[교육소개] "네트워크 데이터의 통계적 분석: 기초 교육"을 소개합니다!

지난, 8월 오픈클래스를 시작으로 <네트워크 데이터의 통계적 분석:기초> 교육이 개설됐습니다. 오랫동안 많은 분들께서 관심을 가져주셨고, 기다려주셨던 교육이었는데요. 그래서 저희도 그 기대에 부응할 수 있는 교육을 만들기 위해 노력했습니다. 

<네트워크 데이터의 통계적분석: 기초> 교육은 네트워크 데이터의 분석결과를 통계적으로 어떻게 이해하고, 다루는지에 대해 학습하는 과정입니다. 아래와 같은 내용으로 1일 6시간 동안 진행됩니다. 

       

     

시간	1일차
10:00~10:50	네트워크 데이터의 통계적 분석 개요
11:00~12:00
12:00~13:00	점심시간
13:00~13:50	관계적 속성과 비관계적 속성간 연관성 분석
14:00~14:50	집단 내 여러 관계 간 연관성 분석
15:00~15:50	여러 집단의 관계적 속성 비교 분석
16:00~17:00	관계적 속성값의 유의성 분석

<네트워크 데이터의 통계적 분석: 기초> 교육은 크게 4가지 관심주제로 구성되어 있습니다. 네트워크 분석결과를 통계적으로 해석할 때 알아야 할 것들 그리고 그간 교육생 및 넷마이너 이용자께서 가장 많은 질문을 하셨던 내용으로 관심주제를 선정하여 넷마이너로 함께 실습하면서 학습하게 됩니다. 

조직 내 지식 소통관계는 구성원들의 나이, 직급과 연관성이 있는지,

지식공유를 활발하게 하는 구성원과 그렇지 못한 구성원들의 회사생활 만족도에 차이가 있는지 등

“지식소통 네트워크”의 관계적 속성과 “나이, 직급” 등 비관계적 속성간의 연관성을 분석하는 내용입니다. 

 

실습에서 사용하는 SNA 지표는 커뮤니티 분석(Community), K-Core 분석, 유유상종분석(Homophily) ,

통계방법은 교차분석(Crosstabs), 분산분석(ANOVA), 상관분석(Pearson’s Correlation), 회귀분석(Regression)입니다.

동일 개체로 구성된 다양한 네트워크 간에 연관성에 대해 분석하는 과정을 다루게 됩니다. 

이 과정에서는 QAP 상관분석, QAP 회귀분석으로 실습이 진행됩니다. 

 

A집단과 B집단의 관계 특징이 서로 다른가? 만일 다르다면 어떻게 다른가?에 대해 학습합니다. 

실습에서 사용하는 SNA 지표는 평균연결도(Average Degree), 상호성(Reciprocity), 집중도(Centralization), 단절그룹수(# of component) 

통계방법은 2집단 ANOVA입니다. 

 

넷마이너 교육카페(http://cafe.naver.com/netminer3)에 가장 많이 올라오는 질문 중에 하나가 바로 이 주제입니다. 

군집계수가 0.93으로 나왔는데 응집력이 높다고 볼 수 있는지?

네트워크의 양방향성이 0.44로 나왔는데 이 값이 큰 것인지 작은 것인지 또는 유의미한 값이라고 볼 수 있는지 등 이 부분을 많이들 궁금해 하시는데요, 

그래서 마지막 연구주제 실습에서는 단일 네트워크 데이터의 지표를 측정하고, 그 값이 통계적으로 유의미한지를 판단하는 내용에 대해 학습합니다.

실습에서 사용하는 SNA 지표는 네트워크 특성분석(Reciprocity, Mean Distance, Clustering Coefficient)

통계분석은 MCMC입니다.

 

이처럼 본 교육은 소셜 네트워크 분석을 하다 보면 흔히 제기되는 문제에 해결법을 제시하는 교육입니다. 연구자들이 자주 당면하는 분석주제별 예시와 실습으로 구성되어 있어서 쉽게 이해할 수 있으며, 직접 실행할 수 있는 역량을 습득할 수 있습니다. 

• 네트워크 분석 결과값이 통계적으로 유의미한 값인지 알고 싶으신 분
• 집단 내 여러 관계 간 연관성 또는 상관성을 파악하고 싶으신 분
• 관계적 속성과 비관계적 속성 간의 연관성을 분석하고 싶으신 분
• 네트워크 데이터의 통계적 분석에 대한 다양한 사례를 알고 싶으신 분

마지막으로 교육 후기를 전해드리며, 교육 소개를 마치겠습니다. 

다가오는 11월에 개설되는 2016년의 마지막 정기교육에도 많은 관심과 신청바랍니다. ^^

+교육신청 바로가기

 

본 교육은 “NetMiner를 이용한 소셜 네트워크 분석 기본과정”을 이수하신 분, 그리고 다변량 통계분석의 기본적인 방법과 과정(ex-교차분석, 분산분석, 상관분석, 회귀분석)을 이해하고 계신 분을 대상으로 진행됩니다. 

따라서, 소셜 네트워크 분석 및 다변량 통계의 일반적인 방법에 대한 세부 설명은 포함하지 않습니다. 

소셜 네트워크 분석에 대한 기초 지식 및 통계분석에 대한 이해가 부족하신 분은 교육 내용을 이해하기 어려울 수 있음을 미리 공지 드립니다.