The Global Inter-City Collaboration Network of Smart City Research: A Spatial Scientometrics Analysis (2010–2022)

Motivation

• Known: 기존 연구에서는 지리적 근접성이 과학 협력에 중요한 역할을 하며, 도시는 글로벌 지식 경제의 중심 허브로 기능함이 알려져 있다. 또한 과학 분야별로 협력 강도, 팀 구조, 공간적 범위가 다르게 나타난다.
• Gap: 스마트시티 같은 학제 간 연구 분야에서 기술 지향적 vs 사회 지향적 하위 분야의 협력 구조가 도시 간 수준에서 어떻게 차별화되는지, 그리고 이것이 지리적 거리 감쇠(distance decay)에 어떻게 영향을 미치는지는 미충분하게 연구되었다.
• Why: 학제 간 필드의 협력 패턴을 이해하는 것은 글로벌 지식 생산의 지리적 구조를 규명하고, 정책 입안자들이 연구 협력 네트워크를 효과적으로 구축하도록 돕는 데 중요하다.
• Approach: Co-word analysis와 Louvain community detection을 활용하여 스마트시티 분야를 기술 지향적, 사회 지향적 메타 도메인으로 분해하고, 저자 소속 정보를 통해 5단계 공간 스케일(단일소속, 동일도시, 국가 내 도시 간, 거시지역 내, 거시지역 간)에서 협력을 분류 및 분석했다.

Achievement

Figure 4. Scientific Output-Impact change between 2010–2017 to 2018–2022 in SC research. Note: Based on

• 글로벌 북쪽의 인용 영향력 우위: 동아시아 허브가 산출량 중심지였으나 글로벌 북쪽이 스마트시티 영역에서 가장 높은 인용 영향력(CNCI)을 유지했다.
• 협력 방식의 전환: 국소화된 단일 기관 연구에서 글로벌 네트워크로의 협력 전환이 진행 중이며, 도시 간 협력이 고인용 논문의 대다수를 차지했다.
• 분야별 상이한 패턴: 기술 지향적 분야는 'Big Science' 모델을 따르며 글로벌 협력이 중요하고, 사회 지향적 분야는 단일소속 연구가 높으면서도 국소 맥락과 인지적 근접성에 더 의존한다.", '거리 감쇠의 지속성과 변화: 도시 내 협력이 여전히 다수의 산출물을 차지하나, 상위 5% 고인용 논문에서 글로벌 협력 네트워크의 중요성이 증가하는 추세를 보인다.

How

Figure 1. Wordclouds of Keywords of Clusters in Smart City Domain. A. wordclouds of clusters between 2010-

• Web of Science 메타데이터로부터 21,930개 스마트시티 관련 출판물 수집
• Co-word analysis로 키워드 클러스터 식별 및 Louvain community detection으로 기술/사회 지향 하위 분야 분해
• 저자 소속 정보 기반 도시 식별 및 5단계 공간 스케일 분류
• 2010-2017, 2018-2022 두 기간의 시간적 비교 분석
• 출판물 수, 평균 Category Normalized Citation Impact (CNCI), Top 5% 및 Top 10% 고인용 논문 등을 분석 변수로 활용

Originality

• 스마트시티 연구 분야를 기술/사회 지향 하위 도메인으로 명시적으로 분해하여 학제 간 필드의 내부 이질성을 드러낸 점
• 도시 간 협력 네트워크를 공간 scientometrics 관점에서 분석하되, 단순 집계가 아닌 분야 특이적 지식 체계를 고려한 점
• Gravity model 기반의 거리 감쇠 이론을 과학 협력에 적용하면서, 분야별 차별화된 패턴을 실증적으로 규명한 점

Limitation & Further Study

• Web of Science만을 데이터 소스로 사용하여 다른 출판 플랫폼(Scopus 등)의 협력 패턴이 반영되지 않을 수 있음
• 저자 소속 기반 분석으로 인해 조직 이전이나 복수 소속의 경우 정확한 지리적 위치 파악에 제약이 있을 수 있음
• 기술/사회 지향의 이분 분류가 스마트시티의 복잡한 학제성을 충분히 포착하지 못할 가능성
• 후속 연구에서는 저자 인터뷰, 자금 흐름 분석, 특정 도시 쌍의 협력 심화 연구 등을 통해 협력 형성의 메커니즘을 더 깊이 있게 규명할 필요

Evaluation

총평: 본 논문은 학제 간 연구 분야에서 기술과 사회 지향 하위 분야의 공간적 협력 구조가 근본적으로 다르다는 점을 rigorous한 scientometrics 방법으로 실증하여, 글로벌 지식 네트워크 연구에 의미 있는 기여를 한다. 다만 데이터 소스 단일화와 기술/사회 이분 분류의 한계를 보완하는 후속 연구가 필요하다.