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[소셜네트워크분석 논문] 계량서지적 네트워크 분석을 위한 중심성 척도에 관한 연구

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소셜네트워크 분석 논문 소개 >> 


계량서지적 네트워크 분석을 위한 중심성 척도에 관한 연구


이재윤, 2006, 한국문헌정보학회지, 40(3)



안녕하세요, 사이람입니다. 


오늘은 문헌 정보학에서의 소셜 네트워크 분석을 연구한 논문을 소개해 드릴까 합니다. 


이 논문은 계량서지학 연구에서 종종 나타나고 있는 기존의 중심석 분석 기법에 대해, 새로운 중심성 척도를 제시하고 제시된 중심성 척도를 이용하여 몇 가지 네트워크에 대한 중심성 분석을 수행하여 해당 척도의 유용성을 검증하고 있습니다. 


저자는 중심성 분석은 중심성 척도라는 지표를 이용하여 조직 내 개체의 지위와 역할을 해석하는 기법임을 밝히며, 기존의 사회 네트워크 분석 분야의 중심성 척도는 연결 여부만으로 중심성을 파악하지만 계량서지적 네트워크와 같이 링크에 가중치가 부여된 네트워크에는 연결 여부로만 중심성을 파악하기엔 부족한 점이 있음을 지적하고 있습니다.


즉, 공저자 네트워크에서 A와 B가 10번의 공저 관계가 있다 하더라도 기존의 중심성 척도에서는 각 노드에 연결되어 있는 링크의 갯수만으로 중심성을 파악하기 때문에 10번이라는 가중치는 중심성 분석 결과에 반영되지 않게 됩니다. 따라서 이러한 중심성 척도는 계량서지적 네트워크에서 중심성을 분석하기에는 부족할 수 있음을 제기하고 있습니다. 


그래서 논문은 계량서 지적 네트워크를 위한 새로운 중심성 척도를 다음과 같이 제안하고 있습니다. 


1. 최근접 중심성(Nearest centrality) : 다른 노드에 의해 최근접 이웃으로 꼽히는 정도를 측정. 이는 가중치가 있는 네트워크를 최근접이웃 그래프로 변환한 후에 내향(in-degree) 연결정도중심성을 산출하는 것과 같다. 즉 최근접 중심성은 해당 노드를 최근접 이웃으로 꼽을 만큼의 최대한 인접한 노드만을 대상으로 분석


2. 평균연관성(Mean associations) : 다른 노드들과의 연관성 값의 평균을 산출하여 해당 노드가 다른 노드들과 전체적으로 얼마나 근접한 위치에 있는지를 측정


3. 평균프로파일연관성(Mean profile associations) : 전체적인 관점에서 다른 노드들과의 연관성 수준 자체가 낮더라도 하더라도, 다른 영역 연구자들과의 연관성이 높고 낮은 패턴을 이용하여 전역 중심성을 측정


4. 삼각매개중심성(Triangle betweenness centrailty) : 노드 셋으로 구성된 삼각형을 기본 분석 단위로 하며 행위자가 타인 간의 관계 개선에 기여하는 정도, 즉 중재력 또는 결속력을 측정.  


위의 4가지 중심성 척도 중 최근접 중심성은 지역 중심성을 측하는데 사용될 수 있으며, 나머지 세 개의 중심성 척도는 전역 중심성을 측정하는데 유용할 것으로 보입니다(삼각매개중심성은 지역 중심성 측정에도 사용 가능).


논문은 제시된 중심성 척도를 가지고 아래의 간단한 동시인용 네트워크를 분석합니다. 



그림 출처: 이재윤(2006). 계량서지적 네트워크 분석을 위한 중심성 척도에 관한 연구. 한국문헌정보학회지, 40(3). p.196



표 출처: 이재윤(2006). 계량서지적 네트워크 분석을 위한 중심성 척도에 관한 연구. 한국문헌정보학회지, 40(3). p.197



짧게 최근접 중심성(절대)만 살펴보면, Egghe의 경우 Burrell, Rousseau, Brookes의 최근접 이웃(이웃 중 가장 높은 가중치를 가진 이웃)으로서 최근접 중심성은 3임을 알 수 있습니다. 또한 Rousseau는 Egghe의 최근접 이웃으로 최근접 중심성은 1이 됩니다. 나머지 Brookes, Burrell은 누구의 최근접 이웃도 아니기 때문에 최근접 중심성은 0입니다. 


논문은 이 외에 본격적으로 실제 저자동시인용 네트워크와 용어 동시출현 네트워크, 웹사이트 동시링크 네트워크 데이터를 위의 중심성 척도를 적용하여 분석하면서, 삼각매개중심성의 측정 범위를 주변 5개 노드로 제한한 근접 5노드 삼각매개중심성, 특정 군집내 노드로만 측정 범위를 제한하는 군집내 삼각매개 중심성 등으로 변형하여 이용하는 것도 유용할 것이라고 말하고 있습니다. 


결론적으로 다차원척도법이나 군집분석, 패스파인더 네트워크와 같은 시각적 분석 기법에 비해 위의 중심성 척도를 이용한 분석 결과가 각 노드의 전체적 입지와 국지적 입지를 모두 훨씬 더 분명하게 파악할 수 있는 것으로 나타났으며, 영향력 면에서의 대표 노드를 찾기 위해서는 삼각매개중심성 척도를, 중립적 혹은 중간적인 위치의 노드를 찾기 위해서는 평균프로파일 연관성 척도를 활용하는 것을 추천하고 있습니다. 


이상 논문 일부를 인용하여 소개해 드렸으며, 좀 더 자세한 논문의 분석 과정과 의미에 대해서는 본 논문을 참조하여 주시기 바랍니다.


다음에 또 다른 양질의 포스팅으로 돌아오도록 하겠습니다^^


감사합니다!





  




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