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      KCI등재

      저자 동시 인용 분석을 통한 "관계 마케팅" 연구 동향 및 지적 구조 규명에 관한 연구 = 사회적 네트워크 분석을 활용한 저자 관계를 중심으로

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      https://www.riss.kr/link?id=A100089508

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      본 연구는 1990년대 이후 지금까지 꾸준히 연구가 되어 오고 있는 관계 마케팅의 연구 동향 및 그 지적 구조를 파악하고자 한다. 약 20년간 관계 마케팅 연구가 이루어지는 동안 메타 분석을 이용하여 관계 마케팅 연구 영역에서의 주요 변수들의 관계를 계량적으로 분석한 연구는 있었다. 하지만 이러한 분석 방법은 변수들 간의 관계를 파악하는 것으로 연구의 진화 및 그 지적 구조를 파악하기는 어렵다. 이를 위해 계량서지학(Bibliometric) 분야에서 학문의 지적 구조를 파악하는데 주로 이용하는 저자 동시 인용 분석 방법(author co-citation analysis)을 이용하였다. 저자 동시 인용 분석 방법은 어느 특정 연구 주제 내에서 저자들 간의 동시 인용 빈도를 분석단위로 하기 때문에, 시간의 경과를 반영한다. 저자 동시 인용 분석의 장점은 단순히 선행연구들의 결과를 계량적으로 정리하고자 하는 것이 아니라, 연구의 흐름 및 지적 구조를 지도로 표현할 수 있다. 저자들은 1990년~2006년까지 17년간 이루어진 누적된 관계 마케팅 연구들을 대상으로 저자 동시 인용 분석 을 실시하였다. 우선 SSCI 웹 사이트에서 마케팅 분야의 Top 10 저널과 관계마케팅 분야에서 가장 많은 인용이 된 저자 28명에 대한 정보를 얻었다. 이를 바탕으로 저자들 간의 동시인용빈도를 이용한 상관관계 행렬을 구한 다음, 다차원 척도 분석을 실시, 관계 마케팅 분야의 지적 구조를 지도로 보여주었다. 그 결과, 관계 마케팅연구는 크게 B2C와 B2B 라는 연구 대상을 기준으로 하여 그 분야가 나누어져 있음을 알 수 있었다. 그러나 이를 통해 과거 17년간의 관계 마케팅의 연구 분야의 진화 과정 및 연구 동향을 파악하기에 무리가 있다고 판단하여 추가 연구를 실시하였다. 저자들은 처음 분석 결과에 대한 이유를 저자들은 17년간의 연구 결과를 한꺼번에 보았기 때문이라 판단했다. 따라서 저자들은 1990년~2006년을 약 5~6년 단위로 3 기간(1990-1995년, 1996-2000년, 2001-2006년)으로 나누어 군집 분석 및 다차원 분석을 실시하였다. 그 결과, 처음 분석결과와 달리 관계 마케팅 분야의 연구 주제를 바탕으로 저자들이 각 시기별로 다양한 군집을 형성하고 있음을 확인할 수 있었으며, 시간의 흐름에 따라 변화되는 추이도 살펴볼 수 있었다. 1990년대 초에는 관계에서 나타나는 문제(힘, 의존성, 만족, 신뢰, 몰입, 영향전략, 통제 등) 및 시장지향성과 같은 기본적인 문제를 다루었기 때문에 군집의 수도 적었다. 그러나 시간이 지남에 따라 보다 군집 수가 늘어나는데, 이는 환경, 법, 기술 등과 같은 외부적인 요인들과의 연결되어 더 많은 연구 주제(장기지향성, 브랜드 커뮤니티, CRM 등)로 확장되었기 때문이라고 볼 수 있다. 특히 2000년대 가 이후에는 정보 기술의 발전으로 관계를 다루는 시야가 넓어져 관계 마케팅에서도 이전의 연구에서 하나의 관계 자체에만 초점을 맞추었다면, 이후에는 네트워크 관점에서 관계 마케팅 이슈를 다루고 있음을 확인할 수 있었다. 저자들은 이러한 결과를 도출하는데 그치지 않고, 관계 마케팅 영역이 발전해 오는 동안의 핵심 연구가 무엇인가를 확인하기 위해 3 기간 마다 사회적 네트워크 분석(Social Network Analysis)을 실시하였다. 사회적 네트워크 분석은 특정 네트워크 자체가 얼마나 집약적인 특성을 가지고 있는지를 판단하는 네트워크 밀도(density)뿐만 아니라 그 안의 개별 구성원들 사이에서 누가 네트워크의 핵심인지를 보여주는 네트워크적인 특성인 중심성(centrality)을 분석하는 방법이다. 이를 이용하면 각각의 기간 내의 핵심 저자와 주제 및 저자들 간의 네트워크적인 구조 및 특성을 파악하였다. 분석 결과, 3기간의 네트워크 밀도는 시간이 흐름에 따라 1에 가까워지고 있는 것을 알 수 있다. 이는 선정한 관계 마케팅 핵심 연구 저자들 간에 가능한 연결이 거의 존재하는 것으로 연구가 산발적으로 이루어지는 것이 아니라 관계 마케팅 연구가 그 분야 내의 연구들을 많이 인용함으로써 시간이 갈수록 이 분야 연구의 깊이가 깊어지는 것을 알 수 있다. 핵심저자들을 살펴본 결과, 가장 기본적인 문제를 다룬 저자들(Morgan, Hunt, Naver, Slater, Ganesan)등이 초기 단계부터 핵심저자임을 알 수 있다. 그러나 시간이 흐를수록 처음에 중심성이 낮았던 저자들(Oliver, Cannon, Steenkamp 등)의 중심성이 높아지는 것을 볼 수 있었다. 또한 2000년이 들어서면서는 누가 핵심저자라는 의미가 중요하지 않을 정도로 모든 저자들이 핵심이 되었다. 본 연구는 학문적인 측면에서 기여하는 바가 크다고 볼 수 있는데, 우선 마케팅 대표 저널을 대상으로 17년 동안 누적된 관계 마케팅 연구들을 바탕으로 그 연구 흐름 및 지적 구조를 파악했다는 점이다. 또한 이러한 분석을 통해 관계 마케팅을 연구하는 학자들에게 향후 연구에 대한 방향을 제시해주었다는 점이다.
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      본 연구는 1990년대 이후 지금까지 꾸준히 연구가 되어 오고 있는 관계 마케팅의 연구 동향 및 그 지적 구조를 파악하고자 한다. 약 20년간 관계 마케팅 연구가 이루어지는 동안 메타 분석을 ...

      본 연구는 1990년대 이후 지금까지 꾸준히 연구가 되어 오고 있는 관계 마케팅의 연구 동향 및 그 지적 구조를 파악하고자 한다. 약 20년간 관계 마케팅 연구가 이루어지는 동안 메타 분석을 이용하여 관계 마케팅 연구 영역에서의 주요 변수들의 관계를 계량적으로 분석한 연구는 있었다. 하지만 이러한 분석 방법은 변수들 간의 관계를 파악하는 것으로 연구의 진화 및 그 지적 구조를 파악하기는 어렵다. 이를 위해 계량서지학(Bibliometric) 분야에서 학문의 지적 구조를 파악하는데 주로 이용하는 저자 동시 인용 분석 방법(author co-citation analysis)을 이용하였다. 저자 동시 인용 분석 방법은 어느 특정 연구 주제 내에서 저자들 간의 동시 인용 빈도를 분석단위로 하기 때문에, 시간의 경과를 반영한다. 저자 동시 인용 분석의 장점은 단순히 선행연구들의 결과를 계량적으로 정리하고자 하는 것이 아니라, 연구의 흐름 및 지적 구조를 지도로 표현할 수 있다. 저자들은 1990년~2006년까지 17년간 이루어진 누적된 관계 마케팅 연구들을 대상으로 저자 동시 인용 분석 을 실시하였다. 우선 SSCI 웹 사이트에서 마케팅 분야의 Top 10 저널과 관계마케팅 분야에서 가장 많은 인용이 된 저자 28명에 대한 정보를 얻었다. 이를 바탕으로 저자들 간의 동시인용빈도를 이용한 상관관계 행렬을 구한 다음, 다차원 척도 분석을 실시, 관계 마케팅 분야의 지적 구조를 지도로 보여주었다. 그 결과, 관계 마케팅연구는 크게 B2C와 B2B 라는 연구 대상을 기준으로 하여 그 분야가 나누어져 있음을 알 수 있었다. 그러나 이를 통해 과거 17년간의 관계 마케팅의 연구 분야의 진화 과정 및 연구 동향을 파악하기에 무리가 있다고 판단하여 추가 연구를 실시하였다. 저자들은 처음 분석 결과에 대한 이유를 저자들은 17년간의 연구 결과를 한꺼번에 보았기 때문이라 판단했다. 따라서 저자들은 1990년~2006년을 약 5~6년 단위로 3 기간(1990-1995년, 1996-2000년, 2001-2006년)으로 나누어 군집 분석 및 다차원 분석을 실시하였다. 그 결과, 처음 분석결과와 달리 관계 마케팅 분야의 연구 주제를 바탕으로 저자들이 각 시기별로 다양한 군집을 형성하고 있음을 확인할 수 있었으며, 시간의 흐름에 따라 변화되는 추이도 살펴볼 수 있었다. 1990년대 초에는 관계에서 나타나는 문제(힘, 의존성, 만족, 신뢰, 몰입, 영향전략, 통제 등) 및 시장지향성과 같은 기본적인 문제를 다루었기 때문에 군집의 수도 적었다. 그러나 시간이 지남에 따라 보다 군집 수가 늘어나는데, 이는 환경, 법, 기술 등과 같은 외부적인 요인들과의 연결되어 더 많은 연구 주제(장기지향성, 브랜드 커뮤니티, CRM 등)로 확장되었기 때문이라고 볼 수 있다. 특히 2000년대 가 이후에는 정보 기술의 발전으로 관계를 다루는 시야가 넓어져 관계 마케팅에서도 이전의 연구에서 하나의 관계 자체에만 초점을 맞추었다면, 이후에는 네트워크 관점에서 관계 마케팅 이슈를 다루고 있음을 확인할 수 있었다. 저자들은 이러한 결과를 도출하는데 그치지 않고, 관계 마케팅 영역이 발전해 오는 동안의 핵심 연구가 무엇인가를 확인하기 위해 3 기간 마다 사회적 네트워크 분석(Social Network Analysis)을 실시하였다. 사회적 네트워크 분석은 특정 네트워크 자체가 얼마나 집약적인 특성을 가지고 있는지를 판단하는 네트워크 밀도(density)뿐만 아니라 그 안의 개별 구성원들 사이에서 누가 네트워크의 핵심인지를 보여주는 네트워크적인 특성인 중심성(centrality)을 분석하는 방법이다. 이를 이용하면 각각의 기간 내의 핵심 저자와 주제 및 저자들 간의 네트워크적인 구조 및 특성을 파악하였다. 분석 결과, 3기간의 네트워크 밀도는 시간이 흐름에 따라 1에 가까워지고 있는 것을 알 수 있다. 이는 선정한 관계 마케팅 핵심 연구 저자들 간에 가능한 연결이 거의 존재하는 것으로 연구가 산발적으로 이루어지는 것이 아니라 관계 마케팅 연구가 그 분야 내의 연구들을 많이 인용함으로써 시간이 갈수록 이 분야 연구의 깊이가 깊어지는 것을 알 수 있다. 핵심저자들을 살펴본 결과, 가장 기본적인 문제를 다룬 저자들(Morgan, Hunt, Naver, Slater, Ganesan)등이 초기 단계부터 핵심저자임을 알 수 있다. 그러나 시간이 흐를수록 처음에 중심성이 낮았던 저자들(Oliver, Cannon, Steenkamp 등)의 중심성이 높아지는 것을 볼 수 있었다. 또한 2000년이 들어서면서는 누가 핵심저자라는 의미가 중요하지 않을 정도로 모든 저자들이 핵심이 되었다. 본 연구는 학문적인 측면에서 기여하는 바가 크다고 볼 수 있는데, 우선 마케팅 대표 저널을 대상으로 17년 동안 누적된 관계 마케팅 연구들을 바탕으로 그 연구 흐름 및 지적 구조를 파악했다는 점이다. 또한 이러한 분석을 통해 관계 마케팅을 연구하는 학자들에게 향후 연구에 대한 방향을 제시해주었다는 점이다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      The purpose of this study is to identify research trends and knowledge structure of relationship marketing field that has been extensively dealt since 1990`s. Several researches investigated the relations among important relationship variables using meta analysis method, but did not show how the relationship marketing research field has evolved. To understand the research trends and knowledge structure, we adopted author co-citation analysis(ACA). ACA is frequently used in Bibliometirc field to identify the knowledge structure of a research field. ACA uses the co-citation frequency among researchers as the unit of analysis and produces a map of research trends and knowledge structure in a research field for a certain period. We applied ACA for the relationship marketing researches that were published between 1990 and 2006. First, we identified 28 researchers that their researches have been cited most frequently in the relationship marketing related papers selected from the top 10 marketing journals listed in SSCI web site. We produced a correlation matrix of author co-citation frequency and a map of the knowledge structure in the relationship marketing field using multi-dimensional scale analysis. The results were unexpectedly simple, showing that the field is categorized into two research streams, B2C relationship marketing and B2B relationship marketing research. As the results did not show us the detailed structure and trends of relationship marketing studies, we performed additional analyses. We suspected that applying ACA to the entire period of interest may have caused the initial results. We divided the period of interest into three shorter periods - 1990-1995, 1996-2000, 2001-2006 - and performed cluster analysis and MDS analysis with relationship marketing related researches in each period. The results of the second analyses showed that the researhers can be grouped into several clusters formed around specific relationship marketing research topics. The results also showed that the structure of the clusters have been changing through three periods. In the first period, we found a few number of clusters as the research interests were focusing on market orientation and relationship issues such as power, dependence, satisfaction, trust, commitment, influence strategy, control, etc. In the next periods, as the researchers started to expand their interests into the influence of external factors such as environment, law, technology on relationships. In this period, we started to have researches on the topic such as long-term orientation, brand community, customer relationship management, etc. in the 21st century, the results showed that the focus of the relationship marketing expanded to include network perspective. We performed social network analysis to identify the main researchers representing each period. Social network analysis is useful in finding out the density of a network as well as the centrality of a network, identifying the core researchers in the network. As we move from period 1 to 3, we found that the network density index moving toward 1. This result means that the selected researchers in the relationship marketing field are connected to each other in almost all possible ways and they are citing each other`s work in their own researches. This suggests that the researches are gaining more depth and influencing other researches. The researchers that have dealt with fundamental issues such as Morgan, Hunt, Naver, Slater, Ganesan are identified as the core researchers from the first period. As the relationship marketing researches expand, the researchers such as Oliver, Cannon, and Steenkamp are added into core group in the second period. in the final period, most of the selected researchers became the member of the core group. We have identified the research trends and the structure of knowledge in the relationship marketing field using author co-citation analysis and social network analysis using the Researc
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      The purpose of this study is to identify research trends and knowledge structure of relationship marketing field that has been extensively dealt since 1990`s. Several researches investigated the relations among important relationship variables using m...

      The purpose of this study is to identify research trends and knowledge structure of relationship marketing field that has been extensively dealt since 1990`s. Several researches investigated the relations among important relationship variables using meta analysis method, but did not show how the relationship marketing research field has evolved. To understand the research trends and knowledge structure, we adopted author co-citation analysis(ACA). ACA is frequently used in Bibliometirc field to identify the knowledge structure of a research field. ACA uses the co-citation frequency among researchers as the unit of analysis and produces a map of research trends and knowledge structure in a research field for a certain period. We applied ACA for the relationship marketing researches that were published between 1990 and 2006. First, we identified 28 researchers that their researches have been cited most frequently in the relationship marketing related papers selected from the top 10 marketing journals listed in SSCI web site. We produced a correlation matrix of author co-citation frequency and a map of the knowledge structure in the relationship marketing field using multi-dimensional scale analysis. The results were unexpectedly simple, showing that the field is categorized into two research streams, B2C relationship marketing and B2B relationship marketing research. As the results did not show us the detailed structure and trends of relationship marketing studies, we performed additional analyses. We suspected that applying ACA to the entire period of interest may have caused the initial results. We divided the period of interest into three shorter periods - 1990-1995, 1996-2000, 2001-2006 - and performed cluster analysis and MDS analysis with relationship marketing related researches in each period. The results of the second analyses showed that the researhers can be grouped into several clusters formed around specific relationship marketing research topics. The results also showed that the structure of the clusters have been changing through three periods. In the first period, we found a few number of clusters as the research interests were focusing on market orientation and relationship issues such as power, dependence, satisfaction, trust, commitment, influence strategy, control, etc. In the next periods, as the researchers started to expand their interests into the influence of external factors such as environment, law, technology on relationships. In this period, we started to have researches on the topic such as long-term orientation, brand community, customer relationship management, etc. in the 21st century, the results showed that the focus of the relationship marketing expanded to include network perspective. We performed social network analysis to identify the main researchers representing each period. Social network analysis is useful in finding out the density of a network as well as the centrality of a network, identifying the core researchers in the network. As we move from period 1 to 3, we found that the network density index moving toward 1. This result means that the selected researchers in the relationship marketing field are connected to each other in almost all possible ways and they are citing each other`s work in their own researches. This suggests that the researches are gaining more depth and influencing other researches. The researchers that have dealt with fundamental issues such as Morgan, Hunt, Naver, Slater, Ganesan are identified as the core researchers from the first period. As the relationship marketing researches expand, the researchers such as Oliver, Cannon, and Steenkamp are added into core group in the second period. in the final period, most of the selected researchers became the member of the core group. We have identified the research trends and the structure of knowledge in the relationship marketing field using author co-citation analysis and social network analysis using the Researc

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      6 Narver, J. C., "The Effect of a Market Orientation on Business Profitability" 54 (54): 20-35, 1990

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