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[별별소리] 저널의 정치학 혹은 저널의 심리학 (Nature Comm. vs Mol. Cell)
회원작성글 어프렌티스
  (2017-07-26 15:47)
 공감19  비공감0  조회1891  인쇄  주소복사  소셜네트워크로 공유하기

(모바일에선 표가 깨지네요. 표를 확인하려면 PC 화면으로 보시기 바랍니다.)

이 게시판을 보면 종종 특정 저널의 수준을 문의하거나 다른 저널과 비교하는 글들이 올라오곤 합니다
. 최근에는 Nature CommunicationsMolecular Cell을 비교하는 글이 있었고 저 역시 답글을 남긴 바 있습니다. 하지만 대부분의 논의가 본인 혹은 주변의 경험을 일반화시킨 주관적 주장으로 채워져 있고, 데이터에 기반한 분석이 결여되어 있는 점이 아쉽게 느껴졌습니다. 개인적으로 저는 두 저널 모두에 논문을 가지고 있고, 두 저널 모두 나름의 장점을 가진 좋은 저널이라고 평가하지만 저와는 다른 의견을 가진 분도 많은 것을 보고 객관적 지표에서 두 저널에 과연 어떤 차이가 존재하는 지가 궁금해졌습니다.


Nature CommunicationsMolecular Cell은 종합지와 전문지로 서로 cover하는 범위가 너무 달라서 단순히 저널의 IF로 둘을 비교하는 것이 타당하지 않다는 의견이 많았습니다. 따라서 종합지인 Nature Communications의 IF를 관심분야별로 세분화한 데이터를 구하여 Molecular Cell의 동일분야와 비교해 보고자 하였습니다. 분야별 IF를 추정하기 위해서 IF를 구하는 방식과 유사하게 Web of Science 검색엔진의 인용수를 활용하였습니다.


먼저
Molecular CellNature Communications, 그리고 전통의 종합지인 PNAS, 생물학 분야의 open access 저널로 Nature Communications와 경쟁관계에 있는 Cell Reports eLife의 올해 발표된 Impact Factor는 다음과 같습니다.

Journals

JCR_IF (2016/2017)

MOLECULAR CELL

14.71

Nature Communications

12.12

PNAS

9.66

Cell Reports

8.28

eLife

7.73

 

각 분야별 IF를 추정하기 위하여 먼저 Web of Science (WoS) 검색을 이용하여 올해 IF의 기준이 된 2014/2015년도 출판논문의 현재까지 (2017-7월 기준) 평균 인용횟수를 구해 보았습니다.

Journals

WoS (2014/2015)

number

JCR_IF/WoS

MOLECULAR CELL

27.23

787

0.54

Nature Communications

24.30

6208

0.50

PNAS

18.31

8215

0.53

Cell Reports

17.57

1529

0.47

eLife

14.85

1600

0.52

 

보시는 것처럼 2014/2015년 출판논문의 현재까지 평균인용수에 2를 나누면 대략 올해 발표된 각 저널의 IF 값이 얻어짐을 알 수 있습니다. 하지만 이렇게 얻은 인용횟수2로 나눈 값과 IF 사이에 약간의 차이가 존재했기 때문에 각 저널의 분야별 IF를 추정하기 위한 보정값으로 저널의 IFWoS(2014/2015) 인용수로 나눈 값 (JCR_IF/WoS)을 활용하였습니다. 가령 Molecular Cell, PNAS, eLifeWoS로 구한 2014/2015출판논문의 인용횟수에 0.5보다 조금 높은 값을 곱해주고 Cell Reports0.5보다 조금 낮은 값을 곱해주는 방식입니다.


이러한 방식으로 먼저 제가 속한
cell biology 분야의 각 저널별 IF추정치 (IF_predicted)를 구해보았습니다. 또한 Molecular Cell의 또 다른 주요 분야인 molecular biology 분야와 이전에 논란이 있었던 Neuroscience 분야의 저널별 추정 IF도 함께 구해보았습니다. Neuroscience 분야의 경우 WoS 주제검색에서 neuroscience로는 거의 검색이 되지 않는 관계로 neuron을 주제어로 입력하였습니다.

 

Predicted IF by Subject

 

 

 

 

 

 

 

Cell biology

 

 

 

 

 

 

Journals

WoS

number

% total

JCR/WoS

IF_predicted

JCR_IF

MOLECULAR CELL

29.69

240

30.50

0.54

16.04

14.71

Nature Communications

23.97

910

14.66

0.50

11.96

12.12

PNAS

20.09

1472

17.92

0.53

10.60

9.66

Cell Reports

18.46

409

26.75

0.47

8.70

8.28

eLife

16.36

535

33.44

0.52

8.51

7.73

 

Molecular biology

 

 

 

 

 

 

Journals

WoS

number

% total

JCR/WoS

IF_predicted

JCR_IF

MOLECULAR CELL

29.61

258

32.78

0.54

16.00

14.71

Nature Communications

21.57

1103

17.77

0.50

10.76

12.12

PNAS

20.40

1990

24.22

0.53

10.76

9.66

Cell Reports

18.68

430

28.12

0.47

8.81

8.28

eLife

16.84

570

35.63

0.52

8.76

7.73

 

Neuroscience

 

 

 

 

 

 

Journals

WoS

number

% total

JCR/WoS

IF_predicted

JCR_IF

Nature Communications

15.62

348

5.61

0.50

7.79

12.12

PNAS

16.22

674

8.20

0.53

8.56

9.66

Cell Reports

16.71

248

16.22

0.47

7.88

8.28

eLife

11.30

307

19.19

0.52

5.88

7.73

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         

 

먼저 cell biology 분야를 보면 전체 논문 중 cell biology 주제어로 filtering된 논문의 비율 (% total)이 분야전문지인 Molecular Cell, Cell Reports, eLife에 비해 종합지인 Nature Communications, PNAS가 낮은 것을 확인할 수 있습니다. Cell biology 분야의 IF 추정치는 저널의 IF 순위와 마찬가지로 Molecular Cell > Nature Communications > PNAS > Cell Reports > eLife 순임을 알 수 있습니다.

하지만
molecular biology를 주제어로 filtering한 결과를 보면 Molecular Cell은 여전히 높은 impact를 보이는 반면 Nature Communications는 저널의 평균 impact보다 떨어지는, PNAS와 동일한 impact를 가짐을 알 수 있습니다 (Molecular Cell > Nature Communications = PNAS > Cell Reports > eLife). cell biology 혹은 molecular biology 분야에서 Molecular CellNature Communications에 비해 더 큰 impact를 가지는 저널임을 알 수 있고, 비교대상이 된 나머지 저널 중에는 Nature Communications > = PNAS > Cell Reports > eLife의 순으로 impact를 가짐을 알 수 있습니다.

이와는 달리
neuroscience 분야의 결과를 보면 Nature Communications의 경우 전체 논문 대비 neuroscience 논문의 비율 (5.61 %)이 다른 저널 (Molecular Cell은 비교제외) 에 비해 낮을 뿐 아니라, impact 순위 역시 다른 저널과 역전 (PNAS> Cell Reports > Nature Communications > eLife) 되는 것을 확인할 수 있습니다. 따라서 neuroscience 분야의 경우 저널의 평균 impact와 달리 PNASNature Communications보다 더 큰 impact를 가지는 저널이라는 주장이 실제 데이터로 지지되었습니다. 다만 어떤 분께서 주장하신 것처럼 eLife가 이들 저널들보다 impact가 큰 저널이라는 의견은 인용에 근거한 데이터로는 지지되지 않았습니다. 결론적으로 Nature Communications의 경우 분야별 수준이 다를 수 있다는 의견은 데이터로 지지되었고, Molecular CellNature Communications에 비해 저널 평균뿐 아니라 molecular biology cell biology 분야의 impact에서도 우위에 있는 저널임이 데이터로 지지되었습니다.


이전 글에서
Nature Communications가 아시아를 타겟으로 만든 NPG의 돈벌이용 저널이라는 의견이 있었습니다. 돈벌이용이라 함은 수준 이하의 논문을 수익을 목적으로 출판함으로 해석해 볼 수 있습니다. 이 의견과 관련하여 저는 과연 Nature Communications에 실리는 논문 중 참여기관의 국적에 따른 impact의 차이가 존재하는 지가 궁금해졌습니다. Web of Science의 검색필드에서 Nature Communications 를 저널명으로, 연구기관명 및 주소를 특정 국가로 filtering함으로써 참여연구기관의 국적에 따른 impact를 구해보았습니다. 비교를 위해 먼저 Molecular Cell 논문의 impactUSAChinafiltering해 보았습니다 (한국은 표본수가 너무 적어 포함시키지 않았습니다).

Predicted IF by Country

 

 

 

 

 

 

 

Molecular Cell

 

 

 

 

 

 

USA

WoS

number

JCR/WoS

% total

IF_predicted

JCR_IF

 

28.39

501

0.54

63.66

15.34

14.71

China

WoS

number

JCR/WoS

% total

IF_predicted

JCR_IF

 

30.75

61

0.54

7.75

16.62

14.71

 

눈에 띄는 것은 2014/2015년에 Molecular Cell에 발표된 논문 중 미국 연구기관이 참여한 논문이 전체의 64% 를 차지할 정도로 dominance를 보였다는 점입니다. 반면 중국의 연구기관이 참여한 논문은 전체의 8 % 에도 미치지 못한다는 것을 알 수 있습니다. 그러나 발표된 논문의 impact를 보면 미국이 참여한 논문의 경우 저널의 평균과 비슷한 impact 를 보이는 반면, 중국이 참여한 논문은 오히려 저널평균보다 약간 높은 impact 를 보이는 것을 알 수 있습니다.


동일한 분석을
Nature Communications 2014/2015년도 출판논문에 대해서도 수행해 보았습니다. 먼저 미국과 동아시아의 과학 후발주자인 중국, 대만, 한국을 비교해 보았습니다.

Predicted IF by Country

 

 

 

 

 

 

 

Nature communications

 

 

 

 

 

 

USA

WoS

number

JCR/WoS

% total

IF_predicted

JCR_IF

 

27.01

2992

0.50

48.20

13.48

12.12

China

WoS

number

JCR/WoS

% total

IF_predicted

JCR_IF

 

32.81

981

0.50

15.80

16.37

12.12

Taiwan

WoS

number

JCR/WoS

% total

IF_predicted

JCR_IF

 

32.99

96

0.50

1.55

16.46

12.12

Korea

WoS

number

JCR/WoS

% total

IF_predicted

JCR_IF

 

28.73

306

0.50

4.93

14.33

12.12

 

보시는 것처럼 2014/2015년도에 출판된 Nature Communications 전체논문 중 미국의 연구기관이 참여한 논문의 비율 (% total) 은 약 48 % Molecular Cell에 비해서는 그 비율이 다소 감소하였지만 전체의 과반에 이르는 타 국가에 비해서는 여전히 압도적인 비율임을 확인할 수 있습니다. 중국의 기관이 참여한 논문의 비율은 약 16 % Molecular Cell에 비해 두 배 정도 비중이 커지는 것을 확인할 수 있었습니다. 대만과 한국의 기관이 참여한 논문도 각각 1.6 %, 4.9 % 로 비중은 작지만 편수로는 상당한 논문을 출판한 것을 확인할 수 있었습니다.

주목할 만한 부분은 미국의 기관이 참여한 논문의 경우
Nature Communications의 평균 IF보다 조금 높은 추정 IF (13.5) 를 나타낸 반면, 중국 및 대만의 기관이 참여한 논문은 저널의 평균을 훨씬 웃도는 16점 대의 추정 IF를 나타냈다는 점입니다. 한국의 경우도 중국, 대만보다는 낮지만, 저널평균 및 미국의 수치를 웃도는 14점 대의 추정 IF를 보였습니다. 이를 설명하는 한 가지 가설은 중국 및 한국의 기관이 참여한 논문이 인용도가 높은 특정 분야에 집중되어 있을 가능성입니다. 이를 확인하기 위해 앞서 Molecular CellNature Communications를 비교할 때 살펴본 cell biology 분야와 molecular biology 분야에서 미국과 중국의 추정 IF를 구해 보았습니다 (한국은 표본이 작아 제외함).

Nature communications

 

 

 

 

 

 

Cell biology

 

 

 

 

 

 

USA

WoS

number

JCR/WoS

% total

IF_predicted

JCR_IF

 

27.49

462

0.50

7.44

13.72

12.12

China

WoS

number

JCR/WoS

% total

IF_predicted

JCR_IF

 

34.84

135

0.50

2.17

17.38

12.12

Molecular biology

 

 

 

 

 

 

USA

WoS

number

JCR/WoS

% total

IF_predicted

JCR_IF

 

23.17

567

0.50

9.13

11.56

12.12

China

WoS

number

JCR/WoS

% total

IF_predicted

JCR_IF

 

31.69

182

0.50

2.93

15.81

12.12

 

놀랍게도 Nature Communications 논문 중 cell biologymolecular biology 분야에서도 중국의 기관이 참여한 논문은 전체평균 및 미국의 기관이 참여한 논문에 비해 현저히 높은 추정 IF를 나타내었습니다 (cell biology: 17.4, molecular biology: 15.8). 이는 동 분야의 Molecular Cell 논문의 추정 IF와 비슷하거나 높은 수치이며, 또한 중국의 기관이 참여한 Molecular Cell 논문의 추정 IF (16.6)와도 큰 차이가 없는 수치임을 확인할 수 있습니다.

이쯤에서 한가지 의문이 생겼는데, 미국과 중국 혹은 한국의 기관이 참여한 Nature Communications 논문의 IF가 모두 평균 IF를 웃돈다면, 도대체 어떤 국가의 논문이 평균 IF를 깎아 먹고 있는가라는 점이었습니다.

Japan

WoS

number

JCR/WoS

% total

IF_predicted

JCR_IF

 

21.76

649

0.50

10.45

10.86

12.12

Germany

WoS

number

JCR/WoS

% total

IF_predicted

JCR_IF

 

23.18

1043

0.50

16.80

11.57

12.12

France

WoS

number

JCR/WoS

% total

IF_predicted

JCR_IF

 

21.49

626

0.50

10.08

10.72

12.12

England

WoS

number

JCR/WoS

% total

IF_predicted

JCR_IF

 

24.56

925

0.50

14.90

12.25

12.12

Spain

WoS

number

JCR/WoS

% total

IF_predicted

JCR_IF

 

22.00

303

0.50

4.88

10.98

12.12

 

위의 표를 보시면 주요 과학선진국 중 영국을 제외한 일본, 독일, 프랑스, 스페인 등의 기관이 참여한 논문이 Nature Communications의 평균에 미달하는 추정 IF를 나타내는 것을 확인할 수 있습니다. 또 한 가지 흥미로운 점은 독일의 기관이 참여한 논문의 비율 (16.8 %)이 중국을 상회하며 영국도 중국과 비슷한 비율 (14.9 %)를 차지한다는 점이었습니다.


결론적으로
Nature Communications는 과학 후발주자인 한국, 중국 등을 상대로 돈벌이를 하고 있다는 의견은 데이터로 지지되지 않았습니다. 오히려 이들 국가로부터 impact 벌이를 하고 있으며, 영미를 제외한 일본 및 유럽의 과학선진국들로부터 impact가 상대적으로 낮은 논문을 실어주는 방식으로 돈벌이를 하고 있는 것으로 확인되었습니다.


이 부분에서 국가에 따른 이러한
IF의 차이가 발생한 이유가 궁금해졌습니다. 생각해 볼 수 있는 한 가지 가능성은 Molecular Cell과 같은 전통적 closed access 저널의 경우 printed version 출판으로 인한 게재 논문의 수적 한계 때문에 논문의 선정과정이 좀 더 조심스러울 가능성이 크고, 이때 저명성과 같은 보수적인 판단기준이 개입되었을 가능성이 있습니다. 두 편의 논문 중 12점의 IF를 기록할 논문과 16점의 IF를 기록할 논문을 구분하는 것은 대단히 어려운 일이고, 그럴 경우 논문외적 요소가 판단에 영향을 미칠 여지가 커집니다. 반면 Nature Communications와 같은 open access 저널의 경우 출판논문의 수적 한계로부터 비교적 자유롭고 출판자체가 수익으로 연결되기 때문에 판단이 어려울 경우 두 논문 모두를 게재하는 방향으로 결정을 내릴 수 있습니다. 즉 상위의 closed access 저널이 저명성에서 뒤지는 중국과 한국 기관이 참여한 논문을 논문의 quality와 무관하게 차별함으로써 이들 국가의 논문이 보다 차별이 적은 Nature Communications로 모이게 되었을 가능성을 생각해 볼 수 있습니다. 하지만 미국 기관이 참여한 Nature Communications 논문의 추정 IF가 일본, 프랑스, 스페인보다 높은 것을 보면 이러한 차이가 오로지 차별에 의해서만 만들어졌을 가능성 보다는 각국의 저널에 대한 선호”의 차이 역시 영향을 미쳤을 가능성도 생각해 볼 수 있었습니다.


요약하면 동일분야를 비교했을 때
Molecular CellNature Communications에 비해 더 큰 impact를 가지는 저널임이 분명합니다. 하지만 한국, 중국 등 과학 후발주자 국가의 경우 차별 때문이든 선호 때문이든, 혹은 차별로 인한 선호 때문이든 Molecular Cell에 실리는 논문과 Nature Communications에 실리는 논문 사이에 impact의 차이가 거의 없었습니다. 과학 선진국들의 경우 Nature Communications가 상위의 저널에 비해 impact가 상대적으로 떨어지는 논문을 싣기 위한 저널이라는 주장도 데이터의 지지를 얻은 것과 동시에 한국 중국 등 후발국가에서는 출판의 난이도와 무관하게 두 저널에 출판한 논문의 수준이 비슷할 수 있다라는 주장 역시 데이터로 지지되었습니다.


최종적인 결론을 내리자면
, IF는 저널의 평균적 impact일 뿐 동일 저널이라 해도 개별 논문의 수준은 큰 편차를 보일 수 있으며, 심지어 Nature Communications의 경우 개별 국가에 따라 논문의 수준이 현저한 차이를 보일 수도 있다는 것을 확인할 수 있었습니다.



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  댓글 5  
  (2017-07-27 15:00)
훌륭한 분석 잘 봤습니다. 최종 결론에는 공감하지만 한국이 차별받는다는 생각에는 저는 동의하지 않습니다. Nat Comm 같은 겅우 미국과 한국으로부터의 논문이 비슷한 수준의 citation을 보이고, Mol Cell의 경우에는 유의미한 데이터가 없으니까 논외로 하고요. 이 결과만 놓고 보면 한국은 미국과 비슷한 정도의 기여를 하는것 아닌가 싶습니다.
한마디로 중국이 죽어라 연구하면, 일본 및 유럽에서 꿀빤다는거 아닐까요. (미국 한국은 중간자적)
댓글리플
  
공감0  |  비공감0   신고하기
대단합니다  (2017-07-27 17:01)
굳이 비교하자면, Nature Communications는 PNAS나 Current biology등과 비교를 하는 게 맞은 것 같네요.

그럼에도 불구하고, Nature Communications의 논문의 리뷰프로세스는 해가 갈수록 빡세지는 것 같기는 합니다. 그것이 논문의 퀄리티가 증가하는 요인이기도 하고, 실제로 IF가 올라가고 있으니까 말이죠.
댓글리플
  
공감1  |  비공감0   신고하기
1234  (2017-07-28 00:33)
흘룽힌 분석 감사드립니다. Nat Comm은 Molecular Biology, Cell Biology, Neuroscience 분야의 predicted IF가 실제 IF보다 낮게 나오기 때문에 현재 Nat Comm의 IF의 견인은 타분야에서 이루어진다고 볼수 있는 것일까요? 이를테면 화학이나 재료분야의 논문이 Nat Comm의 IF를 견인한다고 예측가능할것 같습니다. 반면에 Mol Cell의 경우에는 Molecular biology 분야의 predicted IF만해도 16이 되는데 어느 sub-분야에서 IF를 깎아먹는지 궁금해지네요. 제가 맞게 이해했는지 모르겠지만 이 데이터가 이야기하는 것은 Nat Comm에 나온 생물분야의 논문보다 Mol Cell에 나온 논문이 평균적으로 더 많이 인용되는 실제로 임팩트가 높은 논문이라고 이야기할 수 있을 것 같습니다.
댓글리플
  
공감3  |  비공감0   신고하기
댓글리플
SCI  (2017-07-28 17:46)
동감합니다.
공감0  |  비공감1   신고하기
댓글리플
  (2017-07-28 23:56)
저도 동감합니다.
생물학에서는 Nat Comm이 10점 정도라고 보는게 맞는 것 같네요.
대놓고 무시할만 저널도 아니지만 그렇다고 CNS 자매지나 top-tier 학회지에 비벼볼 수준까지는 안되는게 현주소인듯...
생물학 분야만 본다면 PNAS와 엎치락 뒤치락 하는 정도?
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