Scott 김효동 네트워크분석 박한우 영남대 슬라이드
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소셜 네트워크 분석 존 스콧 저/김효동,김광재 공역 | 커뮤니케이션북스 이 슬라이드는 영남대 박한우 교수의 2014년 <사이버> 학생들이 발표한 슬라이드를 모은 것임. 이 번역서의 여러 장점에도 불구하고, John Scott 2013년 제3판이 아니라, outdated 내용을 번역서로 최근에 출판한 것은 결정적 약점임. 그럼에도 불구하고, 학생들의 한글서에 대한 니즈로 이 책을 교재로 선택함. 물론, 이수상 교수의 <네트워크>을 비롯해 한글서가 있으나, 다른 수업 등에서 다루었기에, 이번 학기엔 이 책을 선택했음. 슬라이드 참고는 자유롭게 하시되, 인용을 표시해주기 바람.
![소셜네트워크 분석
[1장]
1장
김규리 김은아](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
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Scott 김효동 네트워크분석 박한우 영남대 슬라이드
- 1. 소셜 네트워크 분석 존 스콧 저/김효동,김광재 공역 | 커뮤니케이션북스 이 슬라이드는 영남대 박한우 교수의 2014년 <사이 버 커뮤니케이션과 네트워크분석> 학생들이 발표한 슬라이드를 모은 것임. 이 번역서의 여러 장점에도 불구하고, John Scott 2013년 제3판이 아니라, outdated 내용을 번역서로 최근에 출판한 것은 결정적 약점임. 그럼에도 불구하 고, 학생들의 한글서에 대한 니즈로 이 책을 교재로 선택함. 물론, 이수상 교수의 <네트워크 분석 방법론>을 비 롯해 한글서가 있으나, 다른 수업 등에서 다루었기에, 이번 학기엔 이 책을 선택했음. 슬라이드 참고는 자유롭게 하시되, 인용을 표시해주 기 바람. https://books.google.com/books?isbn=1446259455
- 3. [01.연결망과 관계] *사회 연결망 분석 (Social network analysis)이란? -사람, 집단, 조직, 컴퓨터, 정보 및 지식처리 매체간의 관계와 흐름을 측정하 고 도면화 하는 것을 말한다.
- 4. *지금은 페이스북, 트위터, 미투데이 등 사회연결망 서비스들이 확대되고 있지 만 이 책이 쓰일 당시에는 지금에 비해 미비한 수준이었다. 고도의 전문적이고 수학적인 언어 연구자들의 높은 지식수준 사회 연결망 연구를 위한 소프트웨어도 전무한 형편 사회 연결망 분석 연구방법이 널리 퍼지는 데 방해가 됨 [01.연결망과 관계]
- 5. 복잡한 학술논문이나 현재까지 소개된 다양한 소프트웨어 소개는 가급적 피하고, 연결망 구조를 접근하고 평가하는데 필요한 기본적인 개념들을 제시하는데 노력! [01.연결망과 관계] *이 책의 목표 : 실용과 이론 사이의 틈을 줄이는 것!
- 6. *연결망 연구 Chapter 1 -연구에 합당한 데이터가 무엇인가? 혈족관계, 지역사회구조, 겸임이사직 현상 등을 연구하기 위해서는 연결망 데이터가 유용 이런 데이터들의 공통적인 특징이 무엇인지를 이해하는 것이 중요 [02.변수에서의 관계와 속성]
- 7. *연결망 연구 Chapter 2 -데이터 분석법 속성형 데이터 ‘속성・ 의견 ・ 행동’ ・ 이 속성은 해당 개인 혹은 단체에 귀속된 특성, 본질, 특징 등으로 여겨짐 ・ 서베이나 인터뷰에서 얻은 데이터들은 단순히 특정한 개인들의 속성을 나타내는 것이라고 여겨지고 기존의 통계학적인 절차를 통해서 분석되는 것이 대부분 관계형 데이터 ‘연락・유대・관련・단체・귀속・만남’ ・ 이런 종류의 데이터는 일반 사람들간의 관계를 나타내는 것으로서 개개인의 속 성 등으로 환원할 수 없음. ・ 관계는 개인의 속성이나 특성이 아니라 개인이 속한 체제의 특성이 되는 것 ・ 사회행동의 구조를 연구한다는 점에서 중요한 관심 대상 [02.변수에서의 관계와 속성]
- 8. *연결망 연구 Chapter 2 -데이터 분석법 관념형 데이터 ‘의미・동기・정의・분류 ’ ・ 관념 데이터가 사회과학의 구심점임에도 불구하고 이런 종류의 데이터를 다루는 기술은 그리 발전해오지 않음 ・ 베버가 제창하였던 유형분석이 가장 생산적인 접근이었지만 현재로서는 아직 발 전단계임 [02.변수에서의 관계와 속성] 속성형 데이터와 관계형 데이터를 모으는 각각의 방법이 따로 있는 것이 아니라 한가지 연구를 완성하는 다각적 모색으로 같이 사용되기도 함 ex)겸임이사직현상이 회사의 수익성이나 규모와 연결되어 사용될 수도 있다.
- 9. -2장 사회 연결망 연구의 발전 -3장 연결망 연구의 한계를 정의하고 연구를 위해 관계를 수집 하면서 나타나는 문제점 -4장 연결망의 기본 원칙 소개 -5장 점들의 중앙성과 총 연결망의 중심화 -6장 연결망에서 발견되는 하부그룹을 연구하는데 필요한 개념 ‘클리크와 서클’ -7장 사회적 관계에 의해서 정의될 수 있는 ‘위치’ -8장 연결망을 표현하는 데 수식 혹은 형식으로 접근하는 방법 -부록 사회 연결망에 관계된 컴퓨터 프로그램 소개 [03.개요]
- 10. - GRADAP (Graph Definition and Analysis Package) - STRUCTURE - UCINET - PAJEK - KRACKPLOT - NETIMAGE - NEGOPY [부록 -사회 연결망 패키지]
- 11. - ‘Graph Definition and Analysis Package’ 의 약자 - 1988년 PC 버전 소개 - 포인트세트/라인세트로 구분 - Subgraph, Centrality, Adjacency, Distance 분석 처리 자주사용 - 다양한 종류의 측정치들을 파악하기 쉬운 명령어로 제공 - 사용하기 어렵고 사용자 편의성이 떨어짐 [GRADAP]
- 12. - 로널트 버트가 구조적인 자생 이라는 개념을 연구해 1975년 개발 - 현재 베이직 에디션/ 버추얼 에디션 두가지 버전 존재 - 주로 CLIQUE, POWER, POSTION, AUTONOMY 등이 사용 [STRUCTURE]
- 13. - 블라드미르 바다켈과 안드레이 무르바가 1996년 처음 소개 -아주 큰 규모의 데이터를 다룰수 있도록 고안 -Draw 메뉴의 실행 옵션들로 복잡한 네트워크를 이차원, 삼차 원적으로 시각화 가능 -큰 큐모의 데이터 분석에 효과적 [PAJEK]
- 14. - University of Califonia at Irvine의 연결망 학자들이 개발 - 위치분석과 다중척도 분석 등의 테스트가 보편적/사용이 쉬움 -다양한 프로그램으로 데이터 변환 및 호환가능 - 가장 보편적이며 기본적으로 500개 점으로 구성된 네트워크 처리 가능 [UCINET]
- 15. [UCINET]
- 16. [UCINET]
- 17. [UCINET]
- 18. [UCINET]
- 19. [UCINET]
- 21. 김민경 박소현 유지영 SOCIAL NETWORK ANALYSIS 2장 사회 연결망 연구의 발전
- 22. 목차 CONTENTS 01 사회연결망 연구의 발전 02 사회계량 분석과 그래프이론 03 대인 관계 구성과 클리크 04 연결망 : 전체와 부분 05 하버드대학교의 개가
- 23. 02 사회계량 분석과 그래프이론 03 대인 관계 구성과 클리크 04 연결망 : 전체와 부분 05 하버드대학교의 개가 01 사회연결망 연구의 발전
- 24. 사회연결망 연구의 발전 • 다양한 분야 연구들이 결합, 분리를 거듭 → 상당히 복잡한 연구 분야. 사회계량(소시오메트릭) 연구자들 1930s 하버드 대학교 연구자들 영국 맨체스터 인류학자들1 2 3 • 그래프 이론의 방법론 개발 • 연결망 연구의 기술적 발전에 기여 대인관계의 형태와 클리크의 형성 연구 부족(종)이나 마을 사회의 공동체 구조 연구 전통적 연결망 연구 계통
- 25. 01 사회연결망 연구의 발전 03 대인 관계 구성과 클리크 04 연결망 : 전체와 부분 05 하버드대학교의 개가 02 사회계량 분석과 그래프이론
- 26. 사회계량 분석과 그래프 이론 게슈탈트 학파 게슈탈트이론 장이론, 사회계량학 그룹역학 그래프이론 구조, 기능 인류학 워너, 메이요 글록만 호맨스 반즈, 보트, 네이들 미첼 하버드 구조주의자 사회 연결망 분석
- 27. “조직화된 패턴을 통해 개인의 생각, 지각이 어떻게 형성되고 구조화 되는가” • 주장 ┃ 세상의 개체(사물)는 개념 구조에 의해 완성. 게슈탈트 전통에 기초한 사회심리학은 이러한 개념적 구조에 대한 사회결정론을 옹호 • 단체조직과 그에 따르는 사회분위기가 개인지각에 미치는 영향력 강조 사회계량 분석과 그래프 이론 게슈탈트 학파 1930년대 독일 나치를 피해 미국으로 넘어감 게슈탈트 학파 이론가들 : 커트 르윈, 제이콥 모레노, 프리츠 하이더 주장
- 28. • 정신치료학의 방법론을 ‘친구선택 (friendship choices)’의 구조를 밝히기 위해 사용 • 이로써 어떻게 사람들의 심리적 발전이 이루어지는지 연구 • 사회계량 게슈탈트 학풍에서 나온 제반 연구를 지칭하는 단어 사회계량 분석과 그래프 이론 모레노 그룹관계가 어떻게 사람들 행동에 대한 제한적 요소와 기회로 사용되는지, 친구선택 사회계량
- 29. 모레노의 • 심리적 안위가 ‘사회형태’ 의 구조적 특징과 어떤 연관이 있는지 조사 • 대인관계의 형태와 사회적 총체 연관 지어 연구하는 것은 전통 독일 사회학자들의 전형적인 이 론에 바탕을 둔 것 사회계량 분석과 그래프 이론 모레노 연구 목적 사람들 사이 관계에 의해 형성되고 더 큰 규모의 경제, 국가와 같은 ‘사회적 총체’가 지속되고 유지되는 기반 사회형태
- 30. • 다른 사람에게 전파되는 정보의 이동경로와 이 과정에 나타나는 사람들 사이의 영향력이 발 현되는 경로를 보여줄 수 있는 방법 • 점과 선을 이용해서 사회적 구성을 표시 • 점 사회구성원 선 구성원들이 맺고 있는 인간관계 • 사회형태의 구조를 소시오그램으로 도식화하는 것 사회계량 분석과 그래프 이론 모레노 연구 업적 소시오그램
- 31. 도식화를 이용하면 1. 사회형태 내의 리더들과 고립된 개인들을 살필 수 있고, 2. 그 사회형태가 균형 혹은 불균형적인지 밝힐 수 있으며, 3. 각 개인의 연결 사슬을 시각화할 수 있다고 주장. • Star 라는 개념을 만듦 다른 사람들에게서 선택을 많이 받는 개인들을 가리키는 말, 대개 대중적인 인기가 있고 리더십을 가진다고 여겨짐. 사회계량 분석과 그래프 이론 모레노 STAR
- 32. 게슈탈트이론 장이론, 사회계량학 그룹역학 그래프이론 구조, 기능 인류학 워너, 메이요 글록만 호맨스 반즈, 보트, 네이들 미첼 하버드 구조주의자 사회 연결망 분석
- 33. • 르윈의 초기 연구의 요지는 그룹행동이 그 그룹이 속한 사회적 힘에 좌우된다는 것. • 사회 그룹이 ‘장 (field)’에서 존재한다고 주장 그 그룹과 그룹을 둘러싼 환경으로 만들어지는 일종의 사회적 공간 • 그룹 구성원들이 직접적으로 중요하다고 느끼는 환경은 ‘지각된 환경’. 이는 상징적 상호작용론의 학자들이 묘사하는 ‘상황정의’ 라는 개념과 유사하다. 사회구성원들이 환경에 대한 사회적 의미를 능동적으로 만들어낸다. • 따라서 그룹과 환경은 관계들로 구성된 ‘장’을 이루는 중요한 요소들이다. 사회계량 분석과 그래프 이론 르윈 장 상황정의
- 34. • 르윈의 주장 • 사회 공간의 구조적 특성들은 형태학과 집합이론과 같은 수학적 기법을 통해 분석 가능 • ‘장 이론’의 목적 • 관계들로 이루어진 체제 내의 그룹과 환경이 상호의존 한다는 것을 수학적 용어로 탐구하는 것. 사회계량 분석과 그래프 이론 르윈 르윈의 주장 ＇장‘이론의 목 적
- 35. 사회계량 분석과 그래프 이론 르윈 • 두 점을 잇는 경로는 두 점을 묶어서 생각하도록 하 며, 경로가 모여서 생기는 형태(모양)는 그 장을 분 할하는 ‘지역들’을 살필 수 있게 함. 각 지역이 구분되는 것은 지역들을 연결하는 경로의 부 재로 설명됨. • 개인의 사회적 이동기회는 각 지역 간 경계들에 의 해 결정. 이런 경계들로 인한 한계성은 그룹행동(의 방향)을 결정하는 ‘힘’이 됨. • 전체 ‘장’은 그룹에 속해 있는 개개인에게 미치는 영 향력을 행사하는 힘들의 장이다. 이는 구성원들의 행동과 경험을 가다듬는 역할 장 지역 지역 경로의 부재 형태학적 접근 사회장 : ‘경로’로 연결된 ‘점’들로 이루어짐 점: 개개인 혹은 그들이 이루고자 하는 것들, 그들의 행동들 경로: 그 점들을 연결하는 제반 행동 혹은 인과관계 순서
- 36. • 초기 연구 : 태도와 지각에 대한 사회심리학 • 주관심사 : 한 개인의 타인에 대한 다양한 태도가 어떻게 ‘평형 상태’에 이를 수 있는가 • 균형 상태 한 개인의 다양한 종류의 태도가 서로 상충하는 심리학적인 긴장 상태를 만들지 않을 때 나타나는 상태. 개인이 서로 상충하지 않은 태도들을 어떻게 유지하는지에 따라 심리적 균형상태는 달라짐. • 대인관계의 균형. 즉, 타인에 대한 태도들의 조화와 부조화에 특별히 관심을 가짐 사회계량 분석과 그래프 이론 하이더 평형상태
- 37. 사회계량 분석과 그래프 이론 하이더 A B C • ‘균형’은 개인의 태도들이 기호적으로 (+,-) 서로 반대되지 않을 때 존재 • 하이더의 관점 • ‘균형’은 사회 그룹에서 실제 이루어 지는 정확한 관계가 아닌 심리 학적, 현상학적 상태를 의미. 불균형 상태 A가 지각하고 있는 B와 C의 관계 실제 B와 C의 관계 <
- 38. 게슈탈트이론 장이론, 사회계량학 그룹역학 그래프이론 구조, 기능 인류학 워너, 메이요 글록만 호맨스 반즈, 보트, 네이들 미첼 하버드 구조주의자 사회 연결망 분석
- 39. • 그래프 이론 • 쾨닉에 의해 1936년 처음 제창, 즉각적 효과는 없었다. • 1950년에 와서 하라리와 노만이 발전시킴. 이들의 수학적 아이디어들은 그룹역학 이론의 혁 신적인 발전을 가능케 함 • 개인 사고의 인지적 균형에 대한 연구에서 그룹의 대인관계균형으로 초점을 옮긴 것이 가장 두 드러진 발전. 사회계량 분석과 그래프 이론 카트라이트와 하라리 르윈의 이론이 갖는 중요성을 알린 학자들이다. 그래프 이론을 그룹 행동에 적용, 연구하는 데 선구적인 역할 그래프이론
- 40. • 뉴콤 • 이런 연구 방향에 처음으로 동참한 학자들 중 하나 • 가까운 두 사람이 제3의 사람(들)이나 현상(들)에 대해 비슷한 태도를 가진다고 주장 • 이후 그룹 내 서로 다른 개인들이 가지는 태도들 간의 상호의존성에 대한 모델을 세움 • 카트라이트와 해리슨에 의해 이론적 틀로 일반화(1956) 사회계량 분석과 그래프 이론 카트라이트와 하라리 뉴콤
- 41. • 모레노의 기본적 개념이었던 그룹을 점과 선을 연결하여 표현하는 방법에 대한 기본적 틀을 만 듬 • 소시오그램 혹은 그래프는 그룹 구성원 간 실제 대인관계의 연결망을 나타내며 그래프 이론의 수학적 접근 방식을 이용하여 대인관계 분석 • 점 : 개인들, 선 : 구성원 간의 관계 (긍정, 부정적 관계 표시사인+,- 과, 방향성을 위한 화살표 표시) • 단순히 개인 입장이 아닌 그룹 구성원들의 입장을 동시에 살펴봄으로써 그 그룹의 구조를 분석 할 수 있는 기반 마련. 사회계량 분석과 그래프 이론 카트라이트와 하라리 주장
- 42. • 복잡한 사회구조라도 삼각관계가 수없이 중복되면서 사회구조가 이루어진다는 주장. • 한 연결망이 균형적인지 불균형적인지 밝히는 것은 단지 그 연결망을 하부그룹들도 분해∙해체 해 보는 것에 불과하다. BA C BA C BA C 사회계량 분석과 그래프 이론 카트라이트와 하라리
- 43. • 사회계량 연구전통에서 나온 소규모 그룹에 관한 연구는 수학적 이론에 관심을 기울인 연구 자들에 의해서 더욱 활발히 연구됨. • 초기 연구들은 연락 사슬(chain of contacts)을 통해 질병에 어떻게 개인 간에 전파 되는가, 그 리고 이를 통해 예상 가능한 질병 전염의 유행 모델을 세우고자 했음 • Rapoport는 이 분야의 선구적 인물 질병 전파와 같은 연구들의 중요성을 전파, 아이디어나 혁신의 전파와 같은 다른 분야의 연구를 촉진시킴 • 1960년대에 와서야 연결망 주제들에 관한 보다 발전적인 연구가 이루어짐 사회계량 분석과 그래프 이론 사회계량 연구
- 44. 01 사회연결망 연구의 발전 02 사회계량 분석과 그래프이론 04 연결망 : 전체와 부분 05 하버드대학교의 개가 03 대인 관계 구성과 클리크
- 45. 래드클리프- 브라운 + 더크하임 선구자. 전통적인 방법으로 호주의 부족 연구 로이드 워너 + 엘튼 메이요(심리학자) •호주 학자들, 하버드대학교 •주로 래드클리프-브라운 구조 연구 •주된 연구 내용 1. 호손 전기회사에 대한 연구 2. 뉴잉글랜드 공동체 '양 키 시티'에 대한 연구 생물학자 하버드대학교 인간행동의 비이성적요소주장 엘리트이론의 창시자 대인관계 구성과 클리크 연결망 분석으로 사회체제 내 하부그룹(클리크, 군집, 블록) 구조를 밝히는 연구에 중점 핸더슨 파레토 엘튼 메이요 • 개인 동기에 대한 정신분석학적 관심 • 경제적 행동 - 비이성적 요소에 의해 구조화 • (파레토 영향) 그룹 구성원 간의 관계와 비이성적인 요 소가 경제적 동기와 행동에 영향을 준다고 파악하는 엘 리트 관리자가 효과적으로 생산 노동자를 통제한다. • 이론적, 실용적 아이디어들 로이드 워너 • 연구 대상지역 그룹 행 동에 대한 실제 패턴을 구체화 • 경험적 연구형태로 도 출
- 46. 사회학 연구의 고전 • 1920s 생산근로자의 효율성에 관한 일련의 연구 by 공장 관리자들 물리적 환경변화가 생산성 향상에 미치는 효과 물리적 환경변화의 영향 X 메이요 & 하버드팀의 주장: 연구기획자의 생산 참가가 영향을 미침 대인관계 구성과 클리크 호손공장의 연구
- 47. 인류학적 연구의 시작 • 방법 : 생산공장의 실제환경에 연구자들이 직접 참여. 관찰되는 모든 행동을 기록 • 연결망 연구 관련 중요점 : 그룹구조 기록에 소시오그램 사용 • 소시오그램 a. 동료간의 비공식적인 관계를 반영 b. 그룹 행동의 여러 측면을 나타냄 (ex. 게임 참여, 창문 열기에 대한 논전, 작업 훈련, 도와주기, 우정, 적대..) 관찰된 실제 관계들을 그리기 위해 소시오그램 이용한 첫 연구 대인관계 구성과 클리크 호손공장의 연구
- 48. • 훗날 그룹역학 연구자들의 소시오그램과 유사 • 도표의 근거는 없었음. 보고서에 모레노의 연구 언급 X • 호손공장 경영진의 공식적 조직도 & 공장에서 사용되 는 전기배선 도표와 흡사 • (워너의 영향) 인류학의 종족연구 도표 → 조직 내 비공식적인 영향력 그리는 데 응용 • 일반적 규칙 존재, 하지만 사회학적이 아닌 미학적 인 면에 중점 • 위치기준 : 단순히 하위그룹들을 아주 가깝게 배치한 것 • 선과 점 기준 : 단순성, 심미성 선 교차수 : 최소, 선 길이 : 일정 대인관계 구성과 클리크 호손공장의 연구 사람 관계 소시오그램 도표
- 49. • 하위그룹들 '클리크' 단순히 노동자들 스스로 밝힌 주요 그룹들 • (사회계량적 의미의) 클리크 '발견'을 위해 소시 오그램 활용 X • (지각된) 클리크를 단지 소시오그램과 연결하려는 노력 (도식화하여 도표 작성) • 사회계량적 의미의 클리크 ≠ 호손 연구의 클리크 (보다 느슨한 경계) 사람 관계 소시오그램 도표 대인관계 구성과 클리크 호손공장의 연구 클리크
- 50. 게슈탈트이론 장이론, 사회계량학 그룹역학 그래프이론 구조, 기능 인류학 워너, 메이요 글록만 호맨스 반즈, 보트, 네이들 미첼 하버드 구조주의자 사회 연결망 분석
- 51. • 장소 : 1930~1935, 미국 뉴베리포트의 뉴잉글랜드 도시 (선택이유: 비교적 안정적, 통합된 공동체) • 의의 : 근대 도시공동체에 대한 본격적인 인류학적 연구 • 도구 : 인터뷰, 역사적 문헌 • 연구 마지막 단계 - 메이요, 워너 적대감 → 메이요가 하버드를 떠나 시카도대학으로 연구소 이동 • 워너, 시카고대학에서 스승 래드클리프-브라운과 양키시티 연구 심층 분석 • 워너, 시카고대학 연구 지원. 대표: 딥 사우스의 '올드 시티'에 관한 연구 대인관계 구성과 클리크 워너의 ‘양키시티’ 연구
- 52. 로이드 워너가 받은 영향들 • 래드클리프-브라운의 영향이 가장 큼 • 메이요와 만남 근대도시공동체에 대한 연구에 전통적인 인류학 방법론을 사용할 것 고안 • 헨더슨의 파레토에 대한 재해석 • 유기체적인 사회의 체제 모델을 채용 • 안정성, 응집력, 통합성 등의 용어 강조 • 짐멜의 영향 • 상호적 관계 개념 사용 • 그룹생활에서 수number의 영향력 개념 사용 • 짐멜과 독일 학자들의 용어 차용 → 사회형태 등의 개념 설명 대인관계 구성과 클리크 워너의 ‘양키시티’ 연구
- 53. 워너의 주장 • 공동체의 사회조직화 = 구성원들 간의 상호행동을 통해서 만들어지는 관계들이 망으로 구성된 다. • 근대 공동체를 이루는 사회형태 - 많은 종류의 하위그룹으로 구성. ex.가족,교회,계급,소속.. • 하위그룹 중 '클리크' • 그룹감정, 친밀감, 행동규범이 존재, 비공식적 소속 • 친밀하면서도 친척지간이 아닌, 2~30명 정도까지의 그룹 • '클리크' 의 중요한 의미: 비공식적 대인관계가 특정한 형태로 나타남 대인관계 구성과 클리크 워너의 ‘양키시티’ 연구 워너의 주장 클리크
- 54. • "클리크" • 공동체 내에 수많은 '클리크'들 존재 • 주로 '우리 패거리' '우리 동아리'로 불리는 그룹들 가족 단위의 그룹에 다음가는 중요한 그룹 • "사람들은 공식적인(경제,정치적 시스템) 관계들이 아닌, 가족이나 클리크와 같은 비형식적, 개 인적 관계를 통해서 공동체 사회에 통합된다.” • '클리크 소속의 중복 → 상호관계의 망 → 클리크로 이루어진 총체적 시스템에 소속' • 전체 사회가 하위그룹으로 구조화됨을 묘사하는데 연결망 용어를 사용한 초기의 예 대인관계 구성과 클리크 워너의 ‘양키시티’ 연구 양키 시티 연구자들(워너,동료들)의 주장 클리크
- 55. • 여러 도형 diagram 사용 → 계급구조, 가족 등 모델화 • 클리크 도형 사용 벤다이어그램에 작은 원들이 서로 겹쳐지도록 클리크 를 그림 → 분석에 미사용 • 두번째 보고서에서의 시도 : 현재의 '위치 분석'과 유사 • 일련의 행렬 matrix 제출 : 구조적으로 특별한 위치를 차지하는 집단을 보여줌 • 복잡,조잡하지만 형식적 구조를 분석하는 방법의 선구 적인 시도 대인관계 구성과 클리크 ‘양키시티’ 보고서 클리크의 유형 사 회 적 계 급 위치 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7 … 31 클리크로 이루어진 매트릭스
- 56. • 미 남부 올드 시티, 1936, 워너와 동료연구원들 • '클리크' 연구 정교화 • 올드 시티에 있는 '색깔의 사회'를 연구함 방법 : 교차되는 원들을 클리크로 보는 워너의 방법에 따라, 계층과 나이로 구분이 되는 '공간'에 활동 적인 클리크들에서 교차하여 나타나는 구성원들을 표시하는 방법 • '사회 공간' '2차원성' 언급 • 르윈의 형식적 장 모델 언급 X • 혁신적인 부분 : 클리크의 내부적 구조를 탐구 클리크를 3가지 층으로 구분 • 핵심 집단 : 공동적인 참여와 소속성이 높은 집단 • 주 집단 : 종종 참여는 하지만 자신들을 뚜렷한 그룹이라고 보지 않음 • 부 집단 : 드문 참여, 그룹의 소속원이라는 생각이 아예 없음 대인관계 구성과 클리크 올드시티에 대한 조사 클리크 연구 정교화 사회공간 2차원성 클리크를 3가지 층으로 구분
- 57. • 클리크 간의 연결을 예측하는 일련의 가설 수립 • 60개 클리크 분석, 양키시티 연구원들의 기법 이용 • '한 클리크의 하위 계층 구성원이 다른 클리크의 상위 계층 구성원과의 접촉을 시도하는 방법은 주로 같은 클리크 내의 핵심 구성원을 통해서 이루어진다' 증명 • 클리크 구조를 밝히기 위해 사회계량학적 조사방법 이용 • 호손, 양키시티, 올드시티 연구 개념들과 소규모 그룹연구의 전통을 따른 사회계량의 개념은 함께 발전함. • 두 학제가 서로의 존재를 인지했다는 증거 X • 조지 호멘스의 연구에 두 학제간의 첫 교차 증거 있음 대인관계 구성과 클리크 올드시티에 대한 조사
- 58. 게슈탈트이론 장이론, 사회계량학 그룹역학 그래프이론 구조, 기능 인류학 워너, 메이요 글록만 호맨스 반즈, 보트, 네이들 미첼 하버드 구조주의자 사회 연결망 분석
- 59. • 하버드대 사회학과 교수 • 파슨스의 '총체 이론'에 불만 (이유: 너무 추상적) • 사회이론은 소규모 사회적 상호행동에 대한 튼튼한 이해에 기반을 두어야 한다. • 1940s 말, 미국에서 이루어져 온 대단위의 소그룹 연구들을 통합하는 시도. 사회심리학자들의 실험적 연구, 인류학자들의 관찰 연구 이론적 통합의 중심 내용 • 사람들이 자신의 행동을 통해 타인과의 상호 행동을 이루어 낸다 • 상호행동의 특성은 빈도, 지속성, 방향성에 따라 성격을 달리한다 • 상호행동은 사람들이 가지고 있는 감정이나 지향성의 바탕이 된다 대인관계 구성과 클리크 조지 호맨스
- 60. • 그룹 구조 분류 • 내적 시스템: 구성원들 간에 일어나는 감성적인 면 • 외적 시스템: 그룹 행동들이 환경적응에서 파생되는 문제점과 관련있다는 점 환경 - 물리적, 기술적, 사회적 배경 등으로 구성 대인관계 구성과 클리크 조지 호맨스
- 61. • 호맨스의 주 관심 • 내적 시스템을 중심으로 '비형식적 조직'에 대한 개념을 과학적으로 탐구하려는 것. • 가설 ex. 상호 행동의 빈도와 상호 호감성이 상관관계를 갖는다는 가설 외적 시스템에서 활발한 상호행위→애착형성→자발적 상호교류 증가→내적 시스템 발전 • 사회계량학과 인류학 연구의 이론적 통합 노력 → 직접적 영향력 미미. • 행동주의, 이성적 판단 모델을 바탕 • 사회적 행위를 이해하려는 시도. • '교환 이론'의 틀 제시 대인관계 구성과 클리크 조지 호맨스
- 62. 대인관계 구성과 클리크 호맨스가 재분석한 올드시티 연구의 한 부분 • 호맨스에 의해 재분석된 올드 시티 연구의 한 부분 • 원본 : 행렬을 이용한 방법으로 사회활동 14가지, 여성 18명 관계분석 시도 • 매트릭스로 나타냄 • 사회연결망 연구의 '매트릭스 재배치‘ 방법에 대한 논의 발표 무질서해 보이는 매트릭스를 뚜렷한 유형이 나타날 때까지 시도와 실패를 반복하며 재배치를 계속해야 한다 고 주장 매트릭스의 재배치
- 63. 사건 사 람 1 2 3 4 5 6 7 8 Ann Beth Chris Don Ed Flo Gill Hal X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X 원 매트릭스 호맨스에 의해 재분석된 올드 시티 연구의 한 부분(예시) 1 2 3 4 5 6 7 8 Ann Chris Ed Gil Beth Don Flo Hal X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X 재배열된 매트릭스(예시)
- 64. 대인관계 구성과 클리크 호맨스가 재분석한 올드시티 연구의 한 부분 • '블록 모델링' 작업과 유사 • 형식적 수학이 이용되지는 않음 • 단점 : 재배치 작업에 기준이 없음 • 동일 연구에 연구자 별로 결과 매트릭스가 동일하다는 보장이 없음 • 뚜렷한 기준(알고리즘)을 찾는 시도가 계속됨 호맨스의 모델링 작업
- 65. • 로버트 배일스 • 호맨스의 동료 • 소규모 그룹연구 • 사회계량방법론 미사용, 파슨스의 '구조적 기능주의' 이론적 접근 • 균형에 대한 개념을 발전시킨 학자들 • 페스팅거의 연구에 영향받음, 심리학적 요인에 관심 • '사회 지각 심리학' 방면의 연구에 몰입 • 균형, 클리크, 군집에 관한 순수한 수학적 문제 연구 등장 → 그룹역학 쇠퇴 • 해리슨 와이트의 연구에 밑거름 • 1950s, 1960s에는 영향력 X 대인관계 구성과 클리크 또 다른 학자들
- 66. 01 사회연결망 연구의 발전 02 사회계량 분석과 그래프이론 03 대인 관계 구성과 클리크 04 연결망 : 전체와 부분 05 하버드대학교의 개가
- 67. 게슈탈트이론 장이론, 사회계량학 그룹역학 그래프이론 구조, 기능 인류학 워너, 메이요 글록만 호맨스 반즈, 보트, 네이들 미첼 하버드 구조주의자 사회 연결망 분석
- 68. • 사회 연결망 연구의 틀을 본격적으로 확립한 연구자들 • 존 반즈, 클라이드 미첼, 엘리자베스 보트 (맨체스터 대학교 사회인류학과에 재직) • 이들은 하버드 학자들보다 래드클리프-브라운의 영향력 더 많이 받음 • ‘충돌’과 ‘변화’를 강조 • 맥스 글룩만 • 복잡한 아프리카 사회의 이해를 위해 구조적 접근 방법을 발전 • 사회구조의 유지와 변환에서 충돌과 권력의 역할이 중요하다. • 1950년대 사회학에서 지배적이었던 파슨스 식 접근 & 인류학에서의 문화적 접근 • 맨체스터의 연구가 ‘비판적’ 방향으로 가게 하는 중요한 역할. • 전통적인 사회학자들 : 사회관계 구조 속에서의 위치를 밝히는 방향에서 행동이 설명 되어야 한다고 주장 • 파슨스 : 사회행동이 개인의 내화된 가치라는 방향에서 이해되어야 한다고 주장. • 이전부터 이어져온 이론들은 실제 관계들의 구성 이해에 적용이 불가능했기 때문에 사회관계의 ‘망’과 ‘연결망’이라는 개념으로 비유함 연결망 : 전체와 부분 맥스 글룩만
- 69. 게슈탈트이론 장이론, 사회계량학 그룹역학 그래프이론 구조, 기능 인류학 워너, 메이요 글록만 호맨스 반즈, 보트, 네이들 미첼 하버드 구조주의자 사회 연결망 분석
- 70. • 1950년대 초기 ‘사회연결망’이라는 이 아이디어를 좀 더 정밀한 분석을 위한 개념으로 정립하 려고 노력 • 보트에 영향을 미침, 나중에 공동 연구 • 반즈의 주장 • ‘사회생활의 전체’는 ‘무수한 점들의 집합’ 이고 이 점들 중 일부는 ‘선에 의해 연결’되어 ‘전체적인 관계의 망’을 이룬다 • 비형식적 대인관계들의 망은 사회 전체 연결망의 일부이다. 연결망 : 전체와 부분 반즈 반즈의 주장
- 71. • 캐나다 심리학자 • 1950년 영국 가정에 대한 현장 연구 시작 혈연에 우선적 관심을 두고, ‘연결망’ 개념을 다양한 형태의 혈연관계 연구의 분석 도구로 이용 • 앤 아버의 영향을 받았음 • 정신요법에 관심을 가진 심리학자 • 직접적인 영향을 받은 건 르윈의 ‘장 이론’ 연결망 : 전체와 부분 보트
- 72. • 관계들의 형태와 내용의 분리를 통해 일반적 구조의 특성들이 연구될 수 있고, 이런 분리는 각 구조들 간의 비교를 가능하게 한다고 주장. • 형태학적 모델의 개발을 위해 수학적 방법 사용 옹호 • 사회구조=관계로 이루어진 ‘전반적 체제’, ‘망’ or '유형‘이 연구자들이 개인의 행동을 관찰함으 로써 발견할 수 있다 • 연결망=‘관계의 연쇄물’로서 어떤 상황에서 일어나는 상호 행동이 다른 상호 행동이 일어 나는 것에 영향을 주게 되는 상태라고 주장 연결망 : 전체와 부분 네이들 네이들의 주장 호주의 심리학자, 쾰러와 르윈의 영향으로 1930년대에 인류학 연구로 전환
- 73. • ‘역할’을 사회학 연구의 가장 기본적인 개념으로 봐야 한다는 것이 특징 • 따라서 ‘사회구조=역할의 구조들’ 이고, ‘역할들=상호의존적인 행동들의 네트워크’로 정의됨 • 한계 : 네이들은 대수학과 행렬의 방법이 역할 연구에 적극적으로 이용되어야 한다고 주장했 지만 이를 한 두 개의 실례를 제외하고는 자신도 어떻게 연계되는지 제대로 나타내지 못했다. 네이들의 주장 연결망 : 전체와 부분 네이들
- 74. 게슈탈트이론 장이론, 사회계량학 그룹역학 그래프이론 구조, 기능 인류학 워너, 메이요 글록만 호맨스 반즈, 보트, 네이들 미첼 하버드 구조주의자 사회 연결망 분석
- 75. • 대인 연결망 : 상호 행동이 반복적으로 나타나며 만들어지는 패턴 전형적 행동유형 2종류 → 여러 행태 결합 → '상호 행동 망' 형성 1. 개인 간 정보전달 '커뮤니케이션' 2. 도구적, 의도적 행동유형 (물질적 상품이나 서비스 유통) • 전체 연결망 : 어떤 공동체나 조직의 경계 내에서, 혹은 이를 뛰어넘어 확장되는 연결망의 집합 • 연결망 → 끊임없이 세밀화 & 그물모양으로 진화 • 부분적 연결망 : '전체 연결망'의 특정한 측면 부분적 연결망의 추출 1. 한 개인을 주축으로 한 추출 → '자아중심'의 망을 일반화 (미첼 연구의 중점) 2. 특정한 사회행동의 측면에 관련된 망의 전반적인 특성 추출 ex. 우정, 직장관계, 혈연관계의 의무, 정치적 관계 연결망 : 전체와 부분 미첼
- 76. • 대인 연결망 분석 by 상호성, 강도성, 지속성 • 호맨스의 방향, 강도, 빈도 개념과 상통 • 상호성 : 관계에서 거래, 교환이 수반될 때 • 지속성 : 특정 거래에서 발생되는 관계, 의무 등이 지속되는 정도 • 강도성 : 한 관계에서 나타나는 의무의 크기 • 밀도 : 망의 완성도 : 한 연결망에서 이루어질 수 있는 모든 관계의 숫자와 실제 관계 숫자의 비율 • 도달성 : 모든 구성원이 다른 구성원들과 제한된 절차를 통해 연결되는 것이 얼마나 용이한지 정도 • 미첼의 연결망 연구 : 공식적, 형식적인 경제, 정치 그 외 제도적 역할을 제외한 나머지 대인관 계 영역 → 모호성 → 외부 학자들의 관심을 끌지 못함 • 네이들과 차이점 • 네이들 : 형식적 사회 연결망 연구 → 전반적 사회구조 탐구 : 구조 사회학의 기초적 틀 제시 연결망 : 전체와 부분 미첼
- 77. 01 사회연결망 연구의 발전 02 사회계량 분석과 그래프이론 03 대인 관계 구성과 클리크 04 연결망 : 전체와 부분 05 하버드대학교의 개가
- 78. 게슈탈트이론 장이론, 사회계량학 그룹역학 그래프이론 구조, 기능 인류학 워너, 메이요 글록만 호맨스 반즈, 보트, 네이들 미첼 하버드 구조주의자 사회 연결망 분석
- 79. • 미첼, 반즈, 보트의 논쟁이 영국에 대단한 영향을 끼침 • 한계 • 사회연결망 연구가 맨체스터 인류학자들만이 특별하게 발견했다는 걸로 알려짐 • 사회연결망 연구가 공동체사회생황에서 나타나는 비공식적인 대인관계연구에만 국한 • 자아중심의 망을 연구하는 것이 대부분 • 사회연결망의 총체적인 특성에 조사가 이루어지지 않음 • 이를 해결한 게 하버드 대학교 하버드대학교의 개가 기존 사회연결망 연구의 한계 한계
- 80. • 호맨스의 연구진행 10년 후 1960s • 하버드의 해리슨 와이트와 그의 동료들이 이전연구들을 다시 심층화 • 여러 작은 연구가 다른 동료들에 의해서도 이루어짐 • 사회구조 분석의 방법으로서 사회연결망 연구를 확립 • 두 가지 수학적 성과 덕분 1. 그룹에 관한 대수학 모델의 발전 2. 다차원 척도 • 하버드 대학교의 연구노력은 INSNA캐나다 토론토에 설립의 설립에 초점이 맞추어짐 International Network for Social Network Analysis 와이트의 학생 둘의 주도로 사회연결망 연구에 주춧돌로 자리매김 하버드대학교의 개가 하버드대학교의 연구
- 81. 1. 그룹에 관한 대수학 모델의 발전 • 레비스트로스(프랑스 인류학자)에 영향을 받아 혈연관계와 그 밖의 관계를 모델화 하기 위해 수학의 집 합이론을 사용 • 역할의 개념화를 위해 대수학 방법들의 시도를 이루어냄 • 와이트의 블록 모델링 : 역할구조에 대한 강조를 이어나감 2. 다차원 척도 • 척도 : 관계들을 사회적 거리로 바꿈. 그 거리를 사회적 공간에 배치 • 강력한 분석한 기법으로 알려짐 • 두 가지 성과는 와이트 중심의 하버드대학교에 새로운 학자들에 의한 영향력 있는 연구가 나 오게 함 하버드대학교의 개가 두 가지 수학적 성과 그룹에 관한 대수학 모델의 발전 다차원 척도
- 82. • 배경 : 데이비스와 같은 1960s. 기본적인 사회계량학 관점에서 이어짐 • 수학적인 방법을 통해서 구조분석을 시도 • 사회전반에 걸친 사회구조를 모델링 하는 데 중점 • 하버드 그룹 내 연구들의 공통점 • 대수학적인 방법을 통해서 기초적, 표면적인 사회구조 관계를 분석 • 방법론으로서 연결 망 연구 하버드대학교의 개가 와이트의 연구 하버드 그룹 내 연구의 공통점
- 83. • 그라노베터의 연구 발표가 알려짐 (1973) • 이 학파의 관점이 미국 사회학계에 널리 퍼져 영향을 줌 • 위치에 대한 연구가 일반화, 학문화되는데 초석이 됨 • 공동체구조의 분석에 많은 연구가 이루어짐 • 연결망 연구가 인간 대인관계 분석 외에도 다양한 사회현상에 적용됨을 보여줌 • 후에 위치 분석 등 응용연구가 많이 나옴 하버드대학교의 개가 하버드대학교의 영향
- 84. • 하버드대학교 초기연구에서 발전 • 사회 연결망 연구의 초석 → 사회연결망 연구자들에게 많은 영향을 줌 • 이전의 사회계량 연구에 실제적이고 분석적인 연속성을 부여 • 업적 1. 간단한 빈도 표 작성법 2. 연결망 과정 연구 • 의의 : 사회연결망 연구의 초석이 됨 • 사회 연결망 분석의 장점을 알림 1. 간단함 2. 기초적 3. 효용적 • 다른 하버드 대학교의 연구의 가치를 알림 하버드대학교의 개가 그라노베터와 리의 연구
- 85. • 사람들이 어떻게 직업을 찾는가에 대한 노동경제학자들의 시도에 비판적인 시각에서 발전 • 비공식적인 사회적 접촉 또는 사회적 연결이 어떻게 직장에 대한 정보를 얻는 방법이 되는지 발견하 고자 함 • 정보전달과 관련된 사람들 사이 유대감이 강한지, 약한지 • 관계가 시간에 따라 어떻게 유지되는지 • 대상 : 전문직 기술직 관리직에 종사하는 이전 5년간 직업을 바꾼 경험이 있는 보스턴 근교의 남 성 • 비공식적이고 개인적인 접촉들이 직장정보를 구하는 주된 채널임을 밝힘 • 고소득 직장의 경우 더 그러함 • 그런 정보가 어떤 상황에서 어떤 사람들에 의해 전달되는지 명확히 밝히려는 계획을 세움 하버드대학교의 개가 직장 구하기 연구 - 그라노베터 연구 목표 초점 발견
- 86. 직장정보 구하는 경로 • 이성적 선택 X 적극적인 구직행위 X • 여러 가지 정보에 대한 비용과 보상을 계산 안 함 • 비공식적인 사회접촉에 의해 정보를 구함 • 돌발적인 상황에서 습득 • 정보원 : 가족 친구 < 현 직장, 다른 직업에 종사하는 직장 관련자들 • 새 직장을 구할 확률 : 현 직장에서 만나는 다른 직업 군의 사람의 비율 하버드대학교의 개가 직장 구하기 연구 - 그라노베터 직장정보를 구하는 경로
- 87. • 발견을 설명하기 위해 정보확산모델이용 • 여러 사람에게로 거쳐갈수록 정보의 질 저하 • 사회 연결망 조사를 통해 유통경로를 알아냄 • 정보를 얻을 사람과 그 위치를 예측가능 하버드대학교의 개가 직장 구하기 연구 - 그라노베터 정보원 B B유사한 경로 면대면 접촉 면대면 접촉 C
- 88. 1. 정보를 주는 사람의 동기 2. 정보를 받는 사람의 정보유통과정에서 전략적 위치 • 강한 유대 서로 가까운 사람들간의 친밀한 유대 • 항상 만나고 이야기함. 직업에 대한 비슷한 지식보유 • 한 명에게만 말해도 모두가 알게 될 가능성이 높다 • 새로운 정보를 가지고 있을 확률이 낮다 • 오히려 자주 만나지 않는 사람에게서 새로운 정보를 얻기 쉬움 • 강한 유대의 그룹보다 더 많은 직장정보를 보유 • 정보원 : 직장인이나 직장인의 지인 두 다리를 넘어가는 일이 드뭄 • 짧고 약한 접촉의 사슬이 새로운 직장 정보를 얻는데 중요한 역할을 한다. 하버드대학교의 개가 직장 구하기 연구- 그라노베터 새 직장에 관한 정보 습득에서 중요 요소 약한 유대의 강함
- 89. • 낙태가 불법인 상황에서 여자들이 낙태가 가능한 곳의 정보를 어떻게 얻는지에 대한 연구 • 낙태시술의사는 병원이 아닌 호텔이나 여관에서 시술 • 낙태를 원하는 여성은 같은 경험이 있는 친구나 지인에게서 정보를 구하려고 함 정보습득확률이 높으므로 • 대상 : 낙태경험을 가진 여성 • 대상을 찾기 위해 인터뷰와 설문조사 • 대상의 생활환경과 사회적 배경, 임신과 낙태에 대한 태도 조사 하버드대학교의 개가 낙태 시술자를 찾아서 - 리 연구 목표
- 90. • 낙태여성은 평균적으로 5.8명의 사람을 만남 (성공, 실패 포함) • 성공한 경로의 ¾가 거의 2명 이하의 사람을 거침 • 만나는 사람 중, 가족구성원과 그들의 선생님, 상사는 포함되어있지 않음 • 가장 빈번한 경로는 동년배의 여자친구들 • 큰 규모의 시스템에서는 개인적 관계의 연결망을 찾기 힘들다. 하버드대학교의 개가 낙태 시술자를 찾아서 - 리 연구 내용 리의 주장
- 91. • 사회 연결망 연구의 우위성 1. 사회현상을 보는 시점을 제시 2. 독특한 일련의 방법론을 사용 3. 사회구조에 대한 새로운 이론의 기반 반즈 , 하라리는 수학공식을 사회연결망 표현도구로 사용하는 것을 넘어 수학 정리를 사회 연결망 에 적용할 수 있다고 주장 4. 사회학 이론의 재정립 사회 연결망에 교환 이론적 시각을 가진 사람들 관계사회학 : 에미르 베이어가 연결망 분석을 일종의 관계사회학으로 규정함 결론 CONCLUSION 사회연결망 연구의 우위성
- 92. • 특정 이론의 틀을 이루는데 결정적인 역할을 할 수 있을지는 미지수 • 의의 : 사회의 구조를 밝히려는 특정한 이론을 정립하려고 했다는 점 • 행동에 관한 구조이론과 밀접한 관계 • 사회연결망 이론이 방법론을 될 수 있으나 이론이 될 수는 없다 결론 CONCLUSION 사회연결망 연구의 미래
- 93. SOCIAL NETWORK ANALYSIS 관계형 데이터 다루기 3조 곽현주 김소연 박주연
- 94. CONTENTS 01 관계형 데이터의 정리 02 03 관계형 데이터의 저장 관계형 데이터의 선택
- 95. CONTENTS 01 관계형 데이터의 정리 02 03 관계형 데이터의 저장 관계형 데이터의 선택
- 96. 01. 관계형 데이터의 정리 사회구조 내의 관계에 대한 측면을 연구하기 위해서는 관계형 데이터가 필요 데이터 메트릭스(data matrix)란 수집이 된 모든 종류의 사회 과학 데이터를 나타내는 형태 가공하지 않은 혹은 코드화된 데이터를 좀 더 효율적으로 관리하기 위한 틀 행(rows)과 열(columns)이 만드는 일련의 패턴을 보여주는 테이블을 이용
- 97. 케이스x관계(소속) 매트릭스 속성형 데이터 ‘케이스x변수(case-by-variable)' 매트릭스 형태로 정리 관계형 데이터 ‘케이스×관계(소속)’ 매트릭스 형태로 정리 분석단위는 개개인 관계(소속)은 각 개인이 속하거나 관련된 조직, 사건, 혹은 활동 매트릭스는 개개인 간의 직접 혹은 간접적 연결 표현 열 사람이나 케이스를 지칭 행 소속이나 사건을 지칭 매트릭스의 열과 행이 다른 것을 지칭하는 경우 ‘2-모드 매트릭스’ 01. 관계형 데이터의 정리
- 98. 세 사람(1, 2, 3)의 세 가지 사건에 대한 관련성 개인이 어떤 사건에 연관이 되는 경우 = ‘1’ 그렇지 않은 경우 = ‘0’ 01. 관계형 데이터의 정리 세 사람 모두는 사건 A와 관련이 있으며 사건 B,C와는 무관 케이스x관계(소속) 매트릭스
- 99. 데이터 매트릭스에서 추출 가능 개인 간의 상호 접촉을 보여 주는 간단한 삼각관계 각 개인은 다른 두 사람을 특정한 사건에서 만나게 된다 1 2 3 01. 관계형 데이터의 정리 BUT 데이터가 크다면 소시오그램을 만드는 것 불가능 ‘케이스×케이스’ 매트릭스로 대체 ‘케이스×케이스’ 매트릭스에는 각 개인의 정보가 두 번씩 (행과 열에 각각 한 번씩) 사용 소시오그램
- 100. 가장 일반적인 가공하지 않은 혹은 코드화된 데이터 각 행에는 개개인들이, 각 열에는 소속관계 나열 행과 열이 각각 독립적 ‘직각’ 모양 가짐 즉, 행과 열의 총 숫자가 각기 다름 두 가지의 ‘정사각형’의 데이터 매트릭스 파생 01. 관계형 데이터의 정리 직방형’케이스x소속’매트릭스
- 101. 원래 매트릭스의 행들 사이의 관계 행과 열 모두는 개인을 지칭 각 칸은 두 개인의 관계에 대한 정보 가짐 개인 간에 존재하는 실제의 관련성 혹은 연관성 제시 01. 관계형 데이터의 정리 정방형’케이스x케이스’매트릭스
- 102. 원래 매트릭스의 열들 사이의 관계 각 소속 관계 간의 관계 표시 정방형 ‘케이스×케이스‘ 매트릭스보다 훨씬 중요 흔히 간과할 수 있는 사회구조의 중요한 단면들을 명확하게 보여주기 때문 원래의 직사각형과 두 개의 정사각형의 매트릭스들은 똑같은 관계형 데이터를 나타내는 서로 다른 방법일 뿐 01. 관계형 데이터의 정리 정방형’소속x소속’매트릭스
- 103. 직방형 ‘케이스×소속’ 매트릭스 = 사건(incidence) 매트릭스 정방형 ‘케이스×케이스‘ &‘소속×소속’ 매트릭스= 인접(adjacency) 매트릭스 (가장 빈번하고 중요하게 사용되는 기법) ‘케이스×소속’ 관계의 정보를 수집하였을 때 ‘사건’ 매트릭스의 형태로 데이터를 기록 필요에 따라 ‘인접’ 매트릭스를 도출해 내는 것이 가장 합당 BUT 데이터 수집의 실제 상황은 이보다 복잡 사회학적인 의미에서 그룹과 소속 회원은 똑같이 ‘개인’ 또는 ‘케이스’로 취급 가능 01. 관계형 데이터의 정리 사회연결망을 위한 매트릭스
- 104. 1) 매트릭스 전체 행의 숫자를 ‘m', 전체 열의 숫자를 ’n'으로 표시 2) 매트릭스의 크기를 논할 때 행의 숫자를 먼저 언급 매트릭스의 크기는 ‘m×n’ 로 표시 3) 어느 특정 칸의 내용을 언급할 때 행을 먼저 말하는 것과 그 특정한 칸의 실제 값을 가리킬 때 ‘a' 사용 4) 행을 가리킬 때는 ‘i', 열을 가리킬 때 ’j' 사용 5) 매트릭스의 특정한 칸을 가리키는 일반적 형식 a(i,j) ex) 3행과 2열을 교차하는 칸의 실제 값을 가리킬 때 a(3,2) 01. 관계형 데이터의 정리 매트릭스 작성의 관행 1
- 105. (사건 매트릭스) 01. 관계형 데이터의 정리 겸임 이사직에 대한 매트릭스
- 106. 겸임 = 두 회사의 중역회의 이사로 재직 = 두 회사 간의 특정한 관계 회사들은 ‘케이스’로 취급하여 사건 매트릭스에서 행의 위치에 나열 이사들은 ‘소속, 관련’으로 취급해 열의 위치에 나열 한 특정한 회사가 특정한 이사를 가지고 있는가 = ‘1’ 혹은 가지고 있지 않은가 = ‘0’ 회사 1은 모두 4명의 이사(A, B, C, D) 가짐 이사 A는 회사 1과 회사 2의 이사회에 동시에 재직 회사 1과 회사 2는 A 이사를 통해서 서로 맞물리는 상태(interlock) 01. 관계형 데이터의 정리 겸임 이사직에 대한 매트릭스 (사건 매트릭스)
- 107. 01. 관계형 데이터의 정리 겸임 이사직에 대한 매트릭스 (인접 매트릭스)
- 108. 인접 매트릭스는 모든 회사 간의(이사직의) 맞물림을 총체적으로 보여줌 즉, 두 특정한 회사 간의 공통으로 가지고 있는 이사들의 숫자 제시 칸들은 이진수 값이 아닌 실제 값을 가짐 회사 1과 회사 4는 오직 한 명만의 이사를 공통적으로 가짐 약한관계 A과 D, 그리고 A와 E, 그리고 B와 E의 관계 회사 1과 회사 2 사이, 회사 1과 회사 3사이는 모두 3명의 맞물린 이사 가짐 강한관계 B와 C 사이의 관계 01. 관계형 데이터의 정리 겸임 이사직에 대한 매트릭스 (인접 매트릭스)
- 109. 01. 관계형 데이터의 정리 겸임 이사직에 대한 매트릭스 (소시오매트리 : 회사) 3 21 1 2 3 3 2 2 2 2 2 1 1 1
- 110. 각 선 위의 숫자가 회사 간의 관계의 세기 표현 매트릭스 데이터 구조 효과적으로 제시 D와 E는 전체적인 연결망의 주변에 위치 (사회계량적인 개념) 작은 수의 연결(선)을 가짐 연결성은 상대적으로 약하고 이들 두 사람 사이에도 연결이 없음 01. 관계형 데이터의 정리 겸임 이사직에 대한 매트릭스 (소시오매트리 : 회사)
- 111. 사회 연결망 분석에서 고려할 점 : 대각 살펴보기 01. 관계형 데이터의 정리 대각 = 매트릭스에서 좌상에서 우하를 가로지르는 대각 칸들 대각 칸들은 정사각형 매트릭스에서 어느 특정한 케이스와 그 자신과의 관계 나타냄 단순 현상 지칭 / 특정한 의미를 갖는 것 연구자들은 연결망 연구에 관련된 기법 사용 시 대각 칸들이 분석에 포함 되었는지 아닌지 명확히 이해하고 밝히기
- 112. 01. 관계형 데이터의 정리 대각칸 사회 연결망 분석에서 고려할 점 : 대각 살펴보기 인접 매트릭스들이 대각 칸들을 중심으로 대칭적 매트릭스 위의 반쪽은 아래의 반쪽과 같은 거울 모양 비방향 매트릭스 : 관계 동일 비방향 매트릭스의 인접 매트릭스에 대한 관계형 정보 아래 반쪽의 매트릭스만을 표시하는 것만으로 충분 비방향 데이터 = 가장 간단한 형태의 관계형 데이터
- 113. 관계형 데이터의 측정 수준 01. 관계형 데이터의 정리 제1형 : 비방향적 + 이진수 형태 + 가장 간단한 형 제2형 : 비방향적 + 수량화 수치화된 숫자는 관계의 크기 정도 나타냄 부호화된 데이터란 +,-가 표시된 선들을 표시하는 관계형 데이터 이진 혹은 가치화된 종류의 중간급 단순히 관계가 있고 없음을 나타내는 것을 넘어서는 것 특징 : 실제값보다는 양극화된 가치를 가짐 관계형 데이터에 부호와 가치를 동시에 부여 가능 정도나 친밀의 측정
- 114. 01. 관계형 데이터의 정리 가치형 데이터 : 이진데이터로 변경 가능 매트릭스를 베어내기 위해 ‘한계값(컷오프)’을 사용함으로써 가능 한계 값보다 큰 값들은 따로 베어 내게 되어 새로운 매트릭스 만드는데 이용 한계값 이하의 값 = 0, 그 이상의 값 = 1 가치를 가진 방향성의 데이터(제4형)를 이진적 방향성의 데이터로 변환 가능(제3형) 방향성 무시 수단 : 방향성의 데이터를 비방향성으로 변환할 수 있음 관계형 데이터의 측정 수준
- 115. 매트릭스 작성의 관행 2 01. 관계형 데이터의 정리 1) 방향성의 데이터를 가진 인접 매트릭스를 만들 때, 관계가 행에서 열의 방향을 가짐 방향매트릭스가 대각 칸들을 중심으로 대칭적이 아닌 이유 기점과 도착점 구분 2) 관계형데이터의 복잡한 형태는 간단한 형태로 축소 가능 (제1형의 비방향, 이진 데이터로 변경 가능) 3) 매트릭스 분석을 위해 데이터의 측정 수준을 정할 때 사회학적인 의미 분명히 하기 가치화된 데이터를 쓰는 것이 타당하다는 결론을 내리더라도 항상 데이터가 일련의 수학적 기법들에 이용될 때 어떠한 의미를 가지는지에 대한 판단 필요
- 116. CONTENTS 01 관계형 데이터의 정리 02 03 관계형 데이터의 저장 관계형 데이터의 선택
- 117. 컴퓨터를 통한 데이터 분석 02. 관계형 데이터의 저장 관계형 데이터가 정확하게 컴퓨터에 저장 효율적 관리 조작이 가능 데이터 매트릭스의 논리적 구조가 어떻게 컴퓨터 파일로 전환되는지에 대한 물음이 중요 처음, 분석 대상인 사람들의 이름이나 사건들을 순서대로 배열 분석대상이 서로 어떤 연관을 갖는지 살펴볼 수 있음 가장 흔하고 유용한 점은 데이터를 연결리스트의 형태로 살펴볼 수 있음 연결리스트 형태 : 각 라인에 케이스와 그 케이스가 관련된 사건들이 기록된 것
- 118. 02. 관계형 데이터의 저장 UCINET & 스프레드시트 프로그램 데이터를 변환하거나 연결망 데이터 직접 작성에 도움 UCINET 프로그램에서 연결리스트 형태로 데이터 입력하는 것과 스프레드시트와 비슷 스프레드시트에 담긴 데이터는 용이하게 조작 가능 연결망 분석에서 파생하는 여러 가지 문제점들을 용이하게 해결 행과 열의 자소나 숫자에 의한 정렬이 가능 상관되는 행과 열이 동일하게 움직임 정렬을 하더라도 정보가 뒤섞이거나 바뀌지 않음 범위기능으로 필요 부분만 복사하여 다른 파일로 저장가능
- 119. 02. 관계형 데이터의 저장 가장 광범위하게 쓰이는 연결망 분석 프로그램 모두 텍스트 파일의 형식으로 데이터 저장 스프레드시트를 이용해 저장된 파일을 불러 읽기를 통해서 가져올 수 있음 연구자는 변량 연구에 필요한 케이스의 속성형 데이터를 기록할 필요가 있을 수 있음 스프레드시트의 경우 연구자는 필요한 열을 인접 매트릭스에 더함 속성형 데이터 기록 속성형 데이터가 많이 있을 경우에는 통계 처리 프로그램 자체에 딸린 에디터 사용 UCINET & STRUCTURE
- 120. 02. 관계형 데이터의 저장 연결망 분석을 위한 강력한 프로그램 고유한 형식의 데이터파일 사용(SPSS) 직접적인 매트릭스 불러오는 것 불가능 일반 텍스트 에디터나 통계 패키지의 에디터 사용하여 데이터 입력 가능 BUT 복잡한 입력 형식 요구 사건 매트릭스 자체를 사용하지 않고 두 개의 분리된 인접 매트릭스 입력만 받아들임 점파일 : 케이스들을 나열한 파일 선파일 : 선의 양쪽 끝이 가진 관계들을 나열 선택을 나타내는 데이터나 케이스 간의 관계가 분명한 데이터의 경우 문제 X GRADAP 프로그램
- 121. 02. 관계형 데이터의 저장 GRADAP의 데이터 파일
- 122. 02. 관계형 데이터의 저장 GRADAP의 데이터 파일 사건 매트릭스에 기록된 데이터의 GRADAP 라인 파일 12개의 이사 겸직 GRADAP 데이터 입력으로서의 선으로 표시되어 라인 파일은 모두 12개의 입력을 가짐 각각 선들은 꼬리와 머리를 가지고 있으며 부가적인 정보가 더해질 수 있음 GRADAP 프로그램의 라인 파일은 사건 매트릭스에 있는 모든 정보를 가지고 있음 두 개의 인접 매트릭스 생성 가능 GRADAP 파일이 만들어지면 프로그램은 강력한 데이터베이스 조작 기능을 통해 관계형 데이터를 위한 전문적 데이터베이스 시스템으로 사용 소규모 관계형 데이터 분석도 그래프에 대한 완벽한 이론 요함(숙련된 자)
- 123. CONTENTS 01 관계형 데이터의 정리 02 03 관계형 데이터의 저장 관계형 데이터의 선택
- 124. 사회관계 : 그룹에 의해서 만들어지고 정의되는 상황을 기반으로 생겨나는 일종의 사회 개념 예) 친한친구의 이름을 묻는 설문 ‘친한친구’의 범위는 응답자마다 달라짐 인위적인 친구라는 개념의 범위 데이터선택에 관한 문제점 어떤 그룹을 선택하느냐에 따라서 ‘친한’ 이라는 개념 달라질수도 있음 03. 관계형 데이터의 선택
- 125. 관계가 그룹이나 장소 범위 밖으로 연결되는 것 고려안함 전체적인 연결망 불완전 예) 비공식적 연결망인 길거리의 폭력단(갱) 연결망 범위의 결정을 함부로 판단해서는 안됨 연구자들은 항상 명확한 개념 확립과 모델의 설립 등에 신경 써야함 스테이시 라우만과 동료들 공동체적인 단결을 나타내는 유대감이 지역사회체제에 국한된다는 가정 비평 연결망을 통한 금전유통에 대한 지역 연구가 지리적 지역의 범위에 국한되어서는 안된다고 주장 데이터선택에 관한 문제점 03. 관계형 데이터의 선택
- 126. 목표 모집단 정의 ① 지위를 따르는 방법 : 특정하게 정의된 지위 or 그룹 구성원 자격 만족하는 사람들로 샘플 구함 예) 학교 학급, 마을, 작업 그룹, 정치적 엘리트 (제도화된 구성) 문제점) 어떤 지위를 포함해야 하나? * 이론적, 경험론적으로 정당화할 수 있는 이유 제시할 수 있어야함 ② 평판을 따르는 방법 : 집단 내 지위의 구분이 뚜렷하지 않을 때 or 사람들의 집단에 대한 지식을 중요하다고 여길 때 사용 지식원(정보제공자)이 제공하는 사람들의 목록 살펴봄 03. 관계형 데이터의 선택
- 127. ② 평판을 따르는 방법 연구에 관련이 되는 질문에 지식원이 답한 목록이 연구의 모집단에 포함 지식원의 선택이 중요한 변수 But, ‘순환성’ 위험 목표 모집단 정의 연구자는 연구 대상이 되는 특정한 사회관계와 독립적인, 이론적이고도 경험론적인 이유와 기반을 확보하려고 노력해야함 * 눈 굴리기(snowballing) 방법 : 작은 규모의 지식원들 연구 → 그들과 같은 입장에 있는 다른 사람들을 밝혀달라 고 질문 → 이차적 지식원들에게 똑같은 질문 → 반복 → 이전 단계의 인터뷰에 서 얻어진 정보에 비해 달라지는 것이 거의 없을 때 멈춤 사회관계 자체가 연구 대상을 구하기 위한 관계의 사슬로서 이용 03. 관계형 데이터의 선택
- 128. ③ 또 다른전략 : 매트릭스 열이 진정한 의미의 소속일 때 가능 직접적으로 연루된 활동이나 사건에 더 관심이 많은 경우에 가능 문제점) 선택된 소속이 무엇을 바탕으로 하는가? * 케이스(개인)을 연구 대상으로 선택할 때 나타나는 문제점과 동일 목표 모집단 정의 03. 관계형 데이터의 선택
- 129. 소규모 집단에선 샘플링 문제 문제되지 않음 BUT 규모가 큰 사회적 체제를 연구 할 때는 거의 불가능 샘플링 기법 발전 : 열거 대신 1000명의 샘플 이용 즉, 일정 수의 케이스로 이루어진 데이터를 통해 전체 인구에 대한 추정 대표적인 케이스 샘플 모집단에서 수집 → 샘플들의 관계조사 → 전체 모집단에서 발생하는 부분적 연결망들과 동일한 샘플의 사회 연결망 기록 BUT 개인으로 이루어진 샘플의 대표성이 관계의 대표성 보장하지 않음 표본데이터 03. 관계형 데이터의 선택
- 130. 03. 관계형 데이터의 선택 모집단 샘플 전체 연결망 A B C A B C 경제적 정치적 종교적 경제적 정치적 종교적 기타 기타 상동
- 131. ① 개인적, 자아중심적 연결망에 중점 : 사회 연결망에 대한 전반적인 특징을 측정하려는 시도 포기 ② 눈굴리기 방법 샘플링 이용 샘플링에 관한 문제점 방안 프랭크 일정한 숫자의 초기 샘플 추출 → 샘플에 속한 사람들이 가진 모든 관계자들을 다시 샘플에 포함 • 초기의 일차 샘플에 속한 사람들이 가지는 비직접적인 관계들 또한 연구대상에 포함 • 기존의 샘플에 새로 더해지는 숫자가 급격하게 감소하면 중단 2,3차 갈수록 중복되는 경향 • 이러 작위성이 무작위 샘플의 최대 단점인 성김성 제거 03. 관계형 데이터의 선택
- 132. ③ 사회 연결망의 질적인 측면에 주목 직책 or 역할과 같은 구조적 위치에 연구중점 • 어느 특정한 특성을 가진 소속원 간의 전형적 관계에 대한 서베이 데이터를 연결망 내의 구조적 위치를 추정하는데 사용하는 것이 가능 버트 03. 관계형 데이터의 선택 샘플링에 관한 문제점 방안
- 133. SOCIAL NETWORK ANALYSIS THANK YOU 3조 곽현주 김소연 박주연
- 163. 중앙성과 중심화 5조 이해정 서유리 이지언 소셜 네트워크 분석
- 164. CONTENTS 중앙성 : 지역적, 광역적 중앙성 중심화와 그래프 중심 절대 밀도에 관한 여담 법인 연결망에서의 은행 중앙성
- 165. 그래프 내 점들이 갖는 ‘상대적 중앙성’ → 점 중앙성(point centrality) ‘지역적 점 중앙성’과 ‘광역적 점 중앙성’ 에 관한 차이 중심 분석 중앙성에 관한 일반적인 의견 연결망 연구 ‘개인’과 ‘조직 중앙성’ 스타=가장 인기가 좋거나, 이목을 끄는 사람
- 166. 한 점이 지역적 중앙성을 갖는 다 그 환경 속에서 다른 점들과 연결 관계 그 점은 다수의 이웃과 직접적으로 연결됨 지역적 중앙성과 광역적 중앙성 한 점이 광역적 중앙성을 갖는다 그 점이 전체적인 연결망 구조 속에서 전략적으로 중요한 위치를 가졌다는 것을 의미 즉, 지역적 중앙성=이웃을 중심으로 한 점이 두드러 짐 광역적 중앙성=전체 연결망 속에서 두드러짐
- 167. 중앙성 : 지역적, 광역적 중앙성 중심화와 그래프 중심 절대 밀도에 관한 여담 법인 연결망에서의 은행 중앙성
- 168. degree와 중앙성 중앙성 : 지역적, 광역적 중앙성 점 중앙성=소시오 메트릭(스타)과 관련 Degree=한 점이 다른 점과 이웃하는 개수 중앙성 측정=degree를 살펴보는 것 → 이때, degree 값이 높은 점=구심점 degree에 따라 중앙성을 측정하는 것의 의미는 그 점이 지역적 연결망 속에서 얼마나 잘 연결되어 있는가 하 는 것
- 169. degree와 중앙성 측정 중앙성 : 지역적, 광역적 중앙성 degree에 따라 중앙성을 측정하는 것 =직접적 연결+간접적으로 연결된 이웃과의 경로거리까지 고려 연결거리가 3,4인 경우는 실제 연결된 정도보다 가깝게 왜곡되기 때문에 고려하지 않 음 연결거리 1 직접적 연결 연결거리 2그 점의 지역적 중앙성
- 170. 지역적 중앙성의 측정 점 A, B, C는 각각 지역적 중심 다른 점이 1이나 2의 정도값을 가지는 반면, 점 A, B, C는 모두 정도값 5를 가짐 연결망에 어떤 특정한 연결성을 가진 점이 항상 존재하는 것 은 아님 A B C D E F G H J K L M N O P Q 중앙성 : 지역적, 광역적 중앙성
- 171. 지역 중앙성 측정의 단점 중앙성 : 지역적, 광역적 중앙성 중앙성 값을 비교할 때 같은 그래프 내 구성원끼리만 비교 가능 같은 크기의 그래프끼리만 비교 가능 따라서 단순한 지역 중앙성 값 사용은 오류 가능 성 ↑ → 한 점의 degree 값이 결정되는 요인이 그래프의 크기이기 때 문에, 그래프 크기가 다를 땐 서로 비교하지 않음
- 172. 프리먼의 상대적 지역 중앙성 측정 중앙성 : 지역적, 광역적 중앙성 지역 중앙성 값을 상대적인 수치로 환산 크기가 100인 그래프의 degree 25는 0.25 크기가 30개인 그래프의 degree 25의 상대적 중앙성 값은 0.86
- 173. 프리먼의 광역 중앙성 측정 중앙성 : 지역적, 광역적 중앙성 친밀성(closeness)을 바탕으로 ·경로(path)로 연결 두 점이 순차적으로 이어지는 선으로 연결 → 이때, 경로의 길이는 이 선들의 숫자를 합친 것 ·두 점 간 가장 가까운 거리 : 최단선 ·광역적으로 중심적 위치에 존재하는 점 =한 점이 다른 점들과 가장 가까운 거리에 존재 → 다른 점들과 ‘근사(近似)하다’ 혹은 ‘가깝다’
- 174. 프리먼의 광역 중앙성 측정 중앙성 : 지역적, 광역적 중앙성 지역 중앙성 = 한 점이 연결할 수 있는 모든 점의 개수나 비율로 나타냄 프리먼의 광역 중앙성 = 점들의 거리(distances)로 나타 냄 A B C D E F G H J K L M N O P Q A, B, C는 지역 중앙성으로 보면 모두 같지만, B가 광역적으로 A와 B보다 중심적임 거리의 합이 낮다
- 175. 프리먼의 betweenness(간성) 중앙성 : 지역적, 광역적 중앙성 A B C D E F G H J K L M N O P Q 간성 : 그래프 상에서 어떤 특정한 점이 다수의 다른 점들 사이에 존재하는 정도를 측정 betweenness가 낮은 점 = 많은 점 사이에서 중개자 역할, 그 연결망의 중심 ‘브로커’와 ‘게이트키퍼’의 역할
- 176. 프리먼의 betweenness(간성) 중앙성 : 지역적, 광역적 중앙성 A B C D E F G H J K L M N O P Q 지역적 의존성 개념과 연관적 · 점 E는, 다른 점으로 접근하기 위해선 A를 통과해야 하기 때문에, 점 A에 지역적으로 의존 · 점 X가 점 Y에 대해 지역적 의존성을 갖는다 = X에서 다른 점들을 잇는 경로로 Y를 통하는 것을 의미
- 177. 서로 다른 연결망의 비교 중앙성 : 지역적, 광역적 중앙성 일반적 : 정도와 거리를 이용해 상대적 지역 중앙성을 구하 는 것 보나치크 : 가중치 이용 ·특정 점의 중앙성을 논할 때, 그 점과 연결된 다른 점들의 중앙성도 고려해야 함 ·중심적 점에 연결이 되어 있는 점은 당연히 중앙성이 높기 때문이라고 주장
- 178. 중심화와 그래프 중심 절대 밀도에 관한 여담 법인 연결망에서의 은행 중앙성 중앙성 : 지역적, 광역적 중앙성
- 179. density(밀도)와 centralization(중심화) 중심화와 그래프 중심 얼마나 중심화된 구조인가? density(밀도) 일반적 그래프의 결합 centralization(중심화) 특정한 점들을 중심으로 그래프의 결합이 얼마나 잘 조직되었는가 상호보완적
- 180. 그래프 중심화 측정 중심화와 그래프 중심 그래프 상 ‘가장 높은 중앙성을 갖는 한 점’을 중심으로 빽빽하게 조직된 정도 A 고도로 중심화된 그래프
- 181. 그래프 중심화 측정 중심화와 그래프 중심 중심화 값을 구하는 일반적 절차 = 가장 중앙적인 점의 중앙성 값-다른 점들의 중앙성 값 프리먼의 중심화 측정 방법 지역 중앙성, 광역 중앙성, 간성을 이용한 3가지 방 법 3가지 방법 모두 0~1의 값을 가짐 연결망의 구조적 특징을 효과적으로 나타내기 위 해 세 가지 중 한 방법을 선택
- 182. 구조적 중심(structural center) 중심화와 그래프 중심 구조적 중심 : 원이나 구의 중심점과 같은, 그래프 조직의 축이 되는 한 점 혹은 점의 군집 구심점들이 전체 그래프에서 어떻게 자리잡고 있는 지에 대한 설명을 제공
- 183. 핵 중심화(nulear centralization) 중심화와 그래프 중심 가장 높은 점 중앙성의 점수를 가진 점들의 집합을 그래프의 ‘중심’이라고 정의 높은 중앙성 낮은 중앙성 중앙 중심 외곽 주변 : 중심 가까이 위치 하는 점들의 집단 경계선 : 중앙성 값이 급격한 변 화를 보이는 지 점
- 184. 핵 중심화(nulear centralization) 중심화와 그래프 중심 단점 : 중심, 중심외곽, 주변을 구분하는 데 인위성 필 요 문제점 해결방법 : 클리크clique나 군집분석cluster을 이용하여 구조적 중심을 밝혀내는 것 중심 점들이 분명하고 명확하게 구분이 되는 ‘클리크’를 구성하고 있다면, 이 점들이 그래프의 핵 중심을 이루고 있다고 보는 것이 타당함
- 185. 절대적 중심(absolute center) 중심화와 그래프 중심 원이나 구의 중심과 밀접하게 부합하는 개념 그래프의 초점 절대적 중심을 초점으로 그래프가 만들어짐 오직 하나의 점 최소 거리minimum distance 그래프의 모든 점들과 등거리에 위치한 하나의 점 그래프의 절대적 중심
- 186. 거리 매트릭스(distance matrix) 중심화와 그래프 중심 절대 중심을 개념화 하고 계산하는 데 이용 점의 편심거리 : 그 점이 속한 행 혹은 열의 최대 최단치 값 절대 중심 : 편심거리의 최솟값 1. 편심거리 (eccentricity) B A C D E 점 B는 편심거리 1 나머지 점은 편심거리 2 최소의 편심거리를 갖는 점 B가 그래프의 절대중심
- 187. 거리 매트릭스(distance matrix) 중심화와 그래프 중심 2. 가상점(imaginary point) 모든 점의 편심거리 2 모든 점들이 동등하게 중심적 특정한 그래프에서의 최소 편심 거리 값을 가질 수 있는 점을 찾는 것 A B CD E
- 188. 거리 매트릭스(distance matrix) 중심화와 그래프 중심 3. 가상점 Z 가정 A B CD E X 인위적 점인 Z는 편심거리가 1.5이므 로 다른 점에 비해 중심 적 Z
- 189. 거리 매트릭스(distance matrix) 중심화와 그래프 중심 4. 가상적인 중간점 (mid point) 그래프에 따라 하나의 절대중심을 가질 수도 있고, 어떤 것은 여러 개의 절대 중심을 가질 수 있음 Z B C A D E X G F 점 Z는 하나의 절대 중앙 점 Z는 편심거리 1.5를 가짐
- 190. 절대 밀도에 관한 여담 법인 연결망에서의 은행 중앙성 중앙성 : 지역적, 광역적 중앙성 중심화와 그래프 중심
- 191. 밀도를 구하는 방법 절대 밀도에 관한 여담 현재 밀도를 구하는 방법의 문제점 크기가 현저히 다른 그래프의 밀도는 비교할 수 없음 밀도가 그래프의 사이즈에 좌우된다 절대 밀도의 개념을 세우고 그 측정 방법을 개발하는 것이 연결망 비교 연구에 도움이 되지 않을까 하는 질문 등장 물리학 개념인 반지름, 지름, 원주 등은 모두 절대 중심 개념에 의존
- 192. 그래프의 지름 그래프 절대중심의 편심거리 = 그래프의 반지름 그래프의 지름 = 두 점 사이에 존재할 수 있는 가장 넓은 길이 Z B C A D E G F X 반지름 : 1.5 지름 : 3 절대 밀도에 관한 여담
- 193. 구의 체적 공식 Z B C A D E G F X 지름은 그래프에서 구해질 수 있는 가장 거리가 먼 경로 이므로 옆의 소시오그램에서 이는 점G와 F를 잇는 경로의 길이 5임 π : 원주의 비율 πr² : 원의 면적 4 πr³/3 : 원의 체적(부피) c가 원주, r이 반지름, d가 지름일 때 구의 체적 구하는 공식 : 4cr²/3d 그러므로 소시오그램의 체적은 7.5 절대 밀도에 관한 여담
- 194. 절대 밀도 밀 도 그래프의 질량 구할 수 있음 기하학을 응용해 3차원 그래프의 절대 밀도 측정 가능 그래프의 질량 그래프 개념에서 질량 : 그래프가 가지고 있는 선의 숫자 1.06 절대 밀도에 관한 여담 체적(volume) 질량(mass) Z B C A D E G F X 절대 밀도는 8/7.5
- 195. 절대 밀도 공식 이 공식은 어떤 그래프도 그 크기에 상관없이 서로 비교할 수 있도록 하는 절대값을 도출함 절대 밀도의 측정은 그것이 계산되는 차원dimension에 좌우됨 절대 밀도에 관한 여담 그래프의 절대 밀도 공식 l이 선의 숫자일 때 l/(4cr³/3d)
- 196. 법인 연결망에서의 은행 중앙성 중앙성 : 지역적, 광역적 중앙성 중심화와 그래프 중심 절대 밀도에 관한 여담
- 197. 슈바르츠-마리올리스의 연구 법인 연결망에서의 은행 중심성 회사 연결망의 중앙성에 대한 연구 미국 기업에 대한 데이터베이스 구축 이 데이터베이스는 거대한 사회 연결망 그라노베터의 ‘강한 유대’와 ‘약한 유대’를 이용한 분석 강한 유대 strong ties 정규직 중역 임원들의 겸직 = 회사 연결망의 ‘강한’ 유대 약한 유대 weak ties 비정규직 비중역 관리자들의 겸직 = 회사 연결망의 ‘약한’ 유대
- 198. 보나치크의 측정 방법 회사의 중앙성에 대한 조사가 이루어짐 특정한 점의 중앙성은 그 점의 정도값, 이 점과 연결된 각 선의 가치, 이 점과 연결된 다른 점들의 중앙성을 종합하여 측정될 수 있음 귀납적인 반복 측정 recursive circular measure 사용 각 회사에 연결된 선들에 대한 가치를 결정 약하고 비방향적인 선들 weak and undirected lines의 가치 = 분리된 맞물림의 숫자에 중역회의 크기를 가중치로 줌 가중치 법인 연결망에서의 은행 중심성 이 가중치는 큰 규모의 맞물림이 회사 중역 회의의 규모가 클수록 덜 중요 하고 규모가 작을수록 더 중요하다는 가정에 기반을 둠
- 199. 보나치크의 측정 방법 이 공식을 이용하여 그래프의 약한 유대를 기반으로 한 보나치크의 중앙성 측정 사용된 공식 약한 유대의 중앙성 측정 법인 연결망에서의 은행 중심성
- 200. 보나치크의 측정 방법 각 선의 가치는 그래프의 선에 부가된 방향성을 고려해야 함 강한 유대의 중앙성 측정 • 보내는 쪽의 선senders of lines을 나타내는 회사들의 경우, 회사가 보낸 중역의 숫자에 받는 회사의 중역 회의 크기를 가중치로 둠 • 받는 쪽receivers of interlocks 선을 나타내는 회사들의 경우 그 중역의 숫자에 보내는 쪽의 중역 회의 크기를 가중치로 줌 보내는 쪽의 숫자를 90%, 받는 쪽의 숫자를 10% 가중치 가중치 법인 연결망에서의 은행 중심성 회사의 맞물림이라는 현상에서 ‘주는 쪽이 받는 쪽보다 중요하다’
- 201. 피크 분석(peak analysis) 피크 : 하나의 점이 그와 연결하는 다른 점보다 중앙성이 높은 것 브리지(bridge) : 두 개 이상의 피크를 연결하는 중심적인 점 피크는 클러스터의 중심에 위치 피크1 피크2 군집1 군집 2 브리지 법인 연결망에서의 은행 중심성
- 202. 은행 중앙성(bank centrality) 미국 회사 간 연결망이 은행중앙성의 전반적인 패턴을 보 여줌 법인 연결망에서의 은행 중심성 은행은 약한 유대 중심의 전국적 맞물림 연결망과 강한 유대 중심의 집중적인 지역적 집합 모두에서 주도적인 위치를 차지 약한 유대, 강한 유대 개념과 상관없이 은행은 언제나 가장 중심적인 위치를 차지하는 회사
- 203. 은행 중앙성(bank centrality) 강한 유대는 절대적인 지역적 기반을 가지고 형성됨 집중적인 지역적 클러스터가 강한 유대를 중심으로 금융/비금융 산업 전반에 걸쳐 형성 법인 연결망에서의 은행 중심성 강하고 지역적인 유대적 연결 에 의해 형 성된 군집 연결망 대체 약한 유대를 기반으로 연결된 광범위한 전국적 연결 망
- 204. Thank you
- 205. 6컴포넌트, 코어, 클리크
- 206. 컴포넌트란 ?
- 209. 컴포넌트와 방향성
- 210. 예를 들어 4-사이클이라면 ABCDA, BCDAB, CDABC, DABCD 의 경로로, 길이가 4인 4개의 사이클을 가짐 3-사이클이라면 ABDA, BDAB, DABD, BCDB, CDBC, DBCD 의 경로로 길이가 3인 6개의 사이클을 가짐. 최대 사이클 값이 3으로 짧은 사이클 값만 고려되므로 A와 C는 사이클로 연결되어 있지 않음 사이클릭 컴포넌트
- 211. 브리지(bridge)
- 212. 약한 사이클릭 컴포넌트와 강한 사이클릭 컴포넌트 조건적 방향 사이클
- 213. 컴포넌트의 범주
- 215. A B C D
- 217. A B C
- 219. K-코어
- 220. 세이드맨의 코어 분해 절차(core collapse sequence) K-코어의 점들 K-코어
- 221. 코어의 와해 K-코어
- 222. K가 1로 증가되면? K가 2로 증가되면? K가 3으로 증가되면? A B C D F E K-코어
- 223. k값 나머지 나머지 비율 0 0 0 1 2 0.3 2 0 0 3 4 0.6 4 점 없음 코어 분해 절차 K-코어
- 224. M-코어
- 226. A B G C D E F 1 3 2 3 1 4 4 3 M-코어 코어 분해 절차
- 227. m값 M-코어 나머지 나머지 비율 0 {A,B,C,D,E,F,G} 0 0 1 {A,B,C,D,E,F,G} 2 0.28 2 {A,B,C,D,E} 0 0 3 {A,B,C,D,E} 2 0.26 4 {A,B,C} 3 0.43 5 점없음 A B G C D E F 1 3 2 3 1 4 4 3 M-코어
- 228. 크기가 서로 비슷한 연결망의 구조를 비교 분석할 때 중요한 것 사이클릭 컴포넌트
- 229. 최대 완전 하위 컴포넌트 (maximal complete sub-components)
- 230. 도레이안(Doreian)
- 231. 1-클리크 2-클리크 3-클리크 n 클리크
- 232. n클리크 개념의 제약 ➀ ➁ A B C F E A B C ED D A B C D E
- 233. 클리프 개념 확장의 예 (1)
- 234. 클리프 개념 확장의 예 (2)
- 235. k플렉스 분석에서 가장 중요하게 고려되어야 할 것
- 236. 밀도가 높은 네트워크
- 238. 스노볼링으로 묶여질 수 있는지 살펴보는 방식을 제안 ➀ ➁
- 239. 스노볼링으로 묶여질 수 있는지 살펴보는 방식을 제안
- 241. 가트렐(Gattrell)
- 242. 두가지 분석 실시
- 244. 감사합니다
- 245. 영남대학교 언론정보학과 Group No.07 권인호 김영은 최태우 안예림 SocialNetworkAnalysisahandbook 07위치,역할,군집
- 246. Contents 점의 구조적 등가 p.200o 영남대학교 언론정보학과 o 군집 : 응집형과 분할형 p.205 o 블록 모델 : CONCOR와 BURT p.211 o 일반화된 구조적 등위에 대하여 p.224 o 겸임과 참여 p.229
- 247. 영남대학교 언론정보학과
- 248. 영남대학교 언론정보학과 김영은 이전의 연결망 개념 : 개인&다른 개인의 직간접적인 연결 패턴 구조적 등가 개념의 부각 : 특정 부류의 개인들이 맺고 유지하는 사회적 관계를 일반화하고 그 특성을 구분하는 작업 : 사회적 위치와 관련된 행위의 일반적인 특징을 밝혀내는 것
- 249. 영남대학교 언론정보학과 특정한 구조적 등가의 범주에 속하는 개인은 같은 범주의 개인과 비슷한 행위를 함 “행위의 일치” : 지속적으로 반복되는 규정화된 역할 존재 필요 구조적 등가의 기준 : 관계의 구성이 충분히 비슷한 개인들을 블록화 (관계구성의 완벽한 동일X) 사회적 위치 그 자체에 적용 될 수 있음 (①문화적 역할 /②행위의 구조적 일반화)
- 250. ▶ 문화적 역할을 맡는다는 것은 그 개인이 구조적 등가의 범주에 속함을 의미(특정범주 속한 개인은 비슷한 행동) ▶ 행위의 기대치에 따르지 않거나 개인적인 행동 : 일반화가 불가능 ▶ 문화적 역할은 규범화되지 않은 경우가 대부분 ▶ 분석의 대상에 따라서 그 규범화의 정도가 다름 : 행위의 구조적 일반화의 정도가 다양하게 나타남 문화적 역할 행위의 구조적 일반화 ▶ 문화적,사회적으로 규범화, 알려져 있지 않은 행위 ▶ 사회적 독특한 지위의 개인이 특정 규범을 느끼지 못하는 경우 ▶ 새로운 형태의 행위가 확실하게 정의되지 않은 개인들에 의해 무의식적으로 시작 ▶ 지속적 반복 구체화 개념화 규범화된 사회적 행위로 고착화 영남대학교 언론정보학과
- 251. ▶ “우선 역할” 중심으로 개념 발전 ▶ 유사 역할의 개인들이 구조적으로 등가의 위치에 있음 ▶ 구조적 등가의 개인들이란? ① 연결망 내에서 같은 역할 & 다른 집단과의 관계 맺음이 유사 ② 서로 교환 가능 ③ (보편적으로) 유사한 경험과 기회를 가짐 ▶ 이전 연구(사회 연결망 분석)와의 차이점 ① 접근은 모든 점과 연결(개인과 관계)이 동시에 포함 ② ‘직방향’의 사건 매스릭스 활용 : 원래 데이터의 행과 열을 모두 활용 <로레인과 와이트(1971)>의 연구 ▶ 복잡한 네트워크 매트릭스 데이터를 단순화하는 방법 : 블록 모델링 / 이미지 매트릭스 : 구조적으로 등가의 점들이 한 그룹으로 구성이 되어 그룹 간의 관계로 시각화됨 (p.203 그림 7.1) 1 2 3 4 ˙ ˙ ˙ N 1234˙˙˙N 직방향 MxN매트릭스 N1 N2 M1 M2 이미지 매트릭스 축소 혹은 매핑 ▶ M1, M2열은 각각 구조적으로 등가인 개인들로 이루어진 집합체 ▶ 관계의 구성이 완벽하게 동일 X, 충분히 비슷한 개인들을 블록화 영남대학교 언론정보학과
- 252. 영남대학교 언론정보학과
- 253. 하나의 그래프에서 비교적 높은 밀도를 보이는 영역, 속성형 / 관계형 데이터 모두 군집을 표현하는데 사용 군집의 표현방법 ① 점으로 표현된 그래프 - 두 변인(속성형, 관계형)에 기초 - 군집화 방법에 따른 그래프 유형 (P.207 그림7.2) 7.2-1 유사성 7.2-2 연속성과 분리성 ② 트리 혹은 덴드로그램 (P.209 그림7.3) - 속성형 : 유사성의 수준에 따라 군집화, 위계적인 구조 - 관계형 : 친밀성, 경로거리에 따라 군집화 7.2-3 연구자의 재량 영남대학교 언론정보학과
- 254. 영남대학교 언론정보학과 군집의 분석의 두 가지 방법 ① 응집형(agglomerative) 방법 - 분석 단계에 따라 점들이 점차 큰 규모의 집합에 포함 - 점들은 유사성, 서로의 거리에 따라 그룹화 ② 분할형(divisive) 방법 - 그래프 전체를 하나의 군집으로 보고, 하위 그룹이 유사의 수준에 따라서 떨어져 나가게 되는 방법 단일결합(single linkage) 방법 : 가장 가까운 이웃을 중심으로 뭉침 존재하는 군집을 서로 엮는 방법으로 군집 통합 연결망 내부 중요한 분파들의 존재 부각에 유리 완전결합(complete linkage) 방법 : 가장 먼 거리를 이용 매번 새로운 군집을 먼저 만드는 방법을 취함 비교적 간결, 분명하게 나뉘는 군집 단일 속성 (single attribute) 방법 : 어떤 특성의 유무를 가지고 초기 군집을 분할 일련의 이진적인 분류로 군집이 파악되는 방법 상호배타적인 점들을 집합으로 가르는 과정을 거침 전일 속성(all attribute) 방법 : 모든 특성의 평균적인 유사성을 기준으로 군집을 나누게 됨
- 255. 영남대학교 언론정보학과
- 256. CONCOR (CONvergence of iterated CORelation) 의 특징 - 브레이거(Breiger)와 슈와르츠(Schwartz) 구조적인 등가 조사를 위해 개발된 알고리즘 영남대학교 언론정보학과 - 전통적 사회계량 측정 기법 + 구조적 등가의 개념 - 비교적 복잡하고 시간이 걸리는 계산 절차 - 결과 : 배타적, 열거적 구조적 등가 그룹 구분 소속에 근거한 그룹 추출 가능 → 이미지 매트릭스(사건 매트릭스)로 재배열 가능 (p.216 그림7.4) 사회 분석에 유용하게 사용될 수 있음 (ex. 계층의 경계를 밝히는데 사용) -블록 모델링 : ‘군집간의 밀도’ 구분 → 전체 매트릭스의 평균값을 절점으로( 1 or 0) 각 개인간의 관계를 보여 주는 구체적인 패턴을 단순화 한 것
- 257. CONCOR (CONvergence of iterated CORelation) 의 절차 ① 수치간 유사성 측정 (두 점간의 상관관계 계수 값) 영남대학교 언론정보학과 ② 군집화 : 구조적 등위 판단 (양분된 기준 : +1 or -1) → 모호한 군집이 판별됨 ③ 인접매트릭스 (케이스X케이스) ④ 반복 상관관계 : 군집의 군집화 작업 사건 1 2 3 4 5 6 7 8 사람 Ann Beth Don Ed Gill X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X A B 1 2 사건 여성 1 1 0 0 ▶군집 1에 속한 여성들은 사회적 사건 B군집에 연루되어 있음 (p.37 그림2.6) (P.216 그림7.4) 1 2 1 2 1 0 1 0 1 2 ▶행은 관계의 ‘보냄’, 열은 ‘받음’ ▶(1,0) 각 군집들 간의 영향력 밀도 ▶화살표 다이어그램 활용 (P.219 그림7.5-1)
- 258. CONCOR의 단점 - 불명확한 수학적 절차에 의존 (양분화된 기준) 영남대학교 언론정보학과 - 이론적 설명이 부족 - 내부의 구조적 등위만 파악가능 → 완전한 구조적 등가 분석이 어려움 → “BURT”
- 259. BURT의 특징 - CONCOR의 단점 → 로널드 벌트(Ronald Burt) 구조적 등위에 관해 다른 접근 시도 영남대학교 언론정보학과 - 컴퓨터 프로그램 ‘STRUCTURE’ 이용 - “가설 검증 절차” 강조 : 공정성, 객관성 BURT의 절차 ① 유사성 측정 : 가중치를 둔 두 점간의 거리 측정 ② 군집화 절차 : 구조적 등위 판단 → 특정 점수 이하의 개인 간의 거리 ③ 블록 모델링 : 이미지 매트릭스 → “사회적 위상”
- 260. 영남대학교 언론정보학과 비교 CONCOR BURT 유사성 측정 방법 두 점간의 직접적인 연결 -간접적인 연결을 포함 -가중치를 준 거리 측정의 방법 군집화 방법 불명확한 수학적 계산 절차에 의존하는 독단적인 기준 사용 전문적인 연구자의 합리적인 판단에 근거한 방법 [총체적 단일 연결 측정 방법, 존슨] [위계적 군집 방법] 기타 두 점의 상관관계 계수값 =전체 매트릭스의 평균값을 절점으로 군집화 → 인접매트릭스 특정 점수 이하의 개인간의 거리 군집화 → 이미지 매트릭스
- 261. 영남대학교 언론정보학과
- 262. 영남대학교 언론정보학과 CONCOR와 BURT, 이 두 절차는 구조적 등위를 밝히는 데 가장 널리 쓰이는 방법 세일러의 방법은 점들의 “이웃성”이 기반을 둔 측정 → 대체성 (점들 간의 상대적 유사성으로 측정) 반면, 세일러(sailer, 1978)가 제시한 방법은 연구자가 어떤 경로의 거리를 계산에 포함시킬 것인지 판단하도록 함 CONCOR은 경로 거리가 1인 경우를, BURT는 모든 경우의 경로 거리를 염두
- 263. 영남대학교 언론정보학과영남대학교 언론정보학과 구조적 등위를 밝히는 Sailer 방법의 특징 ▶ 특정 점들이 다른 점들과 얼마나 유사한지를 표준화된 방법을 통해서 측정 ex. 두 점이 모든 연결을 공유 → 이들의 표준점수는 ‘1’ 어떤 경로도 공유하지 X → 이들의 표준점수는 ‘0’ ▶ CONCOR에서와 마찬가지로 세일러는 반복적인 측정을 통해서 유사성을 공유하는 군집을 추출하는 것에 염두 ▶ 즉, 유사성 계산에 의해서 구해진 처음의 매트릭스가 점들의 ‘대체성’을 평가하는 첫 단계 ▶ 1과 0으로 나누어진 점들 간 대체성 평가 후, 블록 모델 구성 Sailer 방법의 단점 ▶ CONCOR, BURT가 가진 단점을 그대로 가짐 ▶ 하위 군집들 내의 그룹들이 구조적 등위성을 공유하는지에 대한 평가를 제대로 하지 못함 A B E F C D G H 구조적 등위들 사회적 서클들 ▶ 이와 같은 계량적인 방법의 단점을 극복하기 위해 제안된 알고리즘 REGE
- 264. 영남대학교 언론정보학과영남대학교 언론정보학과 . REGE - 하나의 사회 연결망의 모든 하위 군집들을 통틀어 일반적인 등가를 갖는 그룹들을 찾아내기 위한 것 CONCOR, BURT 방법에서는 개인 간의 유사성이 ‘동일한’ 타인들에 대한 연결의 공유에 의해서 밝혀짐 REGE에서는 구조적으로 비슷한 성질을 갖는 개인들과 관련을 갖는 개인들을 모두 등위성을 갖는 군집에 포함 ex. 모든 아버지들이 각자의 아들과 맺는 관계 (아버지와 아들이 같은 종류의 관계 맺지만, 이들이 서로 아들 공유 X) - 일종의 동형화(homomorphic)에 기초한 군집 추출 방법이며, 동일화(isomorphic)와 구분되는 것 - 로래인과 와이트가 설명했던 일반화된 구조적 등가 개념과 가장 근접한 방법을 제시했던 최초의 구조적 등가 절차 - 단점 : 데이터를 다루면서 가지는 기본적인 가정은 복잡한 수학으로밖에 설명할 길이 없어서 일반적인 비수학자들이 이 방법의 수학적 타당성에 대해 평가하기가 쉽지 않다.
- 265. 영남대학교 언론정보학과
- 266. 영남대학교 언론정보학과영남대학교 언론정보학과 버트는 비즈니스 세계에서 나타나는 겸임 이사직에 대한 학문적인 연구를 진행, 연구 목적은 (회사의) 수익성과 그 회사의 구조적인 위치 간의 연관성을 밝히는 것 이사직의 겸임이라는 현상을 기업의 지속적인 경영에 해를 끼칠 수도 있는 다른 회사 의 사람들을 자시 회사의 중역으로 만들어 버리는 신임 이사 선출 메커니즘 (cooperative mechanisms)으로 이해하는 것을 시발점으로 함 ‘위치’ 개념에 따라서 경제의 각 분야에서 활동하고 있는 회사들이 서로 구조적 등가의 위치에 있다고 봄 시장 구조 겸임 구조 ▶ 시장의 제한은 기업들의 자율을 제한 & 겸직선출은 이 제한을 완화하는 작용 ▶ 이 두 네트워크의 구조는 서로 상생하는 현상
- 267. 영남대학교 언론정보학과영남대학교 언론정보학과영남대학교 언론정보학과영남대학교 언론정보학과 CONCOR 알고리즘을 이용한 회사 간 연결망 영국의 데이터 분석 vs 일본의 데이터 분석 영국의 네트워크가 내부적으로 특정 그룹이나 연합 등으로 쪼개져 있지 않았기 때문에, CONCOR를 통해서 밝혀낸 기업들의 구조적 등위에 대한 분석은 효과적임 일본경제는 분명하게 분리된 몇몇의 요소로 나뉘어져 있었으며, 각각의 요소들이 서로 분명한 선을 긋고 활동 각기 자기 그룹 내에서 지배, 피지배적인 위치의 그룹 구성원을 가지고 있을 뿐 각 그룹간의 지배, 피지배적 관계를 보이지 X ∴ 일본의 데이터를 사용한 분석은 유용X Set 1 Set 2 Set 3 Set 4 Set 5 주도적 지배자(회사)와 그와 관련이 있는 회사들 피지배적인 회사들 (P.232 그림7.7) 영국의 재정적 헤게모니 구조 ▶ 네트워크상에서 특정 위치를 차지하는 회가 군집 간의 주식 보유 방향을 나타냄 ▶Set1,2,4는 ‘주도적 지배자(hegemonic controller)’ ▶Set 5는 지배 구조에 대한 영향력이 거의 없는 기업들 ▶ CONCOR 분석을 통해 네트워크상에서 특정한 구조적 위치를 차지하고 있는 군집들이 존재함, 위계적인 관계 유지
- 268. Thank you :) 영남대학교 언론정보학과