 끝에 있는 두 노드가 그 역할에서 대칭적이지 않기 때문에 본질적으로 지시된다.방향과 관련하여 이 글은 인용 노드가 인용 노드를 가리키는 관례를 채택하여 인용 노드의 지식이 인용 노드로 흘러간다는 사실을 나타낸다.인용 네트워크는 또한 본질적으로 반복적이며, 이것은 만약 한 노드가 그들의 지시에 따라 링크를 따라 움직인다면 결코 그 자체로 다시 연결될 수 없다는 것을 의미한다.

더 진행하기 전에 인용 네트워크와 관련된 몇 가지 용어가 여기에서 정의된다.헤드는 방향 화살표가 이끄는 노드다.꼬리는 방향 화살표의 다른 끝에 있는 노드들이다.출처는 인용은 되지만 다른 것은 인용하지 않는 노드들이다.싱크대는 다른 노드를 인용하지만 인용되지는 않는다.조상들은 대상 노드에서 거슬러 올라갈 수 있는 노드들이다.후손이란 자신의 지시에 따라 링크를 따라 움직이면 목표물에서 도달할 수 있는 노드다.

그림 1. 샘플 인용 네트워크의 SPC 값

통과 횟수

순회 카운트는 링크의 중요성을 측정한다.문헌에서는 검색 경로 카운트(SPC), 검색 경로 링크 카운트(SPC), 검색 경로 노드 쌍(SPNP) 및 기타 변형을 포함한 몇 가지 유형의 통과 카운트에 대해 설명한다.[8]이 모든 통과 카운트는 SPX로 기록될 것이다.

그림 2. 샘플 인용 네트워크의 SPLC 값

SPC(검색 경로 수)

링크의 SPC는 모든 소스로부터 모든 싱크대에 이르는 가능한 모든 경로를 통과하는 링크의 통과 횟수다.SPC는 블라디미르 바타겔지에 의해 처음 제안되었다.[9]표본 인용 네트워크의 각 링크에 대한 SPC 값은 그림 1과 같다.The SPC value for the link (B, D) is 5 because five paths (B-D-F-H-K, B-D-F-I-L, B-D-F-I-M-N, B-D-I-L, and B-D-I-M-N) traverse through it.

그림 3. 샘플 인용 네트워크의 SPNP 값

검색 경로 링크 수(SPLC)

링크의 SPLC는 꼬리 노드의 모든 선조(자체 포함)에서 모든 싱크대까지 가능한 모든 경로를 통과하는 경우 링크가 통과되는 횟수다.SPLC는 험몬과 도리안이 처음 제안한다.[1]그림 2는 그림 1과 같이 동일한 인용 네트워크에 있는 각 링크에 대한 SPLC 값을 나타낸다.6개의 경로가 링크(D, F)를 통과하여 SPLC 값 6을 제공한다.They are: B-D-F-H-K, B-D-F-I-L, B-D-F-I-M-N, D-F-H-K, D-F-I-L, and D-F-I-M-N, noting that all the paths begin either from the ancestor of D, which is B, and D itself.

검색 경로 노드 쌍(SPNP)

링크의 SPNP는 꼬리 노드의 모든 선조(자체 포함)에서 머리 노드(자체 포함)의 모든 후손(자체 포함)까지 가능한 모든 경로를 통과하는 경우 링크가 통과되는 횟수다.SPNP는 험몬과 도리안이 먼저 제안한다.[1]링크(C, H)의 SPNP 값은 A, B, C(A와 B는 C의 조상)에서 시작하여 H, K(K는 H의 자손)에서 끝나는 6개의 경로가 있기 때문에 6이다.이 경로는 A-C-H, A-C-H-K, B-C-H, C-H, C-H-K이다.

그림 4.샘플 인용 네트워크의 로컬 기본 경로

경로 검색

통과 횟수에 따라 가장 중요한 경로를 검색할 수 있다.이들을 찾는 방법에는 로컬, 글로벌, 키루트 검색 등 여러 가지가 있다.

그림 5.샘플 인용 네트워크의 전역 기본 경로

로컬 검색

현지 검색은 험몬과 도리안에서[1] "우선순위" 검색으로 언급된다.이 검색 프로세스는 항상 SPX가 가장 높은 다음 링크를 송신 링크로 선택한다.그것은 가장 많이 통과된 링크를 계속 추적하므로 모든 인용 체인 중 메인 스트림을 얻는다.그림 4는 SPC를 기반으로 획득한 로컬 주요 경로를 보여준다.검색이 노드 I에 도달하면 두 개의 나가는 링크가 동일한 SPC 값을 가지므로 그 후에 두 개의 경로가 생성된다.

그림 6.샘플 인용 네트워크의 로컬 키 경로 기본 경로

글로벌 검색

글로벌 검색은 단순히 전체 SPX가 가장 큰 인용 사슬을 제시한다.글로벌 검색의 개념은 프로젝트 스케줄링에서 중요한 경로 방법과 유사하다.SPC에 기반한 샘플 인용 네트워크의 글로벌 주요 경로는 그림 5에 제시되어 있다.B-D-F-I-M-N 경로의 모든 SPC 값의 합은 15로 가능한 모든 경로 중 가장 크다.

그림 7.샘플 인용 네트워크의 글로벌 키 경로 기본 경로

키루트 검색

키 루트 검색은 로컬 검색과 글로벌 검색 모두에서 중요한 링크가 누락되는 문제를 방지하기 위해 설계되었다.문제는 위에서 제시한 국지 및 글로벌 주요 경로에 있는데, 여기서 가장 중요한 링크(H, K) 중 하나가 주요 경로에 포함되지 않는다.류와 루(2012)에서 설명한 바와 같이,[7] 접근방식은 지정된 링크(키 루트)에서 주요 경로를 검색하여 링크의 포함을 보장한다.여러 개의 기본 경로를 얻기 위해 여러 개의 링크를 지정할 수도 있다.키루트 접근법의 또 다른 장점은 키루트 수를 변화시켜 주요 경로의 세부사항을 제어할 수 있다는 것이다.키루트 수가 많을수록 상세하게 드러난다.키 루트의 수가 특정 지점까지 증가하면 검색은 전체 인용 네트워크를 반환한다.그림 6과 7은 샘플 인용 네트워크의 로컬 키 경로와 글로벌 키 경로를 보여준다.두 가지 주요 경로에서 키 경로의 수는 1로 설정된다. 즉, 상위 링크에서만 검색 기반을 수행한다.두 개의 상단 링크(B, D)와 (H, K)가 있기 때문에, 결과적인 주 경로에는 두 개의 링크가 모두 포함된다.

변형

키 루트 검색 접근법 외에도, 방법의 변화에는 집합적이고 확률적인 접근법,[10] 지식 확산의 붕괴 [8]등을 고려하는 접근법이 포함된다.

적용들

이 방법은 이전 문서를 참고하는 전통을 유지하는 세 가지 유형의 문서화 시스템에 적용되었다.학술기사, 특허, 사법문서화 시스템이다.

학술기사

과학의 웹과 스코퍼스와 같은 학술적 인용 데이터베이스에는 포괄적인 디지털화된 인용 정보가 포함되어 있다.이러한 정보를 통해 주요 경로 분석을 적용하여 지식 구조를 조사하거나 과학 분야의 지식 흐름을 추적할 수 있다.일부 초기 애플리케이션은 중심-생산성,[11] 갈등 해결 [12]등의 주제를 탐구한다.보다 최근의 애플리케이션으로는 풀렌,[4] 나노튜브,[4] 데이터 봉투 분석,[2][13][14] 공급망 관리,[15] 기업의 사회적 책임,[16] IT 아웃소싱,[17] 의료 관광 [18]등이 있다.

특허

선행기술을 참조하는 특허는 일반적인 관행이다.예를 들어, 각 미국 특허 문서는 특허의 선행 기술을 나열하는 "Reference Included" 섹션을 포함한다.Clarivate Analytics 및 Webpat과 같은 특허 데이터베이스는 디지털화된 특허 인용 정보를 제공한다.버시파겐(2007)과 [3]미나(2007)[19]는 특허 데이터에 주경로 분석을 적용하는 초기 두 작품이다.

사법문서

관습법 체계에서는 통상 법원 결정문서는 현행 판결의 정당성을 위해 이전에 발표된 의견을 참고한다.이러한 사법적 인용문 또는 법률적 인용문은 인용 네트워크를 구축한 후 법률적 의견의 변화를 추적하는 데도 사용될 수 있다.이 분야의 연구 기회는 활짝 열려 있다.류 외 연구진(2014년)[5]은 그러한 적용 유형에 대한 탐색적 연구를 수행했다.

소프트웨어 구현

주요 경로 분석은 슬로베니아 루블랴나 대학의 블라디미르 바타겔지와 안드레이 Mrvar가 작성한 널리 사용되는 소셜 네트워크 분석 소프트웨어인 파젝에서 시행된다.파젝에서 주경로 분석을 실행하려면 먼저 인용망을 준비하고 파젝이 네트워크에서 읽도록 해야 한다.다음으로, Pajek 메인 메뉴에서 다음 명령 순서 중 하나를 적용하여 네트워크 내 모든 링크의 통과 횟수를 계산한다(횡단 카운트의 선택에 따라 다름).

Network → Acyclic Network → Create Weighted Network + Vector → Traversal Weights → Search Path Link Count (SPC) 또는

Network → Acyclic Network → Create Weighted Network + Vector → Traversal Weights → Search Path Link Count (SPC) 또는

네트워크 → Acyclic Network → 가중 네트워크 + 벡터 생성 → Traversal Weights → SPNP(Search Path Node Pair)

순회 카운트를 계산한 후 다음 명령 시퀀스가 주 경로를 찾는다.

로컬 기본 경로의 경우

Network → Acyclic Network → Create (Sub)Network → Main Path → Local Search → Forward

전역 기본 경로의 경우

네트워크 → Acyclic Network → Create (Sub)Network → Main Path → Global Search → Standard

로컬 키 경로 기본 경로의 경우

Network → Acyclic Network → Create (Sub)Network → Main Path → Local Search → Key-Route

글로벌 키 경로 기본 경로의 경우

네트워크 → Acyclic Network → Create (Sub)Network → Main Path → Global Search → Key-Route

키 루트 검색 외에도 페이젝 버전 5.03(2018년 1월 4일)부터 보다 유연한 검색 기능이 추가된다.새로운 기능은 클러스터에 의해 정의된 정점을 통과하는 로컬 및 전역 검색을 허용한다.명령 시퀀스는 다음과 같다.

네트워크 → Acyclic Network → Create (Sub)Network → Main Path → Local Search → Key-Route → 클러스터 정점 통과

네트워크 → Acyclic Network → Create (Sub)Network → Main Path → Global Search → Key-Route → 클러스터 정점 통과

참조

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  2. ^ a b Liu, John S.; Lu, Louis Y.Y.; Lu, Wen-Min; Lin, Bruce J.Y. (2013). "Data envelopment analysis 1978–2010: A citation-based literature survey". Omega. 41 (1): 3–15. doi:10.1016/j.omega.2010.12.006.
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외부 링크

  • 무료 소셜 네트워크 분석 소프트웨어인 페이젝.
  • 주요 경로 기사 목록, 이 페이지에는 험몬과 도리안에서 유래한 방법을 소개, 설명, 적용, 수정 또는 확장하는 학술 기사 목록이 포함되어 있다.