브래드포드의 법칙
Bradford's law브래드포드의 법칙은 사무엘 C가 처음 묘사한 패턴이다. 브래드포드는 1934년 과학저널에 실린 참고문헌 검색의 기하급수적으로 감소하는 수익률을 추정했다. 한 분야의 저널을 3개 그룹으로 분류해 전체 기사의 약 3분의 1을 차지하면 각 그룹의 저널 수는 1:n:n²에 비례한다는 것이 하나의 공식이다.[1] 그 원칙에는 여러 가지 관련 공식들이 있다.
많은 분야에서 이러한 패턴을 파레토 분포라고 부른다. 실제적인 예로, 한 연구자가 자신의 주제에 대해 5개의 핵심 과학 저널을 가지고 있다고 가정해 보자. 한 달 안에 그 저널에 12개의 관심 기사가 있다고 가정해 보자. 더 나아가 12개의 관심 기사를 찾기 위해서는 연구자가 추가로 10개의 저널을 찾아봐야 한다고 가정해 보자. 그러면 그 연구자의 브래드포드 승수 b는m 2(즉, 10/5)이다. 각각의 새로운 기사에 대해, 그 연구자는 b배 많은m 저널을 보아야 할 것이다. 5, 10, 20, 40 등의 학술지를 살펴본 후 대부분의 연구자들은 더 멀리 내다보아도 별 의미가 없다는 것을 금방 깨닫는다.
연구자마다 코어 저널 수가 다르고 브래드포드 승수가 다르다. 그러나 이 패턴은 많은 과목에 걸쳐 꽤 잘 적용되며, 사회 시스템에서 인간의 상호작용을 위한 일반적인 패턴일 수도 있다. 그것과 관련된 Zipf의 법칙처럼, 우리는 그것이 왜 작용하는지에 대한 좋은 설명을 가지고 있지 않지만, 그것이 작용한다는 것을 아는 것은 사서들에게 매우 유용하다. 그것이 의미하는 바는 각 전문분야의 "핵심 출판물"을 식별하고 그것들만을 비축하는 것으로 충분하다는 것이다; 연구자들이 그 집합 밖으로 나갈 필요는 거의 없을 것이다.
그러나 그것의 영향은 그보다 훨씬 컸다. 이러한 아이디어로 무장하고, 1960년대 과학 정보 연구소의 유진 가필드는 과학적인 사고가 어떻게 전파되는지에 대한 포괄적인 지표를 개발했다. 그의 과학논문인용지수(SCI)는 어떤 과학자가 영향을 미치는 과학을 했는지, 어떤 저널에 과학이 등장했는지 정확히 파악할 수 있도록 하는 효과가 있었다. 그것은 또한 몇몇 사람들이 예상하지 못했던 발견을 야기시켰는데, Nature와 Science와 같은 몇 개의 저널이 모든 어려운 과학의 핵심이었다는 것이다. 인문과학이나 사회과학에서도 같은 패턴은 일어나지 않는다.
그 결과 과학자들에게 최고의 학술지에 게재하도록 압력을 가하고, 대학들에게 그 핵심 학술지에 대한 접근을 보장하도록 압력을 가하게 되었다. 반면에, "핵심 저널"의 집합은 연구자 개개인에 따라 다소 강하게 변화할 수 있으며, 심지어 학교 생각에 따라 더욱 강하게 변화할 수 있다. 이런 식으로 저널을 선정할 경우 다수 의견을 과대 대변할 위험도 있다.
브래드포드의 법칙은 특정 주제에 관한 기사가 정기간행물 덩어리 전체에 어떻게 흩어지는지를 기술하고 있어 브래드포드의 산란 법칙이나 브래드포드 분포로도 알려져 있다.[2] 2006년 이후 사용된 또 다른 일반적인 용어는 정보 분산인데, 정보 수집과 관련하여 종종 관찰되는 현상으로서, 한 주제에 관한 관련 정보의 항목이 많은 소스가 있는 반면, 대부분의 소스는 소수에 불과하다.[3] 이 법이나 서지학에서의 배포는 월드 와이드 웹에도 적용될 수 있다.[4]
산란
Hjørland와 Nicolaisen(2005, 페이지 103)은 다음 세 종류의 산란을 확인했다.
- 어휘 산란. 텍스트와 텍스트 모음에서 단어 분산.
- 의미 산란. 본문 및 본문 모음에서 개념의 산포함
- 대상 산란. 주어진 과제나 문제에 유용한 항목의 산란.
그들은 실제로 어떤 종류의 산란이 측정되고 있는지와 관련하여 브래드포드의 법칙(브래드포드 자신의 논문 포함)의 문헌이 불분명하다는 것을 발견했다.
법률의 해석
기하학적 진행의 측면에서 브래드포드의 법칙에 대한 해석은 V에 의해 제안되었다. 추가 상수를 도입해 브래드포드 배포가 저널에 걸친 기사나 인용문 배포뿐만 아니라 다양한 오브젝트에 적용될 수 있음을 입증한 야츠코. V. 야츠코의 해석(Y-해석)은 객체 집합(성공/실패한 신청자, 개발/미개발 지역 등) 내에서 서브셋을 구별할 필요가 있는 경우에 효과적으로 임계값을 계산하는 데 사용할 수 있다.
관련법령 및 배포
- 벤포드의 법칙, 원래 불균일하게 보이는 샘플링을 설명하는데 사용되었다.
- 롯카의 법칙은 어떤 주어진 분야에서든 저자들에 의해 출판되는 빈도를 설명한다.
- 다항밀도 함수를 갖는 "헤비테일" 분포의 일반적인 수학 형태인 전력 법칙. 이 형태에서, 이러한 법률은 모두 표현되고 추정치가 도출될 수 있다.
- 제타 분포
- 원래 단어 빈도에 사용되는 Zipf의 법칙
- 자이프-만델브로트법
참고 항목
메모들
- ^ Black, Paul E. (2004-12-12). "Bradford's law, in Dictionary of Algorithms and Data Structures". U.S. National Institute of Standards and Technology. Retrieved 2007-10-24.
- ^ VICKERY, B.C. (1948-01-01). "BRADFORD'S LAW OF SCATTERING". Journal of Documentation. 4 (3): 198–203. doi:10.1108/eb026133. ISSN 0022-0418.
- ^ Information Scattering. CRC Press. 2009-12-17. doi:10.1081/e-elis3-120043255/information-scattering-suresh-bhavnani-concepción-wilson. ISBN 978-0-203-75763-5.
- ^ Turnbull, Don (1997). "Bibliometrics and the World Wide Web". University of Toronto Technical Report. Archived from the original on 2007-04-02. Retrieved 2007-07-05. Cite 저널은 필요로 한다.
journal=(도움말) - ^ 야츠코 V. A. Bradford의 기하학적 진행에 관한 해석 IN: 자동 문서화와 수학 언어학, 2012, Vol. 46, 2번, 페이지 112–117.
참조
 | 스콜리아는 브래드포드의 법에 대한 주제 프로파일을 가지고 있다. |
- Bradford, Samuel C, 특정 주제에 대한 정보 출처, 엔지니어링: A Illustrated Weekly Journal (런던), 137, 1934년 (1월 26일), 85-86페이지.
- 다음과 같이 다시 인쇄됨:
- 브래드포드, 새뮤얼 C 특정 주제에 대한 정보 출처, 1985년 10:4, 10월 (10월), 페이지 173–180 [1]
- Hjørland, Birger, and Nicolaisen, Jeppe(2005) Bradford의 산란 법칙: "주체" 개념의 모호성, 도서관 및 정보 과학의 개념에 관한 제5차 국제 회의의 진행: 96–106.
- 니콜라이센, 제페, 그리고 호외를랜드, 버거(2007)의 실질적인 가능성: 받은 관점의 비판적 검토, 문서화 저널, 63(3): 359–377. 여기서 및 여기에서 사용 가능
- 수레쉬 K. Bhavnani, Concepicio'n S. 윌슨, 정보 산란. 사용 가능 [2]
