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보타이 모델 (Bow-Tie Model)


지난 포스팅에 이어서,


지식 네트워크의 보타이 모델 분석결과를 보겠습니다.

분석결과 리포트 중, 첫번째 테이블은 네트워크 상에서 각각의 부서가 가지는 위치를 7가지 타입으로 제시해 줍니다.



두번째 테이블은 각각의 타입으로 분류된 노드의 개수와 비중을 알려 줍니다.



세번째 테이블은 각 타입으로 분류된 그룹 간 관계를 보여주는 메트릭스입니다.

각 타입에서 타입으로 가는 링크의 개수를 알 수 있습니다. 



이 모든 결과를 하나의 그림으로 요약해서 보여주는 Bow-Tie Map이 아래와 같이 나타납니다.



그리고,

각각의 영역을 노드에 색으로 표현한 스프링 맵도 도출해 줍니다. 



보타이 맵과 스프링 맵을 보면서 이 회사의 부서간 지식의 흐름을 살펴보면, 

(같은 타입의 노드들끼리 모이도록 맵을 좀 만져봤습니다 ;) )

아래 그림의 파란색 화살표로 표시한 것과 같이 GIN 노드들(초록색)에서 GOUT 노드들(주황색)까지 일정한 방향이 있는 것을 알게 됩니다.




보타이 모델이 관계를 파악해서 흐름에 따라 타입을 지정해 주었기 때문입니다.


지식이 도착하는 부서들이라고 볼 수 있는 GOUT타입 노드들의 degree를 분석해 보면, Q 그룹이 가장 많은 수신(4)을 받고 있는 것을 알 수 있습니다. 이 회사의 지식관계에서는 구조적으로 볼 때, GOUT 타입 노드들 중에서도 Q부서에 지식이 집결되고 있다고 볼 수 있습니다. 


또한 B와 D부서는 이 조직에서 지식을 생산하는 역할을 담당하고 있음을 알 수 있습니다. 

U, T, S 부서는 이 지식관계에는 참여하지 않는 이질적인 부서라는 것을 알 수 있으며, A와 C부서는 GIN 그룹의 지식을 받기만 하는 의존적인 성격의 부서라고 볼 수 있겠습니다.


위와 같이 부서를 알고 있는 경우 부서간의 Bow-Tie 분석을 통해 각 부서가 네트워크 상에서 가지는 성격을 판단해 볼 수 있고, 부서 정보가 없이 멤버들 간의 관계만 있는 경우 Bow-Tie 분석을 통해 지식흐름에 있어서 특정한 역할을 하고 있는 그룹을 묶어볼 수 있습니다.


지금까지, 지식 네트워크 분석의 한가지 예로 Bow-Tie Model을 소개해 드렸습니다.


다음에 또 흥미로운 넷마이너 활용예시를 가지고 나타나겠습니다~ :)


감사합니다.



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