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Social Network Analysis (소셜 네크워크 분석)

소셜 네트워크 분석은 18세기 오일러 (Leonhard Euler)의 그래프 이론에 뿌리를 두고 있으며, 1930년대 J. L. Moreno가 관계 측정을 위한 계량적 방법론으로 Sociometry를 도입한 것에서 실질적으로 발아하였다. 집단 내 구성원들의 상호 작용을 실선 또는 점선의 화살표로 표시하였고, 계량적인 분석을 위해 이를 행렬(sociomatrix)로 표시하였다.

1967년, 미국의 심리학자인 Stanley Milgram과 Jeffery Traverse는 “Six Degrees of separation”으로 알려진 재미있는 실험을 하였다. 미국 중부의 오마하에 거주하는 사람들로부터 동부의 보스턴에 거주하는 특정 인물들에게로 편지를 전달하는 것이었다. 최종 도착지 인물을 알지 못할 경우, 자신이 알고 있는 주변 지인에게 편지를 전달하도록 하여 그 전달 경로를 분석한 것이다. 총 296개의 우편물 중에서 64개가 최종 목적지에 도착하였는데 출발지로부터 목적지에 도착할 때까지의 단계수(Average path length)가 평균 5.5였다. 이 실험에 근거하여 6단계만 거치면 누구와도 연결될 수 있다는 결론을 도출하였다. 네트워크 분석 방법론에 근거하여 사회 현상의 특징을 발견하였다는 점에서 의의를 갖는 연구였다.

이후 그레노베터, 해리슨 화이트, 로널드 버트, 프리만 등을 거치며 소셜 네트워크 분석을 위한 주요 분석 지표가 확립되었다. 현재 많이 활용되고 있는 주요 분석 지표들이 대부분 1990년대 이전에 이론적으로 확립되었다.

2000년대 이후 컴퓨터 계산 용량이 급격히 증가하고 소셜 네트워크 데이터 또한 많아지면서 소셜 네트워크 분석이 본격화되었다. 그 이전에 이론적으로 연구되던 분석 지표들을 실제 데이터를 대상으로 하여 개인 연구자 수준에서 분석하고 시각화할 수 있게 되면서 활기를 띠게 된 것이다. 최근에 Facebook, Twitter 등 각종 소셜 네트워크 서비스 (SNS, Social Network Service)가 주목을 받으면서 소셜 네트워크 분석도 함께 관심을 받고 있다.

위키피디아 소셜네트워크 분석

소셜 네트워크 분석의 활용

범죄수사 분석

대형 범죄 사건의 경우, 범죄 수법이 복잡하고 지능적이며 여러 사람이 공모하는 경우가 대부분이다. 수사 과정에서 혐의자에 대한 각종 데이터를 분석하게 되는데, 이 때 소셜 네트워크 분석을 사용하여 혐의자간 각종 연계성을 여러 각도로 분석할 수 있다. 미국에서 9.11 사건 이후 중요성이 인식된 이와 같은 접근 방법은 최근 국내에서도 많은 주목을 받고 있다.

문헌정보 분석

논문이나 보고서와 같은 문헌정보는 저자, 기관, 주제, 키워드 등의 다양한 개체 데이터를 담고 있다. 이들 데이터에 담겨 있는 풍부한 정보를 체계적, 직관적으로 제공하는 방법의 하나로서 소셜 네트워크 분석 및 시각화가 주목 받고 있다. 개체간 관계 모델링을 통해 저자간 인용 관계 및 공저 관계, 기관간 과제 공동 수행 관계, 키워드 매개 관계 등의 다양한 관계 데이터 분석과 시각화가 가능하기 때문이다. 데이터의 양과 복잡성이 커짐에 따라 기존의 단순 검색 서비스를 보완할 수 있는 새로운 접근 방식이 필요하다는 인식이 국내외 문헌정보 제공 기관에 확대되고 있다.

소셜 네트워크 분석 방법

연결 중심성(Degree Centrality) 분석

• 하나의 노드에 직접적으로 연결된 이웃 노드의 개수로 측정함.
• 네트워크 전체 구조의 중심이 아니어도 연결된 노드가 많으면 연결 중심성 지표 값이 높게 산출됨.
• 노드의 색깔이 진해질수록 중심성이 높음.

근접 중심성(Closensess Centrality) 분석

• 네트워크를 구성하는 노드가 전체 노드에 도달하기까지의 단계임.
• 단계수가 작을수록 근접 중심성이 높게 나타남.
• 노드의 크기가 커질수록 중심성이 높음.

매개 중심성(Betweenness Centrality) 분석

• 노드와 노드를 연결하는 최단 경로에 얼마나 자주 등장하는지를 산출함.
• 매개 중심성이 높은 노드는 네트워크 내에서 가장 많이 거치게 되는 노드임.
• 링크의 선 색깔이 진해질수록 중심성이 높음.

2015 건축도시 분야 소셜 네트워크 분석

<건축도시 분야별 분석 개요>

구분	건축계획 및 설계	건축이론 및 역사	건설기술	건설관리	건축구조	건축환경 및 설비	도시계획	도시 및 지역경제	도시설계	교통· 환경·GIS	건축·도시 전 분야
논문 수	296	208	125	167	274	160	146	79	76	67	1,598
연구자 수	450	267	298	344	555	343	293	140	147	144	2,692
편당 연구자	1.52	1.28	2.38	2.06	2.03	2.14	2.01	1.77	1.93	2.15	1.68
연구자 1인당 논문발표 수	0.66	0.78	0.42	0.49	0.49	0.47	0.50	0.56	0.52	0.47	0.59
연구기관 수	121	90	95	98	159	99	90	51	56	54	421
편당 연구기관 수	0.41	0.43	0.76	0.59	0.58	0.62	0.62	0.65	0.74	0.81	0.26
연구기관당 논문발표 수	2.45	2.31	1.32	1.70	1.72	1.62	1.62	1.55	1.36	1.24	3.80
키워드 수	897	866	429	521	912	552	521	304	287	244	4,695
키워드 출현횟수	1,302	1,076	571	698	1,337	768	654	356	346	289	7,397
키워드 출현빈도	1.45	1.24	1.33	1.34	1.45	1.39	1.26	1.17	1.21	1.18	1.589
편당 키워드 수	4.40	5.17	4.57	4.18	4.88	4.80	4.48	4.51	4.55	4.31	4.63
연구자 1인당 키워드 수	2.89	4.03	1.92	2.03	2.41	2.24	2.23	2.54	2.35	2.01	2.75
연구기관당 키워드 수	10.76	11.96	6.01	7.12	8.41	7.76	7.27	6.98	6.18	5.35	17.57