[플러그인 활용하기] Co-occurrence Network 생성 플러그인 활용(2)

넷마이너로 예능 공동출연 네트워크 분석하기

지난 포스팅에서 Co-occurrence 플러그인으로 '예능 공동출연 네트워크'를 만들었습니다.

이제 넷마이너의 분석모듈을 사용하여 네트워크를 분석해 봅시다~

1) 시각화

이 데이터가 어떤 형태를 가지고 있는지 Spring 2D 맵으로 표현해 보면 아래 그림과 같이 나타납니다. (Visualize > Spring > 2D)

같은 프로그램에 출연하는 출연자들은 서로 완전하게 연결되어 있지만, 다른 프로그램에 출연하는 출연자와의 연결이 없을 경우 그림의 하단부에 나타난 것처럼 해당 프로그램의 출연자들끼리만 뭉쳐진 서브 그래프들이 나타납니다. 서브 그래프들 외에 지상파와 종편, 케이블의 모든 예능 프로그램의 출연자들이 크게 하나로 뭉쳐진 네트워크를 볼 수 있습니다.

앞선 포스팅에서 만들어 놓은, 지상파와 케이블 각각의 데이터도 플러그인을 실행하여 Co-occurrence 네트워크를 만들면 아래 그림과 같이 넷마이너에 새로운 워크파일들이 생성되어 따로 분석을 수행해 볼 수 있습니다.

지상파 네트워크 Spring 2D 맵 ↓↓

종편, 케이블 네트워크 Spring 2D 맵 ↓↓

2) 분석하기

현재 지상파, 종편, 케이블 예능 프로그램 출연자 네트워크 상에서 영향력 있는 인물은 누구일까요? 

채널을 돌릴 때마다 자주 보이는, 친근하신 유재석, 신동엽, 이경규 등의 인물들이 머릿속을 스쳐갑니다. 

넷마이너로 중심성 분석을 수행하여 우리의 예상이 분석결과와 일치하는지 살펴봅시다~

※ 다른 프로그램 출연자와의 연결이 없이 같은 프로그램 출연자들끼리만 연결된 서브 네트워크들은 분석에서 제외하였습니다. 

매개(사이) 중심성(Betweenness Centrality) 

공동 출연네트워크이기 때문에 많은 사람들과 연결되어 있다는 것은 단순히 프로그램에 함께 하는 동료가 많은 것일 뿐 그것으로써 영향력을 짐작할 수는 없습니다.

따라서 단순히 몇 명과 연결되어 있는가가 아니라 다른 사람들의 사이에서 얼마나 중개하는 역할을 하고 있는지를 알 수 있는 매개 중심성 분석을 해 보았습니다. (Analyze > Centrality > Betweenness > Node)

특정 노드들 간의 최단경로를 따져볼 때 경로 상에 가장 자주 등장하게 되는 노드들은 매개 중심성이 높습니다.  

예를 들어, 출연자 A와 B 사이에 있는 출연자들 중에 '노홍철'이 있었는데, C와 D 사이에도 '노홍철'이 있다면 '노홍철'은 출연자 A, B, C, D 보다 매개 중심성이 높겠죠~

이처럼, 공동출연 네트워크에서 매개 중심성이 높은 인물들은 다른 출연자들 사이를 연결해 주고 있는 영향력자라고 볼 수 있습니다. 

두둥~!

지상파, 종편, 케이블을 아우르는 예능 출연네트워크 상의 중개자 20위를 공개합니다.

순위	출연자	매개(사이) 중심성 점수
1	박미선	0.164089
2	신동엽	0.160415
3	노홍철	0.150033
4	전현무	0.128137
5	김원희	0.122293
6	김경란	0.121174
7	이수근	0.114094
8	김성주	0.099312
9	김구라	0.08888
10	지상렬	0.086922
11	붐	0.084432
12	이휘재	0.083103
13	양재진	0.078899
14	김광규	0.078862
15	유재석	0.078665
16	신봉선	0.076848
17	김국진	0.072806
18	장동민	0.067118
19	박명수	0.065066
20	이승신	0.064233

박미선씨가 모든 예능 출연네트워크 상의 중개자로서 가장 영향력이 있는 인물로 나타났군요~!

다음 포스팅에서는 지상파, 종편+케이블 각각의 분석 결과를 살펴보겠습니다~

기대해 주세요~ =)