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웹보메트릭스와 계량정보학07 1
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웹보메트릭스와 계량정보학07 1

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  1. 웹보메트릭스와 계량정보학 7주차 웹보메트릭스 분석기법의 개괄 1강. 웹보메트릭스 분석기법의 개괄 (1) 2강. 웹보메트릭스 분석기법의 개괄 (2) 영남대학교 문과대학 언론정보학과 교수 박한우
  2. 1. 웹보메트릭스 분석기법의 개괄을 이해한다. 1. 웹보메트릭스란? 2. 웹보메트릭스의 탄생 3. 웹보메트릭스 분석의 예
  3. 1. 웹보메트릭스란? 웹보메트릭스 • 월드와이드웹의 '웹'과 계량적 분석을 뜻하는 '메트릭(스)'를 합성하여 인터넷 정보와 디지털 기술의 사용방식을 계량적으로 분석한 연구방법. • 웹기반 현상의 연구로 양적인 방법을 사용하고, 계량정보방법으로 그리는 것. (Björneborn and Ingwersen, 2004) • 즉, 계량정보학의 방법들을 웹과 같은 가상공간에 적용한 것을 말함.
  4. 1. 웹보메트릭스란? 출처 - http://www.slideshare.net/Connecto/webometrics-10from-altavista-to-small-worldsand-genre-drift-presentation
  5. 2. 웹보메트릭스의 탄생 월드와이드웹(www)은 거시적 측면에서 집합체이자 미시적 측면에서 상호작용. 출처 - http://www.slideshare.net/Connecto/webometrics-10from-altavistato-small-worlds-and-genre-drift-presentation
  6. 2. 웹보메트릭스의 탄생 가. 웹보메트릭스의 탄생 인용 분석 링크(hypertext, hyperlink) = 웹페이지의 암시된 또는 드러난 추천 하지만 또한 부정적 참조 ’웹보메트릭스(Webometrics)’ + ‘웹영향지수(Web Impact Factor)’ Almind & Ingwersen(1997). 웰드와이드웹에서의 계량정보분석: ‘웹보메트릭스’ 방법론적 접근 Ingwersen(1998). 웹영향지수(Web Impact Factor)의 계산. 구글(google)’Page Rank’1998 링크구조의 개척: who receives many links from someone who also receives many link from someone who also…?
  7. 2. 웹보메트릭스의 탄생 나. 기본 링크 용어들 출처 - http://www.slideshare.net/Connecto/webometrics-10from-altavista-to-smallworlds-and-genre-drift-presentation
  8. 2. 웹보메트릭스의 탄생 다. 여러 종류의 웹 메트릭스들 Netometrics (Bossy, 1995) Webometry (Abraham, 1996) Internetometrics (Almind & Ingwersen, 1996) Webometrics (Almind & Ingwersen, 1997) Cybermetrics (journal started 1997 by Isidro Aguillo) Web bibliometry (Chakrabarti et al., 2002)
  9. 2. 웹보메트릭스의 탄생 라. 웹 사이언스와 관련된 것들 Web Mining (e.g., Etzioni, 1996; Kosala & Blockeel, 2000) Web Ecology (e.g., Pitkow, 1997; Chi et al., 1998; Huberman, 2001) Cyber Geography (e.g., Girardin, 1995) Cyber Cartography (e.g., Dodge, 1999) Web Graph Analysis (e.g., Kleinberg et al., 1999; Broder et al., 2000) Web Dynamics (e.g., Levene & Poulovassilis, 2001) Webology (journal started 2004 by Alireza Noruzi) Web Science (Berners-Lee et al., 2006)
  10. 2. 웹보메트릭스의 탄생 마. 웹보메트릭스와 관련된 네 가지 주요 연구영역 웹 페이지 내용 분석 (web page content analysis) 웹 링크 구조 분석 (web link structure analysis) 웹 사용량 분석 (web usage analysis) 예: log files 웹 기술 분석 (web technology analysis) 예: 서치엔진성능
  11. 2. 웹보메트릭스의 탄생 바. 웹 데이터 수집 비표준화된, 지저분한 데이터 • 웹은 변화가 많고, 광범위하고, 역동적이기 때문 • 메타데이터(metadata)의 결여 주요한 데이터 • 자신의 웹 크롤러(crawler) *주의: 로봇 제외 • Log file을 포함한 웹서버에 직접 접근 • 인터넷 아카이브(Internet Archive) www.archive.org • 브라우저에서 수동으로 수집
  12. 2. 웹보메트릭스의 탄생 바. 웹 데이터 수집 부차적인 데이터 • 서치 엔진(search engines) *주의: 결함 (필요한)데이터 정제 • 미러 사이트(mirror sites), 다른 이름, 도메인과 링크의 오타 • 다양한 파일 포맷(format), 철자 오기 포함.
  13. 3. 웹보메트릭스 분석의 예 가. 2012 세상을 바꿀 빅데이터 5 –과학동아 출처 - http://science.dongascience.com/articleviews/specialview?acIdx=11557&acCode=2&year=2014
  14. 3. 웹보메트릭스 분석의 예 나. 의원님 ‘사적정보’ 과학으로 엿보다 – 시사IN 출처 - http://www.sisainlive.com/news/articleView.html?idxno=9661
  15. QUIZ. 계량정보학의 방법들을 웹과 같은 가상공간에 적용한 연구방법은 무엇인가? 웹보메트릭스
  16. 정리하기.  웹보메트릭스는 월드와이드웹의 '웹'과 계량적 분석을 뜻하는 '메트릭스'를 합성하여 인터넷 정보와 디지털 기술의 사용방식을 계량적으로 분석한 연구방법이다.  웹보메트릭스와 관련된 네가지 주요 연구영역은 웹 페이지 내용 분석(web page content analysis), 웹 링크 구조 분석(web link structure analysis), 웹 사용량 분석(web usage analysis), 웹 기술 분석(web technology analysis)이다.
  17. 차시예고. 7주 2차시 웹보메트릭스 분석기법의 개괄 (2)

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