CWTS 레이던 랭킹

CWTS Leiden Ranking
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1. 개요[편집]

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네덜란드 소재 레이던 대학교의 과학기술연구센터(CWTS)[1]에서 발표하는 세계 대학 순위이다.

흔히 ‘라이덴’이라고 표기한 기사가 많은데 국립국어원의 외국어 표기 용례에 따르면 ‘레이던’이 바른 표기이다. 그러나 학습자들과 현지 교민들 사이에서도 네덜란드어의 'ei'(혹은 ij) 음가의 한글 표기에 대한 의견이 분분하며, 오히려 현대 네덜란드어에서는 'ai'음가에 가깝게 발음하는 게 더욱 일반적이다. 외래어 표기법이 현지 언어의 현실을 잘 반영하지 못한다는 한 사례.

2. 특징 및 비판[편집]

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다른 대학 평가와는 달리 평판, 재정, 시설 등의 논문 외적인 요소는 반영되지 않고 학술 논문의 수와 논문의 인용지수(영향력지수, IF)만을 반영한다. 평가 받는 대학측에서 직접 제공한 자료로 평가하지 않고 학술정보서비스기업 ‘클래리베이트 애널리틱스(구 톰슨 로이터)’의 데이터베이스를 활용하는 것도 다른 대학 평가와 다른 점이다. 인용지수 외에도 다른 대학이나 산업계와의 공동연구 순위도 발표한다.

또한, 대표가 될 만한 종합순위를 제공하지 않고 수많은 평가지표와 옵션별로 상세하게 구분되어 있다. 대표적 평가지표에는 논문 점수(P), 상위 n% 논문 점수(P(top n%))와 함께, 상위 n% 논문 비율(PP(top n%))이 있다. 단순 논문 수로 나오는 점수인 P는 대학의 규모가 클수록 유리한 면이 있고, PP는 반대로 소수정예의 연구중심 대학이 평가에 유리하다.[2] 랭킹 차트를 보면 처음 나오는 순위가 익히 아는 세계적 명문대가 아니라 처음 보는 중국이나 브라질 대학들로 채워져 있어 의아할 수 있는데 이는 전술했듯 논문 수만 세는 P 점수로 기본정렬되어있기 때문이다. 본격적인 수준을 보려면 P(top 10%)나 PP(top 10%) 칸을 클릭해 정렬하면 되고 이것이 실질적으로 받아들여지는 랭킹이라 보면 된다.

다만, 평가에서 인용지수를 표준화하는 방법이 비판의 대상이 되기도 한다. 여기에 사용되는 평균 표준화 인용 점수(MNCS)는 정보 검색을 위한 것이지 연구의 질을 평가하는 목적으로 설계된 것이 아니며, 오래된 논문, 리뷰 논문, 전통적으로 인용도가 높은 몇 분야에 가중치가 높다는 점이 지적되고 있다.

3. 평가지표[편집]

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• Type of indicators (평가지표의 유형)
  • Impact: 인용지수(영향력지수)를 반영한다.
  • Collaboration: 공동연구가 얼마나 활발하게 이루어지는지 나타냄.
• Indicators (평가지표)
  • Impact (인용지수)
    • P: 논문 점수
    • P(top n%): 상위 n% 이내에 드는 우수 논문 점수
    • PP(top n%): 상위 n% 논문의 비율
  • Collaboration (공동연구)
    • P(collab): 대학/기관 간 공동연구 논문 점수
    • PP(collab): 공동연구 논문 비율
    • P(int collab), PP(int collab): 국제 공동연구 논문 점수, 논문 비율
    • P(industry), PP(industry): 산업체와의 공동연구 논문 점수, 논문 비율
    • P(<100km), PP(<100km): 근거리 공동연구 논문 점수, 논문 비율
    • P(>5000km), PP(>5000km): 원거리 공동연구 논문 점수, 논문 비율
• Calculate impact indicators using fractional counting: 이 옵션에 체크하면 여러 대학에서 공동 저자로 참여한 경우 인용지수를 등분하여 계상한다. 옵션을 해제하면 전체로 계산한다.

각 지표가 일반적으로 의미하는 바를 대략적으로 살펴보자면.

P라는 지표의 경우 대학원의 규모가 클수록 논문을 많이 써내기 때문에 일률적으로 점수가 상승하는 경향이 있다.

P(top 10%)의 경우 '질 좋은 논문'이 '양적으로' 얼마나 배출되는지를 따지는 지표이므로, 일반적으로 P지표와 거의 일치하지만(당연히 논문을 많이 쓸수록 피인용도 높은 논문이 많이 나올테니), 규모가 대규모 대학들에 비해 작아서 논문의 절대량에서 밀려 P지표에서 숨겨져 있던 소수정예 중규모 대학들의 경우 P지표에 비해 P(top 10%)에 슬슬 얼굴을 드러낸다.

PP(top 10%)의 경우 질 좋은 논문이 나오는 '비율'을 확인하는데, 위에서 말했듯 소수정예 중규모 대학들이 특히 강세를 보인다.

이처럼 각각의 지표가 보여주는 바가 상당히 갈리기 때문에 P(top 10%)지표와 PP(top 10%)지표는 보통 혼용되는 편이다. 예컨대 논문 인용도와 인용 상위권 논문 지수에서 모두 5위를 차지한 카이스트는 상위권 논문의 질적 비율도 3위인 점에서 대학원의 규모도 크고 수준도 높다는 것을 알 수 있다. 또 유니스트와 포항공대는, P지표에서는 25위와 14위, P(top 10%)지표에서는 10위와 7위이지만, PP(top 10%)지표에서 각각 1위와 2위를 차지한다는 점에서 대학원의 규모가 너무 작지도 않으면서 수준 또한 높게 운영된다고 추측할 수 있다. 마지막으로 상위권 논문의 질적 비율에서는 6위, 13위인 서울대와 연세대는 전체 논문 인용도나 상위권 논문 인용도에서 모두 각각 1위, 2위를 했다는 점에서 학계에서 차지하는 위상이 매우 클 것이다 라는 것을 알 수 있다.


단, PP 지표는 비율이기 때문에 연구의 효율성을 반영하지만 순위에 방점을 두는 것은 왜곡된 정보를 전달할 수 있다. 극단적으로 단 1편의 논문을 발표하고 그 논문이 최상위권 논문이라면 100%가 나올 수도 있다. 위 그래프에서도 록펠러 대학교는 PP(top 10%)가 33.0%로 극단적으로 높지만 P(top 10%)는 281에 불과한 반면, 하버드 대학교는 PP(top 10%)는 20.7% 수준을 유지하면서 P(top 10%)는 7247로 아득하게 앞서고 있다. 하버드 대학교 뿐 아니라 스탠퍼드, MIT, UC 버클리, 칼텍, 프린스턴 등의 명문대들이 20~23% 정도의 PP(top 10%) 수준에서 높은 연구 결과(P(top 10%))를 생산하고 있는 것을 볼 수 있다.

인용 지수에 관련해서는 top 1%, 5%, 10%, 50% 지표를 제공하므로 적절하게 활용할 수 있다. 예컨대 top 1% 지표는 학계 최고 수준의 논문을 나타내므로 세계 톱클래스 수준과의 비교가 가능하다. 하지만 top 1% 논문은 수량 자체가 적기 때문에 중~하위권 대학의 수준 비교에는 적절하지 않다. 시험의 난도가 높아지면 상위권 변별력은 높아지지만 중~하위권은 찍기 경쟁이 돼 버리는 현상과 마찬가지다. top 50% 지표는 그냥 논문 수준을 반영하지 않는 P 지표와 별반 차이가 없다. 따라서 top 10%를 기준으로 하되, 상위권/최상위권에서는 top 5%, top 1%를 적절히 참고하는 것이 좋다.

4. 기타[편집]

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국내대학에서는 이 평가가 수많은 평가지표와 옵션별로 구성되어 있다는 점을 악용해 자신들한테 순위가 높게 나온 특정한 평가지표만 하나 골라서 ‘레이던 랭킹 국내 O위’로 홍보하는 경우가 있다. [3]

또한 다른 홍보 방법도 있는데, 가령 '라이덴 랭킹 종합대 순위' 에서 1위 혹은 2위라고 광고하는 경우 실제로는 상위권 인용논문 비율의 지표 순위에서 4~5등을 차지한 뒤, 1~3등을 차지한 특수대학들을 제외하고 1,2위라고 광고하는 것이다.

제대로 된 기사에서는 각각의 지표가 의미하는 바를 알려주면서 랭킹을 소개하는 경우가 많다. [2020라이덴랭킹] 종합순위 ‘논문 수’ 서울대, ‘비율’ UNIST 1위 따라서 이를 서열화를 위한 지표로 사용하기보다는 자신이 보고자 하는 대학원의 위상이나 수준 등을 확인하기 위한 수단으로 사용하는 것이 더 적절할 것이다.

5. 순위[편집]

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5.1. 2019[편집]

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5.2. 2020[편집]

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5.3. 2021[편집]

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5.4. 2022[편집]

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5.5. 2023[편집]

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