Scopus/SciVal과 QS 세계 대학 순위 (WUR)

대학평가 순위에는 어떤 데이터가 사용되나요?  

많은 글로벌대학 평가 순위 기관이 있습니다. 대학평가 순위는 잡지사, 신문사, 웹사이트, 학계, 정부 등 다양한 기관에서 발표합니다. 발표 주체 중에는 글로벌 순위만을 다루는 곳도 있고 국가나 지역 순위에 초점을 두는 곳도 있습니다. 일부는 두 가지 모두를 다룹니다. 대표적인 7개 대학순위 평가 기관에 대한 이해를 위해 대학평가 순위 개요 새 탭/창에서 열기를 확인하여 보십시오.  

순위 산정 방법은 다양한 외부 리소스의 데이터 입력에 의존합니다. 여기에는 대학 및 연구자 데이터, 인사, 교무, 재정 관련 데이터, 평판 조사 데이터 등이 포함되는데, 틈새 순위나 초점 영역이 무엇이냐에 따라 리소스는 달라집니다.

본 가이드는 QS 세계 대학 순위(WUR) 새 탭/창에서 열기에 사용되는 서지 데이터의 통계에 중점을 두고 있습니다. 대학 순위에 대한 더 자세한 내용은 대학평가 순위 가이드(Guide to University Rankings)를 참조하십시오.  

서지 데이터세트

대부분의 기관에서 평가 방법에 사용되는 데이터세트 중 하나가 서지 데이터입니다. 이 데이터는 연구자들이 연구 결과를 공유하기 위해 발표하는 논문 또는 출판물(용어 참조 새 탭/창에서 열기)과 연관되어 있습니다. 서지 데이터세트를 통해 아래와 같은 몇 가지 정보와 인사이트를 얻을 수 있습니다.  

● 대학 소속 연구자들이 발표한 출판물이 받은 인용 횟수 

● 대학 소속 연구자들이 발표한 출판물 건수 

● 연구자 및 대학의 공동 연구 상황. 특히 국제 협력  

● 연구자들의 소속 기관 

평가 기관은 권위 있는 출처의 엄선된 서지 데이터세트를 사용함으로써 각 대학의 연구 성과를 정량적이고 일관되며 비교 가능한 방식으로 수월하게 파악할 수 있습니다. 

순위 산정에 사용되는 서지 데이터세트와 관련해 대학은 어떤 애로사항이 있나요?

순위 산정에 사용되는 실제 서지 데이터를 이해하고 확보하는 일은 까다롭습니다. 이 때문에 자신의 대학이 순위 전략을 계획하는 경우 정확한 정보가 아닌 추정치에 기반한 대체 정보 생성으로만 그칠 수 있기에 계획의 전략적 가치가 제한될 수 있습니다.  

이 문제를 해결하는 데 도움이 되는 두 가지 방법은 다음과 같습니다.  

1. 순위 산정 방법을 이해하고 매년 변경되는 사항에 유의하기 

2. 수동 큐레이션 및 대체 지표 개발의 필요성에서 벗어나기 

본 가이드에서는 먼저 THE 세계 대학 순위에서 사용되는 산정 방법을 설명하고, THE WUR의 기반이 되는 서지 데이터 지표를 상세히 소개합니다. 이후 대체 지표 및 수동 큐레이션의 필요성에서 벗어나는 방법을 안내합니다. 

QS 세계 랭킹에서 사용되는 순위 산정 방법은 무엇인가요? 

QS로 더 잘 알려진 Quacquarelli Symonds 새 탭/창에서 열기는 아래와 같이 2024년 순위에 도입된 몇 가지 조정 사항으로 총 9가지 지표를 통해 대학을 평가하고 순위를 산정 새 탭/창에서 열기합니다: 

• 학문적 평판도 30%  

• 교수당 피인용 횟수 20% 

• 고용주 평판도 10% 

• 학부생 수 10% 

• 유학생 수 5% 

• 외국인 교원 5% 

• 국제 연구 네트워크 5% (2024년 순위에 추가) 

• 고용 성과 5% (2024년 순위에 추가) 

• 지속가능성 5% (2024년 순위에 추가) 

교수당 피인용 횟수 (20%) 

Scopus는 QS 순위의 교수당 피인용 횟수 데이터를 제공합니다. 교수당 피인용 횟수를 계산하기 위해 QS 는 정규화된 총 인용수를 각 기관에서 보고한 교수 수로 나누는데, 이는 QS에서 고려하는 학술적 결과물을 기반으로 합니다. QS는 학술적 결과물에 대해 5년의 출판 기관과 6년의 인용 기간을 사용하며, 정규화된 총 피인용 횟수는 교수의 연구 분야와 소속 기관 국가의 정규화 값을 이용하여 각 교수의 연구 분야 피인용 횟수를 산술적으로 합산합니다. 이는 각 교수의 연구 분야에 따르는 출판 및 인용 패턴의 차이를 고려하기 위한 것입니다. 

국제 연구 네트워크 (IRN) 

QS에 따르면, 

IRN 지수는 다른 고등 교육 기관과 지속 가능한 연구 파트너십을 구축하여, 국제 연구 네트워크의 지리적 다변화를 꾀하는 기관의 능력을 반영합니다.

이는 국제 고등 교육 기관과의 지속 가능한 연구 파트너십에 의해 결정되는 기관의 연구 네트워크의 강점과 다양성을 나타내는 지표입니다. 지속 가능한 연구 파트너십은 해당 기간동안 3건 이상의 출판물을 발행한 경우를 말하며, 이를 통해 지표 계산에 고려되는 Scopus® 출판물의 하위 집합이 결정됩니다. 

또한 QS는 고려되는 출판물을 식별하기 위해 QS 소속 상한선을 적용합니다. 이는 대규모 연구 그룹이 생산한 인용수가 높은 논문이 연구에 기여한 바가 적은 기관에 지나치게 많은 크레딧을 부여하는 것을 방지하기 위해 고안되었습니다. 한도는 특정 분야에서 0.1% 이상의 연구가 제외되지 않도록 하기 위해 교수 연구 분야별로 다르게 적용됩니다.

IRN은 전체 QS 세계 대학 순위 점수의 5%를 차지하며 아래 공식으로 계산할 수 있습니다. 

IRN Index = L/ln(P) 

고려된 출판물에 나열된 국제 위치(L)의 수를 해당 위치에 있는 국제 파트너(P)(고등 교육 기관) 수의 자연 로그로 나눈 값입니다. 

IRN 지수는 5개의 QS 교수 연구 분야별로 정규화되고, 각 교수의 연구 분야 값을 단일 값으로 취한 후, 스케일링 및 평균을 구합니다. 총 평균 값에 다시 배율을 적용하여 최종  IRN 지표 점수를 산출합니다.  

IRN에 관해 더 자세히 알고 싶다면 QS 지원 사이트 새 탭/창에서 열기를 확인해보십시오.  

QS 연구 지표에 대한 주의사항 

각 순위 주기 내 모든 QS 순위에 사용되는 모든 연구 지표는 엘스비어가 매년 초에 추출하는 Scopus 데이터를 사용하여 계산됩니다. 따라서 이 추출된 데이터는 QS 세계 대학 순위(WUR)와 WUR 다음 주기의 모든 다른 순위에 사용됩니다.  

QS 세계 대학 순위에 오르려면 어떻게 해야 하나요?  

소속 대학이 이러한 요건을 충족한다고 생각하시면, QS 담당자에게 문의 새 탭/창에서 열기하여 확인해보십시오. 담당자가 순위를 평가할 수 있도록 안내할 수 있습니다. 풍부한 데이터 도구를 이용해 귀하의 기관이 9개 주요 영역에서 현재 어떤 성과를 거두고 있는지 파악할 수 있습니다.  

엘스비어는 QS WUR에 어떻게 기여하고 있나요? 

엘스비어는 대학의 연구에 관련하여 Scopus®에서 추출한 서지 데이터세트를 제공함으로써 순위 선정 과정을 지원하고 있습니다. WUR에 궁극적으로 사용되는 산정 방법은 QS에서 결정합니다. 엘스비어는 순위 선정 기관 및 연구 기관과 협력하여 객관적이고 권위있는 서지 데이터세트를 제공할 뿐만 아니라 서지 및 데이터 과학 전문 지식을 제공합니다.   

엘스비어의 서지 데이터 세트와 측정 지표는 WUR 산정 방법과 전체 순위 점수의 25%에 기여합니다. 

QS에서 Scopus 데이터를 사용하는 이유는 무엇인가요? 

Scopus는 여러 대학평가 기관이 의존하는 연구 출판물 데이터의 출처입니다. 

2015년  QS의 수석 부사장인 벤 소우터(Ben Sowter)는 엘스비어와의 계약을 갱신한 후 다음과 같이 말했습니다. 

QS는 전 세계 대학들의 연구 활동과 우수성을 평가하는 훌륭한 데이터 소스로서 Scopus를 인정한 최초의 글로벌 순위 집계 기관입니다. 2007년부터 엘스비어는 수용적이고 협력적인 파트너로 함께해 왔으며, 이번 협력 갱신은 양사의 협력 관계가 더욱 깊어짐을 의미하고 이를 통해 새로운 기회를 모색할 수 있기를 기대합니다.

QS 는 다양한 순위 산정에 Scopus 데이터를 사용합니다: 

• QS세계 대학 순위 

• 54개의 주제 분야 순위 

• 5개 지역 순위 + BRICS (Brazil, Russia, India, China, South Africa) 

• 설립된 지 50년 이하 대학을 대상으로 하는 “QS Top 50 under 50 Ranking” 

엘스비어의 서지 데이터 기여도 

엘스비어는 대학이 연구 성과를 평가하고 연구 전략을 개발하는 데 도움이 되는 Scopus 및 SciVal과 같은 연구 정보 및 분석 솔루션을 제공하여 대학 순위와 관련된 일반적 연구 성과와 연구 전략 모두를 지원하고 있습니다.  

SciVal을 사용하면, QS 및 THE와 같은 순위 평가 기관에서 세계 대학 순위 산정 방법에 사용하는 실제 서지 데이터세트에 접속하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 순위 전략을 수립하거나 출판물 결과물, 인용 영향, 협업 패턴 및 순위 지표와 결과에 영향을 미칠 수 있는 기타 요소를 분석하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 

Scopus와 SciVal은 어떠한 관련이 있을까요? Scopus는 주요 랭킹 기관이 방법론에 사용하는 서지 데이터세트를 제공하기 위해 선택하는 권위 있고 신뢰할 수 있는 서지 데이터베이스입니다. SciVal은 순위 선정 기관이 검토한 모든 대학을 평가할 때 계산에 사용한 실제 서지 데이터세트와 지표에 접근해, 분석하고 유연하게 대처할 수 있도록 돕습니다. 지표와 계산 방법에 대한 프록시를 개발할 필요가 없어, 전략적 가치가 높아지고 순위에 사용된 서지 측정의 동인을 조사하고 이해하는 데 도움이 됩니다. 

Scopus® 데이터란 무엇인가요? 

QS, THE와 같은 순위 산정 기관이 특정 대학의 성과를 정확하게 파악하도록 하려면 순위 산정에서 Scopus의 역할을 이해하는 것이 중요합니다.

Scopus는 각자의 분야에서 인정받는 독립적인 주제별 전문가에 의해 엄선된 신뢰할 수 있고 출처 중립적인 초록 및 인용 데이터베이스입니다.  

Scopus에 대해 알아야 할 세 가지 사항은 다음과 같습니다:

1. 데이터베이스에 포함된 내용은 무엇이며, 어떤 부분이 QS 세계 대학 순위에 영향을 주는가?  

2. 대학 또는 기관 프로필이란 무엇이며, 자신의 프로필은 어떻게 볼 수 있는가?  

3. 저자 프로필이란 무엇인가?  

Scopus 데이터베이스  

Scopus는 포괄적이고 엄선된 초록 및 인용 데이터베이스에 풍부한 데이터 및 연계 학술 콘텐츠를 결합한 것으로 출판물 정보를 구조화한 원천입니다(용어 참조). 이러한 구조에는 저자, 인용, 대학 등의 상호관계를 통해 생성된 데이터가 포함됩니다.  

아래 동영상은 QS 세계 대학 순위의 배경을 이해하기 위해 알아야 할 Scopus 데이터의 구성 요소를 설명합니다.  

이 동영상을 보면 Scopus에는 수백만 개의 데이터 포인트, 7000여명의 저자, 플랫폼, 출처 정보가 포함돼 있음을 알 수 있습니다. 이러한 데이터 외에도 Scopus는 인공지능(AI)을 이용해 각각의 데이터를 관련 저자와 대학에 연결합니다. 

Scopus는 구조화된 방식으로 구성돼 있으므로 사용자(및 THE)는 이를 활용해 자신의 연구에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 또한 API를 통해 추가 데이터를 추출하고 타대학의 시스템에서 이를 사용할 수 있습니다. 

저자 프로필, 기관 프로필, 소속 계층 구조

순위를 논의할 때는 Scopus 저자 및 기관 프로필과 소속 계층을 함께 논의하는 게 중요합니다. THE는 순위 보고서를 작성할 때 이러한 프로필 정보를 사용해 연구 정보가 해당 대학과 바르게 연결되도록 합니다. 

대학은 기관 프로필 마법사(IPW)를 이용해 기관 프로필을 수정하고 조직의 구조를 설정해 기관 프로필을 그룹화하고 Scopus에 올바르게 나타나도록 할 수 있습니다. 순위 산정 기관은 이를 통해 대학의 연구 현황을 명확하게 볼 수 있습니다. 

저자는 무료 저자 프로필 마법사(APW)를 통해 Scopus에 나타나는 자신의 저자 프로필을 확인하고 검증할 수 있습니다. Scopus는 저자 프로필에 대한 높은 수준의 정확도와 재현율을 제공하지만, 저자 스스로가 자신의 프로필을 확인하고 검증할 수 있도록 하면 데이터의 정확도와 신뢰도 모두를 향상시킬 수 있습니다.  

저자는 무료 APW를 통해 자신의 프로필을 확인할 수 있지만, Scopus를 활용하는 기관에 소속된 연구자들은 자연스럽게 자신의 저자 프로필에 더욱 적극적으로 접근하고 관리하게 됩니다. 

Scopus 데이터와 순위 산정 기관의 예시 

Scopus 데이터, 기관 프로필과 순위가 어떻게 함께 작동하는지 Li의 사례를 통해 확인하실 수 있습니다. Li는 연구실에서 일하고 있으며 부총장이 제시한 과제를 해결해야 합니다: 

• 대학 순위에 기여하는 요인 파악 

• 대학을 가장 잘 보여줄 수 있는 계획 개발 

SciVal을 통해 우리 대학의 연구 현황과 순위 정보를 더 잘 이해하려면 어떻게 해야 하나요?

SciVal 새 탭/창에서 열기은 Scopus를 통해 전 세계에서 얻은 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 구축되었으며, 정책 및 특허 데이터와 같은 2차 리소스를 통해 강화됩니다. 첨단 데이터 과학과 AI 기술을 이용해 글로벌 연구 활동에 대한 심도 있는 인사이트를 얻을 수 있도록 분석 역량을 제공합니다.  

즉, SciVal은 동료 벤치마크와 새로운 연구 동향에 대한 대학의 연구 활동에 대한 인사이트를 제공하여 전략과 의사결정을 향상시킵니다. 유용한 분석과 유의미한 인사이트를 통해 연구자, 부서, 교원, 대학 차원에서 전문성과 영향력을 평가하고 보여줄 수 있으며 향후 연구 기금 확보를 지원합니다.  

SciVal은 순위 분석과 전략에 어떤 도움을 줄 수 있나요? 또 대체 지표 개발의 필요성은 어떻게 제거할 수 있나요?  

SciVal의 순위 분석은 수동 큐레이션과 대체 지표 개발에 의존하지 않고도 THE 세계 대학 순위(THE WUR)에 사용된 실제 서지 데이터세트와 QS 세계 대학 순위(QS WUR) 및 THE 영향력 순위에 사용된 서지 데이터세트를 기반으로 조사, 이해, 인사이트 생성을 가능하게 합니다.  

QS WUR의 경우, 이는 전체 순위 점수의 25%에 기여하는 실제 서지 데이터세트를 분석하고 이해하며 이를 통해 인사이트를 얻을 수 있다는 의미입니다. 아래 이미지에서 이를 실제로 확인할 수 있습니다.   

여기에는 모든 순위 기관에 대해 QS WUR 2024에 사용된 각 서지 지표에 대한 대학의 성과에 대한 자세한 보기가 포함됩니다. 서지 데이터세트와 상세 보기는 QS WUR의 2021~2023년에도 제공되므로 각 순위 연도의 점수 배후에 있는 동인을 분석할 수 있습니다. 또한 SciVal을 사용하면, Benchmarking 모듈 내의 서지 데이터세트에 접속하여 전 세계의 모든 연구자들과 순위 성과를 벤치마킹할 수 있습니다. 이를 통해 대학의 위치와 순위 성과에 영향을 미치는 요인을 보다 잘 이해할 수 있게 됩니다. 또한 광범위한 지표 지침을 통해 새로운 순위 산정 방법과 이전 순위 산정 방법에 대해 배울 수 있습니다.   

순위 분석 기능에서 수집한 인사이트는 소속 대학의 순위와 순위에 영향을 미치는 요인에 대해 더 깊이 이해하고 순위 전략을 세우는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 

특히 많은 요소가 관련되어 있기 때문에 SciVal이 향후 순위를 예측할 수는 없지만, 현재 순위를 알려주는 서지 데이터 세트 및 지표와 관련된 질문에 보다 효과적으로 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 얻은 인사이트는 전략 및 개발 계획 전반에 걸쳐 참고될 수 있습니다. 

전반적으로, 대학에서의 직위와 역할에 관계없이 대학 순위를 이해해야 하는 경우 SciVal은 다음과 같이 다양한 방법으로 지원합니다: 

• 주요 순위에 사용되는 서지 기반 데이터에 대한 심층적인 보고서 작성 

• 순위에 사용된 서지 정보를 기준으로 다른 대학에 대한 벤치마킹 보고서 작성 

• 분석을 통한 교수 및 부서 전략 계획, 연구 출판 전략 개발 계획 수립 

요약

결론적으로 말하면, Scopus®는 정확하고 연결된 서지 데이터세트를 위해 주요 순위 평가 기관이 신뢰하는 권위 있고 포괄적인 데이터베이스입니다. Scopus는 또한 SciVal의 핵심 요소입니다. SciVal의 분석력 및 유연성과 Scopus의 폭넓고 깊이 있는 연결된 서지 데이터를 결합하면 대학 순위와 관련된 질문에 답을 찾는 데 도움이 될 뿐만 아니라 자신의 연구 프로그램과 전략 계획 전반에 적용할 수 있는 인사이트를 발견하는 데 필요한 디지털 컨설턴트로 활용할 수 있습니다.