Earticle

사물인터넷은 인터넷이 비즈니스 프로세스를 근본적으로 변화시킨 이후의 기술로 간주되고 있다. 그러나 사물인터넷의 영역이 하드웨어적인 센서 기술로부터 애플리케이션을 통한 서비스까지 광범위하여 아직까지 연구도메인에 대한 구조가 명확하지 않다. 본 연구에서는 기업에 가치를 제공하기 위해서 사물인터넷의 성숙도를 측정하기 위하여 Porter 등 (2014)이 제안한 기술스택 모델을 적용할 것을 제안한다. 스택모델을 이용하여 사회과학, 복합학, 공학 분야에서 발간되는 논문을 대상으로, “사물인터넷 (IoT)”을 키워드로 포함하고 있는 논문의 저자들이 제공한 키워드 분석을 실시하여 사물인터넷 연구의 일반적인 동향을 살펴본다. 결과에 의하면, 클라우드와 빅데이터 분석 기반의 IoT 활용은 활발하지 못하고 결과적으로 IoT로부터의 가치가 충분히 실현되지 못하는 것으로 나타났다. 또한 가치 도출에 중요한 클라우드 프로세스를 적용하는 연구 논문 사례를 발췌하여 사물인터넷의 응용 수준을 측정하였다. 본 연구에서 IT의 가치사슬모형 적용과 유사하게, IoT의 가치를 높이기 위해 스택모델 적용을 제안한 것도 의미가 있다 할 수 있다.

Internet of Things (IoT) is considered to be the next wave of Information Technology transformation after the Internet has changed the process of doing business. Since the domain of IoT ranging from the sensor technology to service to the users is wide, the structure of the research domain is not delineated clearly. To do that we suggest to use the Technology Stack Model proposed by Porter et al.(2014) to measure the maturity level of IoT in organizations. Based on the Stack Model, for the general understandings of IoT, we do keyword analyses on the academic papers whose major research issue is IoT. It is found that the current status of IoT application from the perspectives of cloud and big data analytics is not active, meaning that the real value of IoT has not been realized. We also examine the cases which deal with the part of cloud process which is crucial for value accrual. Based on these findings, we suggest the future direction of IoT research. We also propose that IT is to value chain what IoT is to the Stack Model to derive value in organizations.

본 논문은 학제간 연구의 대표적인 사례인 빅데이터 연구가 어떤 주제로 구성되어 있는지를 상향식 접근법 을 이용하여 분석한다. 분석을 위해서 연구재단에서 제공하는 학술지 인용색인시스템을 이용하였다. 영문 키워드 “big data”로 모든 등재지와 등재후보지를 대상으로 검색을 하여 이것을 원천 데이터로 하였다. 논문 저자가 직접 제 공하는 키워드를 본 연구에서 사용하기 위해서 정제작업을 거친 후, 주요 키워드 분포, 참여 저널의 성격 분포, 참여 저자 수의 분포, 연도별 키워드 분포 등을 이용하여 빅데이터 연구주제의 구조를 설명하였다. 식별된 주요 키워드들 은 사회네트워크 분석, 하둡, 맵리듀스, 개인정보/보호, 클라우드 컴퓨팅, 시각화, 데이터마이닝 등이다. 또한 빅데이 터가 지속가능하고 융복합적인 경영혁신 도구로 사용되기 위해 향후 추가적으로 보완되어야 할 연구 키워드들을 제 안한다.

We investigate the underlying structure of big data research domain, which is diversified and complicated using bottom-up approach. For that purpose, we derive a set of articles by searching “big data” through the Korea Citation Index System provided by National Research Foundation of Korea. With some preprocessing on the author-provided keywords, we analyze bibliometric data such as author-provided keywords, publication year, author, and journal characteristics. From the analysis, we both identify major sub-domains of big data research area and discover the hidden issues which made big data complex. Major keywords identified include SOCIAL NETWORK ANALYSIS, HADOOP, MAPREDUCE, PERSONAL INFORMATION POLICY/ PROTECTION/PRIVATE INFORMATION, CLOUD COMPUTING, VISUALIZATION, and DATA MINING. We finally suggest missing research themes to make big data a sustainable management innovation and convergence medium.

The example‐based machine translation system in the specific domain can be developed in a short time with a high translation quality. Though an EBMT system can be transplanted to a new domain quickly, when faces to the need for the multi‐doamins translation, its advantage in domain adaptability will be affected. In order to solve this problem a new domain sensative EBMT translation model is proposed. Through combining the text‐classsify technique, the proposed EBMT will judge the input text and then select the most appropriate example base for the following translations. The experiments showed that this method can improve the performance of the EBMT system and meet the need for Olympicsoriented multi‐domains translations in some extents

시간영역 전자탐사법(time-domain/transient electromagnetic, TEM)은 인공적으로 발생시킨 전기장 혹은 자기장을 차단했을 때의 자기장의 시간에 따른 변화를 측정하는 탐사법이다. TEM은 송신원에 전류를 차단한 이후 측정하므로 1차 자기장의 영향 없이 지하 매질의 정보가 있는 2차장만을측정하게 된다. 이론적으로는 TEM은 지하 전도체에 대한 모든 진동수 반응, 즉 천부에서 심부까지의 정보 획득이 가능하다. TEM자료는 겹쌓기(stacking)와 자료보정 과정을 거치게 되며, 수치 모델에 대한 TEM 반응은 유한차분법, 유한요소법, 유한체적법 등의 기법을 이용하여 수치적으로 계산가능하다. 이 기술보고에서는 TEM의 기본 원리와 탐사 시스템을 코일 송신원과 접지 전선 송신원으로 분류해 소개하였다. 이후 기존의 자료처리와 모델링, 역산에 대해 분석하고 육상과 해양, 항공시간영역 전자탐사로 분류하여 다양한 분야에서의 적용사례들에 대해서 소개하고자 한다.

Time-domain/transient electromagnetic (TEM) survey measures changes in the electromagnetic (EM) field with respect to time, after an artificially generated electric or magnetic field is discontinued. Therefore, only secondary magnetic fields are measured that are free from the primary magnetic fields. Theoretically, TEM measurements are frequency responses that provide information on the conductivities of shallow to deep sub-surfaces. TEM data, normally stacked, are corrected during data processing. TEM measurement responses for synthetic models can be numerically computed using the finite difference, finite element, and finite volume methods. In this review, initially we have discussed the basic theory of the TEM method and TEM survey systems by classifying them into loop and ground-wire transmitters. Subsequently, we discussed data processing, modelling, and inversion. Finally, we discussed field survey cases from various application fields by classifying them into land, marine, and airborne TEM systems.

본 논문은 정보처리접근하에 문제해결 분야를 주도해 온 영역독립적 문제해결 연구와 새로운 움직임인 영역의존적 문제해결 연구를 비교하고, 특히 후자의 연구들을 방법론적 특징, 주요 결과와 그에 대한 설명, 갈등적 결과들과 쟁점 등에서 고찰한 다음, 그 방법론적 문제점들을 논의하였다. 영역의존적 문제해결 연구들이 아직 탐색단계에 있으므로 영역독립적 문제해결 연구가 사용해 온 방법론을 도입할 필요를 제안하였다.

The present article compares domain-specific problem solving research with domain-independent problem-solving research which has been conducted under information processing approch to cognition. The domain-specific problem-solving research is examined in terms of its methodological characteristics, major results and proposed explanations about them, conflicting results and potential issues. In particular, its methodological problems are discussed in detail. It is suggested that since domain-specific problem-solving research is still at the descriptive stage in revealing the nature of expert information processing systems, the methodology of domain-independent problem-solving research should be utilized in this new resear area.

The Internet Corporation for Assigned Names and Numbers (ICANN) established the Uniform Domain Name Dispute Resolution Policy (UDRP)for the generic top-level domains in 1999. The Policy’s operation can be described as fruitful and has obtained remarkable successes. Following the UDRP, the China Internet Network Information Center (CNNIC) adopted the Domain Name Dispute Resolution Policy for China ( a country code top-level domain) in 2001. The policy of CNNIC, binding the international practice and Chinese reality, not only protects the rights of the trademark owners, but also balances the interest of the domain name holders. With the appearance of many new top-level domains, It is necessary to analyze the differences and similarities between two policies in order for domain name holders and trademark owners to protect their own interests.

이 논문에서는 WiMedia UWB 시스템에서 사용되는 간섭검출 및 회피기술(DAA기술)을 구현하기 위한 주파수 영역에서의 효율적인 희생 시스템 검출 기법을 제안한다. 제안하는 주파수 영역 검출기법(FDCD)은 수신된 신호와 주파수 영역 기준 시퀸스(FDRS)간의 상호 상관(cross-correlation)에 기반한다. 제안하는 기법은 시간영역 검출 기법과 그 성능이 유사한데 반해 복잡도는 절반 수준을 갖기 때문에, DAA 기술을 구현하기 위한 효율적인 간섭 검출 기법이다.

In this paper, a low complexity detection scheme is proposed to detect victim systems in WiMedia UWB systems. The proposed frequency-domain coherent detection (FDCD) scheme is based on cross correlation with frequency-dimain reference sequences (FDRS) which are derived from the preamble sequence of victim systems. The detection performance is almost the same as that of a time-domain coherent detection scheme and computational complexity is about half.

최근 발전한 언어 모델을 이용하여 다양한 전문 분야의 연구에 활용하고자 하는 시도가 계속되고 있다. 본 논문에서 는 경영학 도메인에 특화된 경량 언어 모델을 이용하여 경영학 논문의 초록을 이해하고 향후 연구에 도움이 될 수 있음을 보였다. 먼저, 경영학에 특화된 언어 모델의 논문 초록 문장에 대하여 Perplexity로 측정되는 이해도가 특 화되지 않은 모델에 비해서 60% 정도 향상되었음을 보였다. 이를 이용하여 각 논문의 유사도를 비교함으로써 학술 지 사이의 관계를 파악하였다. 마지막으로 특화 모델이 경영학적으로 의미를 갖는 단어를 선택함에 있어서 70%의 정확도를 보였는데, 이는 학문적인 가설 도출이나 지식 축적에 도움이 될 수 있다. 본 논문의 결과는 대규모 모델을 사용하기 어려운 경영학 분야의 연구뿐만 아니라 다른 전문 분야의 연구에도 적용되어, 학문과 기술의 발전을 가속 화 할 수 있을 것으로 기대된다.

Recent advancements in language models have led to ongoing efforts to apply them in various specialized research fields. In this paper, we demonstrate the potential of lightweight language models specific in the domain of management to understand the abstracts of research papers. First, we show that the understanding of sentences in abstracts by the specific language models improve by approximately 60% compared to general models. Using these models, the similarities between papers were compared, revealing relationships among academic journals. Finally, the specific models achieve an accuracy of 70% in selecting words that are meaningful in management contexts, which could assist in formulating academic hypotheses and accumulating knowledge. The findings of this paper are expected to apply not only to research in the field of management but also to other specific fields, thereby accelerating the advancement of academia and technology.

Opinion Target Extraction is one of the important tasks for text sentiment analysis, which has attracted much attention from many researchers. For this task, we proposed an M-Score algorithm utilized in the model which realized the domain-independent opinion target extraction function. This algorithm is derived from the Pointwise Mutual Information algorithm, but the difference is that it doesn’t need any manual seeds collection or any web searching engines, which reduces the manual participation and easy to be transplanted. This model starts with document preprocessing, effective opinion sentences extraction and candidate opinion target extraction by employing Conditional Random Fields Model with feature templates. Next, the M-Score algorithm is employed to extract seed set, and the bootstrapping approach is invoked to process the candidate opinion targets. Finally, the model uses word frequency and the Noun pruning algorithm to filter the opinion targets, and then obtains the final opinion targets for output. The experimental results show that the M-score method performs better than Pointwise Mutual Information algorithm in precision and recall.

An efficient Turbo Frequency Domain Equalization (FDE) based on symbol-wise minimum mean-square error (MMSE) filtering is proposed for a novel space-time block code (STBC) MIMO system. The transmitter sends a separate data block via STBC using two antennas per group to get diversity gain. The receiver can effectively utilize inter-antenna interference (IAI) and inter-symbol interference (ISI) followed by frequency domain equalization to process soft interference cancellation (SIC). After frequency domain filtering, the symbol Log-likelihood ratio (LLRS) calculated from the outputs of equalizer is as the inputs of the soft-in soft-out (SISO) decoder. Simulation results show that our proposed scheme provides a further substantial gain while not increasing complexity at the receiver.

The research, made from IP measurement level, which is on behavior characteristics that affect network bottleneck delay, is a little limited.So the research scope is expanded to AS autonomous domain in this paper, which is about characteristics of propagation behavior of bottleneck delay and its evolution. This paper can serve as a reference for the further research on basic characteristics and geographical distribution

The exponential growth of the data on the web makes it difficult for web users to locate and obtain the interesting information. The general web search engines, such as Google, Baidu, reduce the degree of difficulty to some extent. The rise of vertical search engine provides a promising approach to address the big challenge. A Chinese vertical search engine is urgently needed to provide professional financial information retrieval service for related financial institutions and government agencies. Therefore, in this paper we investigate, design and implement a vertical search engine in the financial domain. Based onNutch plug-in mechanism, we provide and implement the details of a vertical search engine in the financial domain, especially in the finance domain focused crawler. Experimental results show that, the finance domain focused crawler based on Nutch plug-in mechanism has good performance and can satisfy practical requirements of medium search application, and the system runs well.

The new edition of the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5) is published by the American Psychiatric Association. The diagnostic systems for mental disorders have come under criticism for relying on presenting signs and symptoms with the result that they do not adequately reflect relevant neurobiological and behavioral systems. Finally, the National Institute of Mental Health (NIMH) in the United States has suggested the Research Domain Criteria (RDoC) to develop a research classification system based upon dimensions of neurobiology and behavioral aspect. The present review introduces the RDoC as a new reaseach framework.

이 연구에서는 한국의 과학 기술 중심 대학의 연구 영역 분석을 통해 과학 기술 분야의 지식 구조를 파악하고자 하였다. 해당 대학 교수들이 일정 기간 출판한 논문을 수집하여 분석에 이용하였고, 전체 대학과 학과의 두 수준에서 지식 구조를 파악하였다. 분석 기법으로는 논문에서 인용한 학술지의 주제 범주에 대한 동시인용 분석을 통해 주제들의 연관성을 다차원 지도상에 표현하였고, 사회연결망 분석에서 사용하는 중앙성 척도를 사용하여 관련 주제들의 위치를 파악하였다. 분석 결과 다학문적 성격을 띠는 주제와 생물학 관련 주제들이 전체 과학 기술 분야 및 화학과 물리학 영역의 지식 구조에서 중요한 역할을 하는 것으로 파악되었다.

This study explores knowledge structures of science and technology disciplines using a cocitation analysis of journal subject categories with the publication data of a science & technology oriented university in Korea. References cited in the articles published by the faculty of the university were analyzed to produce MDS maps and network centralities. For the whole university research domain, six clusters were created including clusters of Biology related subjects, Medicine related subjects, Chemistry plus Engineering subjects, and multidisciplinary sciences plus other subjects of multidisciplinary nature. It was found that subjects of multidisciplinary nature and Biology related subjects function as central nodes in knowledge communication network in science and technology. Same analysis procedure was applied to two natural science disciplines and another two engineering disciplines to present knowledge structures of the departmental research domains.

Objective Diagnosis of anxiety has relied primarily on self-report. This study aimed to investigate the neural correlates of anxiety with quantitative electroencephalography (qEEG) focusing on the state and trait anxiety defined according to the Research Domain Criteria framework existing across the differential diagnosis, rather than focusing on the diagnosis.Methods A total of 41 participants who visited a psychiatric clinic underwent resting state EEG and completed the State-Trait Anxiety Inventory. The absolute power of six frequency bands were analyzed: delta (1?4 Hz), theta (4?8 Hz), alpha (8?10 Hz), fast alpha (10?13.5 Hz), beta (13.5?30 Hz), and gamma (30?80 Hz).Results State anxiety scores were significantly negatively correlated with absolute gamma power in frontal (Fz, r=-0.484) and central (Cz, r=-0.523) regions, while trait anxiety scores were significantly negatively correlated with absolute gamma power in frontal (Fz, r= -0.523), central (Cz, r=-0.568), parietal (P7, r=-0.500; P8, r=-0.541), and occipital (O1, r=-0.510; O2, r=-0.480) regions.Conclusion The present study identified the significantly negative correlations between the anxiety level and gamma band power in fronto-central and posterior regions assessed at resting status. Further studies to confirm our findings and identify the neural correlates of anxiety are needed.

The CKLF-like MARVEL transmembrane domain-containing family (CMTM) is a novel family of genes first reported at international level by Peking University Human Disease Gene Research Center. The gene products act between chemokines and the transmembrane-4 superfamily. Located in several human chromosomes, the CMTMs CKLF and CMTM1 to CMTM8 may be unregulated in tumors and act as potential tumor suppressor genes with important roles in the immune, male reproductive and hematopoietic systems. In-depth studies in recent years established a close relation between CMTMs and tumorigenesis and metastasis. The CMTM family has a significant clinical value in diagnosis and treatment of diseases linked to tumors and the immune system.

본 연구는 언어 네트워크 분석을 통하여 학술지 상에 나타난 교육의 의미를 탐색하고 교육학 연구의 주제 분야를 파악한 후 더 연구될 수 있는 교육학 주제를 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 연구 자료는 1988년부터 2013년까지 출판된 한국교육학회지, ‘교육학연구’에 나타난 제목을 대상으로 수집하였다. 제목을 텍스트 마이닝(text mining)하여 ‘참조제목’, ‘공통키워드’, ‘34형태소공통키워드’, ‘시대별키워드’로 분류하였으며, 교육의 의미를 파악하기 위하여 ‘공통키워드’와 ‘34형태소공통키워드’를 공분산 분석하여 네트워크 이미지로 나타냈다. 과거에 집중적으로 연구된 교육학 영역을 파악하기 위하여, ‘참조제목’에서 ‘시대별공통키워드’를 공분산 분석하여 네트워크 이미지를 나타냈다. 더 연구될 분야는 하위네트워크와 구조적 공백의 개념을 이용하였다. 공분산 분석은 KrKwic을 사용하였으며, 네트워크 이미지는 NetDraw를 사용하였다. 연구결과, ‘교육’은 ‘학교’ 영역과 ‘학습’ 영역의 상호작용으로 나타난 개념체로 ‘교육 공간에서 학생이 학습하도록 환경을 조장해주는 것’으로 나타났다. 2013년까지 활발하게 연구된 교육영역은 교육심리, 교육과정, 교육철학 등이었다. 더 연구될 주제로는 ‘학업’, ‘성과 효능감’, ‘교육 환경 변화’, ‘이념과 사상교육’ 등이 도출되었다.

The purposes of this study are to examine the meaning of education and research domain in educational research by using semantic network analysis and to explore prospective research topics for future studies under the already studied materials. Data were collected from the titles of The Korean Educational Research Journal that were published from 1988 to 2013, and analyzed accordingly through KrKwic and NetDraw research tools. First, titles of research papers were classified into separate morphemes and analyzed through KrKwic system. Pedagogical topics then were extracted and classified from ‘reference titles’, ‘common key words’, ‘34 morpheme common key words’, and ‘key words in period’. The relations among these key words were then interpreted by their closeness centrality and betweenness centrality, subnetwork, structural hole according to NetDraw system. Research findings first showed that the term, ‘education’ was a compound word mixed with the ‘school’ domain and ‘learning’ domain. Second, such pedagogical terms that had been used extensively by 2013 were mainly from the fields of ‘educational psychology’, ‘curriculum’, and ‘educational sociology’. Third, topics such as ‘academic achievement’, ‘efficacy’, ‘educational environment changes’, or ‘ideological education’ were suggested as prospective research topics for future studies.

본 연구는 국제회의산업 육성 기본계획 및 전반적인 국내 컨벤션 산업의 발전과 함께 진행된 컨벤션분야 연구의 흐름과 특성을 파악하고자 하였다. 이를 위해서 국내 관광 및 컨벤션 분야의『관광학연구』,『관광레저연구』,『관광연구논총』,『관광연구저널』,『관광연구』,『관광경영연구』,『호텔관광연구』,『컨벤션 연구』등 8개 학회지에 게재된 컨벤션관련 논문 총408편을 수집하였고 분석에 활용하였다. 각 논문의 제목을 대상으로 언어 네트워크 분석을실시하여 컨벤션분야의 연구경향을 파악하고 컨벤션산업과 연구 분야 간 시기 및 주제의 연관관계를 파악하고자 하였다. 연구결과, 국제회의산업 육성 기본계획이 실행되기 이전, 1차, 2차, 3차까지 총 4개 시기 간 연구흐름 및 특성에 공통점 및 차이점이 나타났다. 각 시기별로는 새로운 주제 및 방법론이 등장하여 컨벤션분야 연구가 산업의 발전과 함께 다양해지고있음을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 토대로 기존 연구 경향을 파악하고 향후 컨벤션이학문으로 자리매김하기 위해 나아갈 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

This study aimed at identifying research domain of convention along with its development plan by the Korean Government. Total of 408 articles on convention were collected from 8 different journals specializing tourism and convention: Journal of Tourism Sciences; Journal of Tourism & Leisure Research; Journal of Tourism Studies; International Journal of Tourism and Hospitality Research; Korean Journal of Tourism Research; Journal of Tourism Management Research; Journal of Hospitality and Tourism Studies; and Journal of Convention Sciences. Only the titles of the collected articles were analyzed by utilizing Semantic Network Analysis (SNA). According to the application time of pre-, primary, secondary and tertiary International conference industry promotion master plan, each article was classified and the result of SNA showed both similarities and differences among each period. More specifically, all the periods represented and contained the research keywords that reflected the development trends in convention industry. At the same time, they gradually added new research methodologies which cover both quantitative and qualitative method. This study is expected to provide an opportunity to understand convention research in Korean journals and suggests future directions of research topics for convention domain.

이 연구에서는 데이터 리터러시 분야 연구의 발전 경로와 지적구조 및 떠오르는 유망 주제를 파악하고자 하였다. 이를 위해서 Web of Science에서 검색한 데이터 리터러시 관련 논문은 교육학 분야와 문헌정보학 분야 논문이 전체의 60% 가까이를 차지하였다. 우선 인용 네트워크 분석에서는 페이지랭크 알고리즘을 사용해서 인용 영향력이 높은 다양한 주제의 핵심 논문을 파악하였다. 데이터 리터러시 연구의 발전 경로를 파악하기 위해서 기존의 주경로분석법을 적용해보았으나 교육학 분야의 연구 논문만 포함되는 한계가 있었다. 이를 극복할 수 있는 새로운 기법으로 페이지랭크 주경로분석법을 개발한 결과, 교육학 분야와 문헌정보학 분야의 핵심 논문이 모두 포함되는 발전 경로를 파악할 수 있었다. 데이터 리터러시 연구의 지적구조를 분석하기 위해서 키워드 서지결합 분석을 시행하였다. 도출된 키워드 서지결합 네트워크의 세부 구조와 군집 파악을 위해서 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 대군집 2개와 그에 속한 소군집 7개를 파악할 수 있었다. 부상하는 유망 주제를 도출하기 위해서 각 키워드와 군집의 성장지수와 평균출판년도를 측정하였다. 분석 결과 팬데믹 상황과 AI 챗봇의 부상이라는 시대적 배경 하에서 사회정의를 위한 비판적 데이터 리터러시가 고등교육 측면에서 급부상하고 있는 것으로 나타났다. 또한 이 연구에서 연구의 발전경로를 파악하는 수단으로 새롭게 개발한 페이지랭크 주경로분석 기법은 서로 다른 영역에서 병렬적으로 발전하는 둘 이상의 연구흐름을 발견하기에 효과적이었다.

This study investigates the development path and intellectual structure of data literacy research, aiming to identify emerging topics in the field. A comprehensive search for data literacy-related articles on the Web of Science reveals that the field is primarily concentrated in Education & Educational Research and Information Science & Library Science, accounting for nearly 60% of the total. Citation network analysis, employing the PageRank algorithm, identifies key papers with high citation impact across various topics. To accurately trace the development path of data literacy research, an enhanced PageRank main path algorithm is developed, which overcomes the limitations of existing methods confined to the Education & Educational Research field. Keyword bibliographic coupling analysis is employed to unravel the intellectual structure of data literacy research. Utilizing the PNNC algorithm, the detailed structure and clusters of the derived keyword bibliographic coupling network are revealed, including two large clusters, one with two smaller clusters and the other with five smaller clusters. The growth index and mean publishing year of each keyword and cluster are measured to pinpoint emerging topics. The analysis highlights the emergence of critical data literacy for social justice in higher education amidst the ongoing pandemic and the rise of AI chatbots. The enhanced PageRank main path algorithm, developed in this study, demonstrates its effectiveness in identifying parallel research streams developing across different fields.