중국 과학 성과 웹오브사이언스는 충분히 포착하고 있는가

초록

이 연구는 2008‑2015년 기간 동안 중국 저자들의 논문을 Web of Science와 중국 국내 데이터베이스 VIP에 각각 수집해, 두 데이터베이스가 가장 생산적인 100명 저자를 얼마나 겹치게 포괄하는지 비교한다. 학문 분야별 겹침 비율을 분석한 결과, 대부분의 분야에서 WoS만으로는 중국 연구 성과를 충분히 평가하기 어렵고, 특히 사회과학·인문학 분야에서는 겹침이 매우 낮았다. 따라서 중국 연구 성과를 정확히 파악하려면 국내 데이터베이스와의 결합이 필요하다.

상세 분석

본 논문은 WoS와 중국 과학기술주기인용데이터베이스(VIP)를 데이터원으로 선택한 이유를 먼저 설명한다. WoS는 전 세계 학술지 인용 정보를 제공하지만, 중국어 학술지 97% 이상을 누락한다는 기존 연구 결과가 있다. 반면 VIP는 14,000여 종의 중국 학술지를 포괄하고 저자·기관별 출판·인용 지표를 제공한다는 장점이 있다. 두 데이터베이스의 학문 분야 분류 체계는 각각 232개 WoS 카테고리와 35개 대분야·457개 세부 분야로 다르지만, 저자와 기관 정보를 매핑하기 위해 116개의 일대일 대응 관계를 구축하였다.

연구 대상은 2008‑2015년 사이 중국 주소가 명시된 논문으로, WoS에서는 1,452,380건, VIP에서는 29,940,090건을 확보하였다. 115개 분야(자연과학, 사회과학, 인문예술)에서 각 데이터베이스별 상위 100명(동점 포함) 저자를 추출해 총 26,969명의 저자 레코드를 만든 뒤, 저자명 중복 문제를 해결하기 위해 자동화된 이름·소속 매칭과 6개월에 걸친 수작업 검증을 수행했다. 특히 WoS는 영문 표기와 기관명 변형으로 인한 오류가 많아 120,953건의 중복 레코드를 정제하였다.

결과 분석에서는 분야별 겹침 비율을 제시한다. 자연과학 분야에서는 약 30% 수준으로 비교적 높은 편이지만, 사회과학·인문학에서는 5% 이하로 매우 낮았다. 또한 두 데이터베이스 간 논문 수 상관관계(r=0.0131)는 거의 없으며, 이는 각각의 데이터베이스가 포괄하는 문헌 특성이 크게 다름을 의미한다. 저자들의 소속 기관 일치 여부도 분야마다 차이가 있었으며, 특히 학제간 협업이 활발한 분야에서 겹침이 더 낮았다.

이러한 결과는 WoS만을 이용한 중국 연구 성과 평가가 편향될 위험이 있음을 시사한다. 특히 정책 입안자와 평가 기관은 분야별 특성을 고려해 VIP와 같은 국내 데이터베이스를 병합하거나, 분야별 맞춤형 데이터베이스 전략을 수립해야 한다.