사회 연결망 분석

제1장
연결망 분석이란?
1.1. 관계적 관점으로의 전환 5
1.2. 연결망 분석의 발전 9
1.3. 책의 구성 10
1.4. UCINET 13

제2장
연결망 연구 설계
2.1. 연구 설계에서 고려할 점 19
2.2. 연결망 분석 단위 22
2.3. 연결망 분석의 접근법 26

제3장
연결망 자료
3.1. 인접 행렬 자료 36
3.2. 자아 중심 연결망 37
3.3. 준연결망 자료(quasi network data) 43
3.4. 행렬을 리스트로 표현하기 45
3.5. 실습 46

제4장
연결망 시각화 및 탐색
4.1. 연결망 시각화 기법의 발전 65
4.2. 통계 방법의 적용 68
4.3. 그래프 알고리즘 74
4.4. 기타 76
4.5. 연결망 시각화의 의의와 탐색 77
4.6. 실습 81

제5장
연결망의 구조적 특성
5.1. 응집성 91
5.2. 연결성 93
5.3. 노드의 이웃 관계 95
5.4. 군집 계수(clustering coefficient) 99
5.5. 실습 101

제6장
중앙성
6.1. 중앙성의 주요 개념들 119
6.2. 지역중앙성과 전체중앙성의 관계 127
6.3. 기타 중앙성 지표 129
6.4. 중심화(Centralization) 132

제7장
집 단
7.1. 응집 정도와 연결 정도로 하위 집단을 구분해 내기 140
7.2. 하위 집단을 파악하는 다양한 접근 방법 143
7.3. 대규모 네트워크 자료에서의 집단 탐색 144
7.4. 군집 분석(Clustering) 149

제8장
지위와 역할
8.1. 구조적 등위성(等位性) 161
8.2. 형태 등위성(Automorphic Equivalence) 165
8.3. 역할 등위성(Role Equivalence) 166
8.4. 실습 168

제9장
이원 연결망 분석(2-mode network analysis)
9.1. 완전 연결망으로의 변환 180
9.2. 대응 분석(Correspondence Analysis) 185
9.3. 협업 필터링(Collaborative Filtering) 187
9.4. 실습 188

제10장
자아 중심 연결망 분석
10.1. 설문 자료에서 자아 중심 연결망 추출하기 202
10.2. 자아 중심 응답 자료에서 상담 관계의 학력 간관계 도출하기 205
10.3. 중재자 역할(Brokerage) 208
10.4. 구조적 공백 210
10.5. 실습 214

제11장
SAS/IML을 이용한 자료 변환
11.1. 외부 파일을 SAS 파일로 변환하기 229
11.2. SAS/IML 진입하기 230
11.3. 행렬의 입력 231
11.4. SAS/IML의 연산자(operator) 232
11.5. IML에서 SAS 자료 불러오기와 내보내기 243
11.6. DATA 처리 사례 244
11.7. 서베이 자료에서 완전 연결망 만들기 249

제12장
가설 세우고 검증하기
12.1. QAP 258
12.2. ERGMs(Exponential Random Graph Models) 261

제13장
텍스트에서 의미 관계 추출하기
13.1. KLT를 이용한 한글 형태소 분석 270
13.2. EXCEL로 단어 목록 만들기 273
13.3. 의미 관계 형성: SAS/IML로 연결망 행렬 만들기 275

제14장
연결망 분석 프로그램 소개
14.1. NetMiner 283
14.2. Pajek 292
14.3. R 308
14.4. Gephi 311
14.5. 연결망 분석 프로그램 선택 시 고려 사항 321

국문 색인 323

영문 색인 327

그림 차례

▮그림 1-1▮ 구조의 효과 예시 6
▮그림 1-2▮ TouchGraph Application in Facebook 7
▮그림 1-3▮ SNS 트렌드 및 연관어 검색 서비스 8
▮그림 1-4▮ 한국에서의 연결망 연구 추이 10
▮그림 1-5▮ 책의 구성과 장별 연계 12
▮그림 1-6▮ UCINET 실행 화면 14
▮그림 2-1▮ 2011년 3월 웹 사이트 유입량 기준 상위 50개 사이트 간인터넷 교통망 24
▮그림 2-2▮ 관계적 접근과 위치적 접근의 차이 27
▮그림 3-1▮ 완전 연결망 행렬과 그래프 37
▮그림 3-2▮ 자아 중심 연결망의 예 39
▮그림 3-3▮ 준연결망 변환을 통해 얻은 아마존 서적 간의 n×n 연결망 44
▮그림 3-4▮ 행렬 편집기(Matrix Editor) 46
▮그림 3-5▮ 데이터 파일 불러오기 47
▮그림 3-6▮ ‘.##h’ 자료 열기 52
▮그림 3-7▮ Krack-High-Tec.##h(REPORTS_TO) 편집창 53
▮그림 3-8▮ DL Editor(Nodelist1 형식으로 입력하기) 54
▮그림 3-9▮ c기업의 비공식 연결망(21*21 행렬) 55
▮그림 4-1▮ 12-13세기 러시아의 교역 연결망 지도 64
▮그림 4-2▮ 모레노(Moreno)의 사회망 66
▮그림 4-3▮ 초창기 연결망 시각화 방법의 발전 양태 67
▮그림 4-4▮ 상관관계 요인 2차원 도표와 연결망 그래프 68
▮그림 4-5▮ 서울을 중심으로 그린 부산의 위치 70
▮그림 4-6▮ MDS 절차의 예시: 평면상 위치 선정 작업 71
▮그림 4-7▮ 도시 간 비행 거리에 근거한 다차원척도 2차원 지도 72
▮그림 4-8▮ 대표적인 Spring Layout 비교 75
▮그림 4-9▮ 환형 시각화 예시 76
▮그림 4-10▮ Layered Layout의 예: 공식 조직도 77
▮그림 4-11▮ 비공식적 조언 연결망 78
▮그림 4-12▮ 사무실 평면도와 접촉 연결망 79
▮그림 4-13▮ ▮그림 4-11▮ ‘비공식 조언 연결망’ 3차원 그래프 예시 80
▮그림 4-14▮ NetDraw 실행 초기화면 82
▮그림 4-15▮ 자료 불러오기 82
▮그림 4-16▮ C기업의 비공식 연결망 83
▮그림 4-17▮ MDS로 표현하기 84
▮그림 4-18▮ 자아 중심 연결망 살펴보기 85
▮그림 5-1▮ 4개의 노드가 있을 경우 생길 수 있는 연결망의 형체와 개념 92
▮그림 5-2▮ 연결망 그래프 예시 94
▮그림 5-3▮ 2자 관계의 4가지 형태 96
▮그림 5-4▮ 가능한 모든 3자 관계의 집합 97
▮그림 5-5▮ 3자 관계의 일반화된 형태와 MAN 기호화 98
▮그림 5-6▮ 좁은 세상 연결망의 특징 100
▮그림 5-7▮ C기업의 비공식 연결망의 밀도 계산하기 101
▮그림 5-8▮ C기업의 비공식 연결망의 밀도 계산 결과 102
▮그림 5-9▮ 연결망의 경로 거리 구하기 103
▮그림 5-10▮ C기업 비공식 연결망의 경로 거리 행렬 105
▮그림 5-11▮ 노드 쌍 간의 최대 흐름 106
▮그림 5-12▮ 연결망의 2자 관계 유형 분석 결과 107
▮그림 5-13▮ 3기업 연결망의 3자 관계와 연결망 이전성 108
▮그림 5-14▮ C기업 연결망의 군집 계수 109
▮그림 6-1▮ C기업의 ‘비공식적’, ‘공식적’ 연결망 119
▮그림 6-2▮ C기업 비공식/공식 연결망의 노드들의 연결정도 중앙성 120
▮그림 6-3▮ C기업 비공식 연결망의 노드들의 인접중앙성 분석 결과 122
▮그림 6-4▮ C기업 비공식/공식 연결망의 노드들의 사이중앙성 분석 결과 124
▮그림 6-5▮ 다른 형태의 네트워크의 표준화된 사이중앙성 값 예시 125
▮그림 6-6▮ C기업 비공식 연결망 링크 사이중앙성 계산 결과 126
▮그림 6-7▮ 노드의 중앙성 128
▮그림 6-8▮ PageRank Centrality 동심원형 시각화 화면 130
▮그림 6-9▮ HITS Centrality Vector-Authority and Hub 131
▮그림 6-10▮ Community Centrality 산점도 132
▮그림 6-11▮ 집중화 정도가 높은 연결망의 예 133
▮그림 7-1▮ 결속 집단 141
▮그림 7-2▮ 중첩된 결속 집단 141
▮그림 7-3▮ 2중 구성 집단의 예 143
▮그림 7-4▮ Girvan-Newman Clustering 설정 창 145
▮그림 7-5▮ Girvan-Newman Clustering 분석 결과 146
▮그림 7-6▮ 연결망에서 집단 구분의 예 147
▮그림 7-7▮ Factions 메뉴에서 Modularity 설정 148
▮그림 7-8▮ Modularity 분석 결과 149
▮그림 7-9▮ 군집 분석에서 Similarities/Dissimilarities 측정 방법 선택 151
▮그림 7-10▮ 유사성 행렬에 대한 위계적 군집 분석 152
▮그림 7-11▮ Cluster analysis Dendrogram(유사성 군집 구조 분석 결과) 153
▮그림 8-1▮ ‘~~의 자녀’ 관계의 단순 모형 159
▮그림 8-2▮ 가상의 조직도 160
▮그림 8-3▮ 상관계수는 등위적이지만 유클리드 거리는비등위적인 경우 예시 162
▮그림 8-4▮ 구조적 등위성과 형태 등위성의 비교 165
▮그림 8-5▮ 가능한 모든 3자 관계의 집합 166
▮그림 8-6▮ 구조적 등위성 계산 설정 창 168
▮그림 8-7▮ 병원 내 행위자들의 구조적 등위성 군집 170
▮그림 8-8▮ 부족 간 결혼 교환관계의 블럭 171
▮그림 8-9▮ CONCOR를 이용한 블럭 분석창 171
▮그림 8-10▮ CONCOR의 절차 172
▮그림 9-1▮ 이원 행렬 자료의 시각화 181
▮그림 9-2▮ 대응 분석 결과(학위 연도와 학문 분야) 186
▮그림 9-3▮ DL Editor로 2-mode Edgelist 입력하기 191
▮그림 9-4▮ 키워드×논문(id) 2원 행렬 192
▮그림 9-5▮ NetDraw를 활용한 2-mode 연결망 시각화 결과 193
▮그림 9-6▮ 2-mode→1-mode 변환 194
▮그림 9-7▮ 2원 행렬의 1원 행렬 변환 결과 194
▮그림 9-8▮ 키워드 간의 연결망 195
▮그림 10-1▮ 응답자의 자아 중심 연결망 204
▮그림 10-2▮ 중재자 역할의 5가지 유형 209
▮그림 10-3▮ 제약성과 구조적 공백의 비교 211
▮그림 10-4▮ 자아 중심 연결망 예시 213
▮그림 10-5▮ 중재자 역할 분석 화면 창 215
▮그림 10-6▮ 중재자 역할 분석 결과 216
▮그림 10-7▮ Structural Holes 분석 실행 창 217
▮그림 10-8▮ C기업 비공식 연결망에서의 구조적 공백 지표 218
▮그림 12-1▮ QAP 분석 메뉴 실행 260
▮그림 12-2▮ QAP Regression 명령 실행창 260
▮그림 12-3▮ 4자 관계에서의 의존적인 연결 발생의 예 262
▮그림 12-4▮ ERGM의 대표적인 파라미터(예) 263
▮그림 13-1▮ 명령 프롬프트 창에서 KLT 폴더 이동하기 270
▮그림 13-2▮ 명령 프롬프트 창에서 KLT indext 프로그램 실행하기 271
▮그림 13-3▮ KLT indext 프로그램 실행 분석결과 272
▮그림 13-4▮ EXCEL에서 txt 파일 열기 273
▮그림 13-5▮ EXCEL 텍스트 마법사를 이용한 txt 파일 열기 274
▮그림 13-6▮ EXCEL에서 output1 파일 중 단어 목록 뽑아내기 275
▮그림 13-7▮ SAS/IML을 통해 도출한 단어 간의 관계 행렬(71*71)의 일부 모습 278
▮그림 13-8▮ Pajek으로 단어 연결망 시각화 279
▮그림 13-9▮ Gephi로 시각화 279
▮그림 14-1▮ NetMiner 4.2.2 화면 구성 284
▮그림 14-2▮ 상태 표시줄 286
▮그림 14-3▮ 1-mode Excel File 불러오기 287
▮그림 14-4▮ 2-mode Excel File 불러오기 289
▮그림 14-5▮ Spring 방식으로 시각화하기 290
▮그림 14-6▮ Node And Link Attribute Styling 팝업창 291
▮그림 14-7▮ Pajek64 실행 첫 화면 293
▮그림 14-8▮ Wolfe.paj 읽어들인 상태의 Pajek 실행 화면 297
▮그림 14-9▮ Wolfe.paj 1. kin.net 시각화 300
▮그림 14-10▮ Wolfe.paj 2. interact.net 시각화 301
▮그림 14-11▮ voc_net.mat의 일부 302
▮그림 14-12▮ Pajek 기본 시각화 화면 303
▮그림 14-13▮ Kamada-Kawai 방식으로 시각화 303
▮그림 14-14▮ 링크가 제거된 연결망 생성 304
▮그림 14-15▮ 동시등장 5회 이상 키워드 연결망 305
▮그림 14-16▮ K연결 정도 파티션 생성 후 화면 306
▮그림 14-17▮ 파티션 범위 설정 307
▮그림 14-18▮ 가중치가 포함된 그래프 308
▮그림 14-19▮ R-Studio 화면 구성 309
▮그림 14-20▮ R igraph 패키지를 이용한 연결망 시각화 예시 311
▮그림 14-21▮ Gephi 화면 구성 312
▮그림 14-22▮ 도구＞플러그 인: 추가 설치 가능한 플러그 인 313
▮그림 14-23▮ .net 파일 읽기 314
▮그림 14-24▮ Fruchterman Reingold 레이아웃 실행 결과 315
▮그림 14-25▮ Appearance 탭에서 노드 사이즈 조정하기 316
▮그림 14-26▮ Edges/Labels 모양 설정 316
▮그림 14-27▮ Use node color 체크 박스 해제 317
▮그림 14-28▮ 연결망 지표 계산 317
▮그림 14-29▮ Modularity 계산창 318
▮그림 14-30▮ 노드 라벨에 Degree에 따른 크기 적용하기 319
▮그림 14-31▮ OpenOrd 레이아웃 적용, Label Adjust 적용 320

표 차례

▮표 2-1▮ 인터넷 사이트 종류별 클릭 이동량 25
▮표 2-2▮ 병원 내의 가상 연결망 28
▮표 2-3▮ 이미지 행렬의 예 28
▮표 3-1▮ 한국인의 학력 간 결혼 연결망의 구조 38
▮표 3-2▮ GSS 문항의 예시 40
▮표 4-1▮ 10개 도시 간 비행 거리 70
▮표 4-2▮ MDS의 종류 72
▮표 7-1▮ 집단을 분류하는 기준과 집단의 종류 140
▮표 7-2▮ 가상의 회사의 회사원들 정보 150
▮표 8-1▮ 병원 내 정보 관계망 행렬 163
▮표 8-2▮ 노드 간 정보 관계 중첩 여부 요약 163
▮표 8-3▮ 블럭 모델링(CONCOR) 결과 173
▮표 8-4▮ 이미지 행렬(절취점 0.7) 174
▮표 9-1▮ 사교 클럽 가입행렬 예시 180
▮표 9-2▮ 2-mode(n×c) 행렬 시각화를 위한 (n+c)×(n+c) 행렬 182
▮표 9-3▮ 사교 클럽 가입 행렬(<표 9-1>)로부터 계산한 정치인 간 준연결망 183
▮표 9-4▮ 사교 클럽 가입 행렬(<표 9-1>)로부터 계산한 사교 클럽 간준연결망 184
▮표 9-5▮ 1960-1975 학문 분야별 박사학위자 수(미국) 185
▮표 9-6▮ Social Networks 제43권의 서지 정보 일부 189
▮표 9-7▮ DL Edgelist2 형태로 논문-키워드 변환(예) 190
▮표 10-1▮ 자아 중심 연결망과 연결된 이들의 학력 205
▮표 10-2▮ 학력 관계 행렬 207
▮표 10-3▮ 자아 중심 연결망 조사 자료 변환 SAS IML 프로그램 207
▮표 11-1▮ IML 지원 연산자의 유형 233
▮표 12-1▮ 독립변수 및 통제 변수 구성 259
▮표 12-2▮ QAP Regression 계수 추정치 261
▮표 14-1▮ Pajek 메뉴 구조 295
▮표 14-2▮ Wolfe.paj 파일 구조 298