본 연구는 21개의 주요 문헌정보학 (LIS, Library and Information Science) 학술지에 1991년부터 2021년 사이에 발표된 26,000개 이상의 연구 논문을 분석하였으며, 문헌정보학 학자들이 사용하는 연구 방법론을 분류하기 위해 머신러닝 (ML, machine learning) 접근 방식을 사용하였습니다. 본 연구의 결과는 다음과 같은 중요한 의미를 갖습니다. 첫째, 지난 31년 동안 문헌정보학 조사에서 연구 전략이 개념적 연구 (예: "이론적 접근 (Theoretical approach)")에서 실증적 연구 (예: "인터뷰 (Interview)")로 변화하였습니다. 둘째, 이 기간 동안 문헌정보학 학자들이 탐구한 연구 주제가 시스템 중심의 이슈 (예: "정보 검색/모델 및 알고리즘 (Information retrieval/models and algorithms)")에서 사용자 중심의 주제 (예: "정보 서비스 (Information services)")로 이동하였습니다. 셋째, 본 연구는 연구에서 식별된 18개의 연구 주제와 문헌정보학 분야에서 흔히 채택되는 16개의 연구 방법 사이의 역동적이고 드러나는 관계를 밝혀냈습니다. 이러한 역동적인 관계는 연도별로 시각화할 수 있으며, 본 연구에서 제작된 대화형 지도를 통해 종단적으로 확인할 수 있습니다.