PaperSummary - Green supply chain management - A review and bibliometric analysis

잡설

• 뜬금없는 잡설이겠으나, 저는 구글scholar에서 논문을 검색합니다. 누군가는 양질의 논문을 검색하기 위해서 sciencedirect를 사용할지도 모르겠습니다만, 저에게는 편한 interface가 훨씬 더 중요하죠. 뭐 좀 나쁘게 말하자면, 구글신에 많은 부분을 양도하고 있다, 라고 말해도 뭐 상관없습니다.
• 아무튼, 최근에는 bibliometric research와 관련된 논문을 쓰고 있어서, 해당 키워드를 사용해서 논문을 구글에서 찾고 초록(abstract)을 정리하고 있습니다. 좋은 논문이 걸릴 수도 있고 나쁜 논문이 걸릴 수도 있습니다만, 나쁜 논문을 고르게 되면 내 연구가 괜찮다는 자신감이 생겨서 좋고, 좋은 논문이 걸리게 되면 참고할 수 있어서 좋습니다. 어떤 경우도 손해볼 것이 없는 셈이죠.

Citation Information

• 해당 논문은 이 링크에서 볼 수 있으며, 인용 정보는 다음과 같습니다.

Fahimnia, Behnam, Joseph Sarkis, and Hoda Davarzani. "Green supply chain management: A review and bibliometric analysis." International Journal of Production Economics 162 (2015): 101-114.

Abstract 초월 번역

• green supply chain management 분야의 급성장 분야들은 학술 연구 저작물의 기하급수적(gemotric) 성장 덕분에 빠르게 성장할 수 있었다.
• 많은 수의 문헌 review들은 green supply chain management 중 performance measurement, supplier selection/evaluation, analytical modeling efforts를 비롯한 몇몇 분야를 중심으로 특정한 관점에만 집중하여 출판되었다(have been published).
• 이 논문에서는 bibliometric 와 network analysis를 사용하여, 이전에 완전히 해결하지 못했던 인사이트들을 제공한다.
• 본 분석은 영향력 있는 검증자(investigator)에게 공인된 종류의 영향력 있는 1000개의 문헌들을 파악하는 것으로부터 시작했으며, 엄격한(rigorous) bibliometric tool로부터 분명한 research cluster를 파악하고, topogical analysis를 진행하였다. 또한 중요한 key research topic을 수행하고, 관련도를 파악하고, 이 과정에서 collaboration pattern을 파악하기도 했다.
• 또한, 이를 통해서, 현재의 연구가 어떻게 진화되어 왔는지를 파악하며, 동시에 미래의 잠재적 연구의 움직임 또한 systematic mapping을 진행할 수 있었다.
• 이를 통해 미래 연구에 대한 강건한(robust) roadmap을 제공할 수 있었다.

합리적 의심 혹은 비판

• 뭐, 생각나는 이상한 부분, 잘못된 부분을 막 씁니다. 논문 전문을 읽을 수 있을 때는 전문을 다 읽고 쓰고 전문을 볼 수 없을 때는 초록만 읽고, 잘못되었지 않나? 라고 생각되는 부분을 쓰게 되죠.

주관적 판단의 지나친 개입과 전문가 집단에 대한 의존성

• bibliometric analysis를 수행할 때는 보통 “괜찮은 출판물을 선정했다”라는 말이 있는데요, 이는 다시 말하면 해당 분야의 전문가만이 쓸 수 있다는 것을 말하죠. 즉 ’전문가의 주관적인 판단의 개입’을 매우 타당하게 바라봅니다. 어떤 의미로, 이는 타당하고 이를 증거하기 위해서는 많은 레퍼런스들과 각 레퍼런스에 대한 해석이 필연적이기도 하죠. 하지만, 저는 주관적인 판단과 전문가 집단에 대한 개입을 가능한 최소화하는 것이 좋다고 생각하는 편입니다.
• 다만, 이 논문의 경우는 아예 처음부터 “1000편을 영향력 있는 논문”을 선정하는 것에서부터 출발하죠. 뭐, 만약, 영향력 있는 논문을 reference의 pagerank를 통해서 결정했다면 나름 괜찮을 수도 있겠네요. 하지만, 반드시 그래야 하는지, 왜 그래야 하는지에 대해서는 약간의 여전한 의구심이 남아 있습니다. 왜냐하면, 이 경우에는 reference paper들이 주로 높은 pagerank의 값을 가지게 될 것이기 때문이죠. 뭐 그런 논문들도 나름 적절하게 걸러 냈다면 뭐 그럴 수 있다고 하겠습니다.

분석 방법론의 부재

• 또한, 직접 방법론을 제시한 것이 아니라, 괜찮은 tool을 사용해서 정리했다고 되어 있는 것 같습니다. 해당 논문이 나온 시기는 2015년이고 이미 데이터에 기반한 방법론을 제시하는 것의 필요성이 지나칠 정도로 만연해 있을 시기이겠죠. 글쎄요, 저는 어떤 방법론을 제시한 것이 아니라, 그냥 tool을 사용했다는 것에서부터 전문성이 툭 떨어지는 것으로 느껴집니다.
• 물론, 이를 다른 관점에서 보면 해당 논문의 경우는 ’데이터 분석가’가 쓴 것이 아니라, ’해당 분야의 전문가’가 했다고 볼 수도 있는데요, 이는 다시 이전에 말했던 “전문가 집단에 대한 지나친 의존성”때문에 효율적이라고 생각되지 않네요.

wrap-up

• 귀찮으므로 대충 마무리하겠습니다.