SSRN 다운로드 지수를 통한 연구자 영향력 측정

초록

본 논문은 SSRN에서 논문별 다운로드 수를 활용해 저자별 생산성과 인기도를 동시에 반영하는 새로운 지수인 “SSRN 다운로드 지수”를 제안한다. 기존의 총 다운로드 순위와는 달리, 이 지수는 다운로드 수가 높은 논문의 개수를 고려해 저자의 연구 성과를 보다 균형 있게 평가한다. 약 30,000명의 저자와 367,000편 논문 데이터를 분석한 결과, 저자 순위는 다운로드 수 로그의 가우시안 함수로 근사될 수 있음을 확인하였다.

상세 분석

논문은 먼저 기존의 SSRN 다운로드 순위가 총 다운로드 수에만 의존해 저자의 생산성을 과소평가한다는 점을 지적한다. 이를 보완하기 위해 저자 i의 논문들을 다운로드 수 d₁≥d₂≥…≥dₙ 순으로 정렬하고, h‑download 지수 hᵈ를 “d_h ≥ h” 조건을 만족하는 최대 h값으로 정의한다. 즉, 저자는 최소 hᵈ 번 다운로드된 논문을 hᵈ 편 보유하게 된다. 이 정의는 히르시(h‑index)와 형태는 유사하지만, 인용 대신 다운로드라는 다른 측정 지표를 사용함으로써 학술 커뮤니케이션의 초기 확산 단계까지 포착한다.

데이터는 2025년 12월 기준 SSRN에서 공개된 메타데이터를 크롤링해 30,112명의 저자와 367,845편 논문의 다운로드 수를 수집하였다. 각 저자별 총 다운로드(T)와 논문 수(N)를 계산하고, 위에서 정의한 hᵈ를 구했다. 통계 분석 결과, T와 hᵈ 사이에는 강한 양의 상관관계(r≈0.78)가 존재했으며, 특히 로그 변환 후 T_log = log₁₀(T)와 hᵈ_log = log₁₀(hᵈ) 사이에 선형 관계가 나타났다.

가장 흥미로운 발견은 저자 순위 R가 T_log의 가우시안 함수 형태, 즉
R = A·exp