빅데이터 연구영역의 지식창출 구조

Abstract

본 논문은 학제간 연구의 대표적인 사례인 빅데이터 연구가 어떤 주제로 구성되어 있는지를 상향식 접근법을 이용하여 분석한다. 분석을 위해서 연구재단에서 제공하는 학술지 인용색인시스템을 이용하였다. 영문 키워드 "big data"로 모든 등재지와 등재후보지를 대상으로 검색을 하여 이것을 원천 데이터로 하였다. 논문 저자가 직접 제공하는 키워드를 본 연구에서 사용하기 위해서 정제작업을 거친 후, 주요 키워드 분포, 참여 저널의 성격 분포, 참여저자 수의 분포, 연도별 키워드 분포 등을 이용하여 빅데이터 연구주제의 구조를 설명하였다. 식별된 주요 키워드들은 사회네트워크 분석, 하둡, 맵리듀스, 개인정보/보호, 클라우드 컴퓨팅, 시각화, 데이터마이닝 등이다. 또한 빅데이터가 지속가능하고 융복합적인 경영혁신 도구로 사용되기 위해 향후 추가적으로 보완되어야 할 연구 키워드들을 제안한다. We investigate the underlying structure of big data research domain, which is diversified and complicated using bottom-up approach. For that purpose, we derive a set of articles by searching "big data" through the Korea Citation Index System provided by National Research Foundation of Korea. With some preprocessing on the author-provided keywords, we analyze bibliometric data such as author-provided keywords, publication year, author, and journal characteristics. From the analysis, we both identify major sub-domains of big data research area and discover the hidden issues which made big data complex. Major keywords identified include SOCIAL NETWORK ANALYSIS, HADOOP, MAPREDUCE, PERSONAL INFORMATION POLICY/PROTECTION/PRIVATE INFORMATION, CLOUD COMPUTING, VISUALIZATION, and DATA MINING. We finally suggest missing research themes to make big data a sustainable management innovation and convergence medium.