연구에 가장 적합한 데이터베이스를 어떻게 선택해야 하나요?

연구에 가장 적합한 데이터베이스를 선택하려면, 먼저 데이터베이스를 당신의 주제, 전공, 그리고 과제 요구 사항에 맞춰 선택해야 합니다. "최고"의 데이터베이스는 당신의 질문에 대한 적절한 저널과 자료를 포함하며, 당신이 접근하고 검색하는 것이 현실적으로 가능한 데이터베이스입니다.

좋은 첫 단계는 연구 영역과 수준을 명확히 하는 것입니다. 일반적인 주제나 1학년 과제는 여러 전공을 아우르는 광범위한 학술 데이터베이스를 통해 다룰 수 있습니다. 더 발전된 프로젝트, 예를 들어 학위 논문은 보통 전공별 데이터베이스가 필요한데, 이는 의학, 심리학, 교육, 공학 또는 비즈니스와 같은 분야에서 찾을 수 있습니다. 당신의 과정 안내서를 확인하거나 사서에게 문의하면 당신의 분야에서 사람들이 가장 많이 의존하는 데이터베이스를 빠르게 알 수 있습니다.

다음으로, 실제로 필요한 콘텐츠의 종류를 살펴보세요. 일부 데이터베이스는 동료 심사 저널 기사에 집중하는 반면, 다른 데이터베이스는 회의 자료, 논문, 책의 장, 보고서 또는 뉴스 소스를 포함합니다. 만약 당신의 작업이 경험적 연구를 요구한다면, 연구 기사를 명확히 라벨링하고 연구 유형이나 방법론별로 필터링할 수 있는 데이터베이스를 선택하세요. 문헌 리뷰를 진행하고 있다면 인용 도구 및 고급 필터가 포함된 데이터베이스가 필요할 수 있습니다.

접근성과 사용성도 중요합니다:

• 기관을 통해 전체 텍스트를 얻을 수 있는지 아니면 초록만 볼 수 있는지 확인하세요.
  
  

• 검색 인터페이스를 살펴보세요. 키워드, 주제 제목, 필터를 쉽게 사용할 수 있나요?
  
  

• 인용을 내보내거나 나중에 검색을 저장할 수 있는지 확인하세요.

또한 품질과 포괄성에 대해 생각하는 것도 현명합니다. 잘 알려진 데이터베이스는 보통 기본 품질 또는 색인 기준을 충족하기 위해 명확한 선택 기준을 사용합니다. 결과에서 몇 개의 저널 제목을 읽으면 그것들이 당신의 분야와 관련이 있는지 여부를 확인할 수 있습니다. 결과가 너무 일반적이거나 관련성이 없는 것 같으면, 더 전문화된 데이터베이스가 필요할 수 있습니다.

실제로 대부분의 연구자들은 단일 데이터베이스에 의존하지 않습니다. 그들은 보통 하나의 강력한 주제별 데이터베이스에서 시작한 다음, 더 넓은 다학제 데이터베이스 또는 Google Scholar와 같은 도구에서검색을 교차 확인하여 놓친 것을 찾아냅니다.

따라서, 당신의 연구에 가장 적합한 데이터베이스를 선택하려면, 그것을 당신의 분야, 필요한 자료의 유형, 프로젝트 수준 및 전체 텍스트 자료를 얼마나 쉽게 검색하고 접근할 수 있는지를 고려하여 정렬해야 합니다.