보고서를 쓰려고 좋은 논문 한 편을 찾았다면, 다음에는 무엇을 읽어야 할까요? 그 논문의 참고문헌을 따라 과거로 거슬러 올라갈 수도 있지만, 반대로 이 논문을 인용한 더 새로운 연구를 찾아 미래로 나아갈 수도 있습니다. 이처럼 인용된 논문에서 출발해 그 논문을 인용한 이후의 논문들로 연결을 거꾸로 이어 주는 도구가 바로 ‘인용 색인(Citation Index)’입니다.

인용 색인이란 쉽게 말해 ‘어떤 문헌이 이후에 어떤 문헌들에 인용되었는지를 정리한 목록’을 의미합니다. 주제어로 자료를 찾는 일반 색인과 달리, 인용이라는 연결 고리를 따라 관련 연구를 찾아 준다는 점에서 문헌정보학과 학술 검색의 흐름을 크게 바꾸어 놓았습니다.

본 자료에서는 인용 색인의 탄생 배경과 개념부터 인용 관계를 따라가는 검색 방법, 인용 색인에서 나온 대표 지표, 그리고 숫자를 쓸 때 주의할 점까지 쉽게 이해할 수 있도록 정리합니다.

인용 색인의 원리와 활용

인용 색인이란 무엇인가?

인용 색인의 아이디어는 뜻밖에도 법률 분야에서 왔습니다. 미국에서는 1873년부터 『셰퍼드 인용집(Shepard’s Citations)』이 발행되어, 한 판례가 이후 어떤 판결에서 인용되었는지를 정리해 왔습니다. 이 책은 판례를 중시하는 법조계에서 어떤 판결이 아직 유효한지 확인하는 필수 도구였습니다.

미국의 정보학자 유진 가필드(Eugene Garfield)는 이 방식을 과학 문헌에 적용하자고 제안했습니다. 그는 1955년 학술지 『사이언스(Science)』에 발표한 글에서, 논문마다 그것을 인용한 이후의 논문을 모아 두면 연구자가 생각의 연결을 따라 자료를 찾을 수 있다고 주장했습니다.

이 구상은 그가 세운 과학정보연구소(Institute for Scientific Information)를 통해 현실이 되었습니다. 가필드의 기록에 따르면 1963년 첫 『과학 인용 색인(Science Citation Index)』이 나왔고(현재 이를 운영하는 클래리베이트(Clarivate)의 공식 연혁에는 1964년으로 적혀 있습니다), 이는 오늘날 학술 데이터베이스인 웹 오브 사이언스(Web of Science)의 뿌리가 되었습니다. 2004년에는 구글 스칼라(Google Scholar)와 스코퍼스(Scopus)가 잇따라 등장하면서, 인용을 따라가는 검색은 연구자뿐 아니라 학생에게도 익숙한 방법이 되었습니다.

인용 관계를 따라가는 3가지 검색 방법

인용 색인의 가장 큰 힘은 주제어를 몰라도 관련 연구를 찾을 수 있다는 점입니다. 같은 개념을 학자마다 다른 용어로 부르더라도, 같은 논문을 인용했다면 서로 이어지기 때문입니다.

(1) 거슬러 찾기
지금 읽는 논문의 참고문헌 목록을 따라 그 연구의 바탕이 된 과거 문헌을 찾습니다. 어떤 생각이 어디에서 출발했는지 알 수 있습니다.

(2) 앞으로 찾기
인용 색인을 이용해 이 논문을 인용한 이후의 연구를 찾습니다. 그 생각이 어떻게 발전하고, 어떤 비판을 받았는지 확인할 수 있습니다.

(3) 함께 인용된 문헌 찾기
두 논문이 다른 여러 논문에서 자주 함께 인용된다면, 둘은 내용이 가까울 가능성이 큽니다. 이를 ‘동시 인용(Co-citation)’이라고 하며, 학문 분야의 지도를 그리는 데 쓰입니다.

예를 들어 1953년 DNA 이중나선 구조를 밝힌 제임스 왓슨(James Watson)과 프랜시스 크릭(Francis Crick)의 논문을 출발점으로 삼으면, 앞으로 찾기만으로도 그 발견을 바탕으로 이어진 수십 년 동안의 분자생물학 연구를 따라갈 수 있습니다.

인용 색인에서 나온 대표 지표

인용 기록이 쌓이자 사람들은 이를 세어 학술지와 연구자의 영향력을 가늠하기 시작했습니다. 이렇게 문헌을 수량으로 분석하는 분야를 ‘계량서지학(Bibliometrics)’이라고 부릅니다.

• 인용 횟수(Citation Count): 한 논문이 다른 문헌에 인용된 횟수입니다. 가장 단순하고 기본이 되는 지표입니다.
• 영향력 지수(Journal Impact Factor): 어떤 학술지에 직전 2년 동안 실린 논문들이 올해 인용된 횟수를, 그 기간에 실린 인용 가능한 논문 수로 나눈 값입니다. 가필드가 학술지를 고르는 기준으로 처음 고안했습니다.
• 에이치 지수(h-index): 2005년 물리학자 호르헤 허시(Jorge Hirsch)가 제안한 지표입니다. 어떤 연구자의 논문 가운데 h번 이상 인용된 논문이 h편 이상이 되는 가장 큰 h 값을 말합니다.

예를 들어 한 연구자의 h 지수가 10이라면, 10번 이상 인용된 논문을 적어도 10편 가지고 있다는 뜻입니다. 논문 수와 인용 수를 함께 보여 준다는 장점 덕분에 널리 쓰이고 있습니다.

인용 지표를 쓸 때 주의할 4가지

인용 횟수는 편리하지만, 연구의 가치를 그대로 보여 주는 거울은 아닙니다.

(1) 분야마다 인용 문화가 다릅니다
생명과학은 논문이 많고 인용도 활발하지만, 수학이나 인문학은 인용 수가 훨씬 적습니다. 서로 다른 분야의 숫자를 단순 비교하면 안 됩니다.

(2) 인용은 칭찬만이 아닙니다
잘못된 연구를 비판하려고 인용하는 경우도 숫자로는 똑같이 한 번입니다.

(3) 유명할수록 더 인용됩니다
사회학자 로버트 머튼(Robert Merton)은 1968년, 이미 이름난 학자가 더 많은 인정을 받는 현상을 ‘마태 효과(Matthew Effect)’라고 불렀습니다. 인용 수에도 이런 쏠림이 나타납니다.

(4) 학술지 지표로 개인을 평가하면 안 됩니다
2012년에 마련된 샌프란시스코 연구평가선언(San Francisco Declaration on Research Assessment)은 학술지 영향력 지수로 개별 논문이나 연구자를 평가하지 말자고 권고했습니다.

인용 색인은 논문과 논문 사이에 놓인 보이지 않는 다리를 드러내어, 지식이 어떻게 이어지고 자라는지를 보여 주었습니다. 오늘날 우리가 학술 검색에서 ‘이 논문을 인용한 문헌’을 한 번에 클릭할 수 있는 것도 가필드의 구상 덕분입니다.

숫자보다 그 숫자가 가리키는 생각의 흐름을 읽는 것, 그것이 지혜로운 학술 정보 활용의 첫걸음입니다.