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[수리] Centrality in social networks: conceptual clarification
 
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Updated at 2019-08-25 11:54:13

중심성 개념은 사회학적 연결망 연구를 넘어, 온라인 네트워크에를 분석하는데 필수불가결한 개념이 되었습니다. 구글의 검색결과 제시 순위도 중심성이 높은 결과부터 제시하니까요.

그러나 다양한 중심성 개념 간 차이를 정확히 아는데는 이만한 논문도 없을 겁니다. 오래전 글이지만 읽을 가치가 충분한, 수리적 표현이 갖는 힘도 잘 보여주는 논문이라고 생각합니다.
   
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Comments
WR
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2019-08-28 11:33:32

위 논문과 함께 같이 보면 좋은 논문:

Bonacich, Phillip. "Power and centrality: A family of measures." American journal of sociology 92.5 (1987): 1170-1182.
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Updated at 2019-09-04 17:21:15

경찰대학 김지온 경정입니다.


사회관계망에서 중심성 개념을 설명한 위 논문은

현재 경찰청에서 많은 수사관이 수사정보 분석을 위해 활용중인 IBM의 i2(Information Image) 프로그램에서 제공하고 있는 소셜네트워크 분석 기능(degree, betweenness, closeness, eigenvector)의 레퍼런스로 제시되고 있습니다 .

이 논문에서 그래프 이론의 용어와 개념을 제시하고 중심성을 바라보는 3가지 관점에 대해서 알기쉽게 풀어주고 있어 중심성 원리를 이해하는데 큰 도움이 되었습니다. 특히 Centrality와 Centralization으로 구분되는 점 중심성과 그래프 중심성에 대한 부분은 처음에 잘 이해가 되지 않았는데 위 논문을 읽어보고 명확하게 이해가 되었습니다.

갈수록 진화하고 은밀해지는 범죄를 해결하기 위해 중심성 원리가 각종 범죄정보 분석에 어떻게 활용되고 있는지 소개하고 , 앞으로 중심성 원리와 관련된 어떤 추가 연구가 더 필요할지 한쪽 테마로 원우들과 생각을 공유해보면 좋을 것 같습니다.    

WR
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2019-09-04 23:19:05

갖고 계신 데이터에서 (degree, betweenness, closeness, eigenvector) 네 가지 모두 계산해서 서로 비교(상관관계나 산점도)해보신 적 있나요? 한 중심성은 높은데 다른 중심성은 낮은 노드가 바로 "범인"일수도....

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Updated at 2019-09-04 19:09:50

2019312285


본 논문에서 소개하는 중심성 측정의 세 가지 방법(degree, betweeness, and closeness)은 네트워크의 중심성을 다양한 방식으로 파악하기 위한 척도 9가지를 제공한다. 그런데 5개 점 star(or wheel) 그래프와 circle 그래프라는 양극 사이의 그래프에서 각 척도가 각기 다른 수치를 제공한다는 점이 흥미롭다. 예컨대 23번 그래프(p. 235)는 .67, .56, .75 (각각 degree, betweeness, closeness 기반) 의 중심성 수치를 가진다. 글의 결론 부분에서 저자가 제시하듯 이는 각 척도가 활동량, 통제, 자율성이라는 각기 다른 이론적 특성을 표현하기 때문이며, 23번 네트워크는 통제적 측면에서의 중심성은 가장 낮고 자율성의 측면에서 높다고 해석할 수 있겠다. 따라서 각 척도를 통해 특정 네트워크에서 어떤 특성이 부각되는지 파악하고, 그 값을 개선(중심성 수치의 상승이든 하락이든)하거나 다른 특성을 강조하는 방향으로 네트워크를 재조직하는 등이 가능할 것으로 보인다.
  한편, 네트워크 분석시 point와 edge의 개념 이외에 '방향성'을 더하여 생각할 필요도 있어 보인다. 이는 주로 권력과 연관될 수 있다. 예컨대 degree, betweeness, closeness 세 척도 모두에서 낮은 centrality를 보이는 점(point)이 있다고 하자. 그런데 이 사람은 관계의 방향에서 늘 발신자의 역할을 수행한다. 그렇다면 이 사람은 세 척도가 제시하는 바와 다르게, 오히려 조직의 가장 상부에 위치한 지도자일 가능성이 높다. 이 지도자는 네트워크의 다른 인원들과 교류도 적고 거리도 멀기 때문에 중심에서 멀다고 해야 할까, 혹은 오히려 중심에 가깝다고 해야할까? 이러한 요소를 고려하여 centrality의 개념을 더 명확히 해 볼 필요가 있어 보인다.
WR
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2019-09-04 23:21:03

지적하신대로 본 논문에 나온 중심성 변수들은 방향성을 고려하지 않았습니다. 한편 대부분 방향을 고려한 변수로 일반화가 가능하긴 합니다.  

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Updated at 2019-09-04 18:46:44

사회학과 석사과정 조수철입니다

한 학기 동안 잘 부탁드립니다~!

함께 읽은 논문은 중심성 개념과 그 측정에 관한 것이라고 요약할 수 있을듯 한데요, 수식이 있어서 겁부터 먹었는데 차근차근 읽으니 생각보다 친절하게 잘 읽혀서 좋았습니다. 저는 논문을 읽으면서 몇 가지 의아했던 지점을 공유해보고자 합니다 

  첫 번째로 논문에 따르면, 중심성은 대체로 '연결된 노드의 개수'와 '노드간의 거리'를 측정을 통해 파악되는데, 제 생각에는 개수나 거리도 중요하지만 '노드의 속성'을 고려해야하지는 않을까 생각이 들었습니다. 단적인 예로 내집단과 외집단의 차이에서도 드러나듯이 사람(노드)는 진공 속에 있는 무색무취의 주체가 아닐텐데, 논문에서 제시한 방법들처럼 노드와 노드의 거리를 단순히 1이라는 동일한 값을 부여하는게 '인적 연결망 분석에 정말 적합'한가라는 생각이 들었습니다. 달리말해 만약에 단순히 노드간 거리뿐 아니라 오르막/내리막도 고려하여 2D로 표현된 노드들의 분포를 3D로 표현하여 표현함으로써, 예컨대 '가난한 사람이 부자와, 또는 조직 내에서 여성 관리자가 남성 관리자들과 연결되는 비용'이 '남성 관리자끼리의 연결되는데에 예상되는 비용'과 다를 수 있음을 고려하는 것이 보다 '현실적'이지 않을까 하는 생각이 들었습니다. 사실 이와 더불어서 앞서 언급한 사회문화적 범주간의 관계는 시간에 따라도 변화할 수 있으니, 중심성 측정에 있어서 시간의 축도 함께 고려할 수 있으면 좋겠다는 생각이 들었습니다. (아마도 모르긴 몰라도 현재는 다양한 논의가 있어왔고 그에 따른 방법론적 보완이 있을거라고 생각이 드네요..)

  다른 하나는, closeness를 index 삼아 중심성을 측정하는 방식과 관련하는데요, 이때 논문은 다른 노드들과의 소통하는데에 시간(비용)이 가장 적게 드는, 즉 'short distance'인 경우가 중심성이 높은 노드라고 제시하였습니다. 그런데 요즘에 소위 '가짜 뉴스'가 특정 노드들 중심으로 빠르게 확산을 고려하면, 단순히 중심성이 높은 것이 논문의 1페이지에 나오듯 "problem-solving, perception of leadership, personal satisfaction of participant' 등의 여러 측면에 '동일하게' 긍정적인 효과로 이어지는것이 아니라, 라, 그 부정성이 드러나는 측면과(정보의 정확성 감소; 자정 가능성 감소; 문제 해결 능력 감소)과 긍정성이 두드러지는 측면(집단 내 결속 및 유대 증가; 만족감 증가 등)으로 상이하게 갈릴 수 도 있다는 생각을 해보았고, 나아가 그러면 어떠한 맥락에서 서로 상반되는 측면이 중요해지는지도 따져보면 흥미로울 것 같네요
WR
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2019-09-04 23:17:49
최근 computing power의 증가로 가능해진 네트워크 분석에서는 노드의 속성을 "통제"하면서 네트워크 분석을 하는게 가능합니다.
더불어 연결의 '방향'도 고려해야 한다는 의견도 포함되어 있는 것 같은데, 이러한 방향의 문제가 더 어려울 수도 있겠네요.
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2019-09-04 18:56:31

Granovetter “weak ties” (a tool for linking micro and macro levels of sociological theory)

Granovetter weak ties 그룹간 확산을 통해 사회적 현상으로 나타나는 micro -> macro 전이의 필수 요소로 설명하고있다.

 

이러한 weak ties micro-level interaction로부터 macro-level phenomena 설명하는데 strong ties보다 중요한 이유는 이것이 서로 다른 그룹간 유일한 전달 통로이기 때문이라고 설명한다. 그렇다면, Weak ties 통한 정보 전달은 interpersonal 단계를 거쳐야만 가능한데 어느 단계에서 정보를 받아들이지 않는다면, , 다음 체인으로 전달이 단절된다면 weak tie 이점이 효과적으로 발휘되지 못하게 되는가?

 

Freeman “structural centrality” (being in the mainstream of information flow in the network)

Weak ties 상대적으로 more macro-level cohesion 필수 요건이라면,  social cohesion 미치는 영향력 정도는 structural centrality 관련이 있다고 설명하고있다.

 

Centrality group processing 보여주는 영향력을 간단하고 쉽게 보여주는 장점이 있는 반면, 사회구조와 배경 속에서 다양한 해석이 가능한 점도 있다. figure1에서degree centrality p2 p4 p1보다 높지만 일반적인 조직에서는 p1 많은 영향력을 가진 사람으로 보이는데 hieratical organization에는 맞는 같고,  궁금한 것은 그룹의 n수가 커지면 betweenness centrality 갖는 영향 지수가 의미 있는 해석을 것인지 이다.

WR
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2019-09-04 23:23:37

지적하신대로 n수가 커지면 어떤 중심성이 더 중요한 중심성일지 생각해보는 것은 매우 중요할 수 있습니다. 제 추측을 말해보자면.... 그냥 단순하게 degree centrality, 즉 direct ties의 갯수가 아닐까 싶어요.

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2019-09-04 20:00:22

다양한 미시적 존재들이 서로 이어진 양상을 확인하고, 또 그 이어진 점들의 개수나 거리 등등을 통해 집단의 구조를 알아볼 수 있다는 점에서 흥미로운 이론입니다. 읽으면서 들었던 몇 가지 의문점에 대해 써 보려 합니다. 


1. 인간 관계에 적용할 때, centrality 측정에 쓰이는 단면적인 특성들로 그 네트워크의 특성을 잘 설명할 수 있을까?
인간 관계는 정말 다양한 양상을 띕니다. 따라서 centrality 측정에다 가중치를 두어 좀 더 세밀한 파악을 하고자 할 수 있습니다. 하지만 한 가지 가중치를 일괄 적용해도 될 것인지가 의문입니다. 만약 '연락의 수'에 가중치를 둔다고 생각해 보겠습니다. 연락이 거의 오가지 않지만 매우 친한 관계가 있을수 있고, 반대로 연락을 매우 자주 하지만 전혀 친하지 않은 관계가 있을 수 있습니다. 따라서 '연락의 수'에 가중치를 두었을 때 '친한 사람'을 잘 측정할 수 있을지 의문입니다. 또 다른 예로 개인이 평가한 친밀도의 정도에 가중치를 둔다고 생각해 보겠습니다. A라는 사람이 B를 가장 친한 사람이라고 표현하지만 B는 A를 '친한 사람'의 범주에 포함시키지 않을 수 있습니다. 서로가 가지고 있는 친밀도의 절대적인 양이 같다고 가정하더라도, 각각이 가지고 있는 네트워크의 친밀도 순위에 따라 나열한다면 서로가 같은 순위에 들지 않을 것입니다.

2. 한 이론에 너무 많은 기대를 하고 있는 것 아닐까?
한편으로는 '한 가지 이론을 통해 어떤 네트워크에 대한 너무 완벽한 설명을 요구하고 있는 것이 아닐까?' 라는 생각이 들기도 했습니다. 단편적으로, '연락의 빈도'를 통해 네트워크의 특성을 파악하고자 한다면 그렇게, '개인이 느끼는 친밀성의 정도'를 통해 네트워크의 특성을 파악한다면 그렇게 가중치를 두어 계산하면 각각의 단면적인 특성을 파악할 수 있을 것입니다. 물론 그 사이에 누락되거나 왜곡되는 점 및 노드들이 있을 수 있지만, '거시적인 특성'을 파악하기 위해서 어느정도 무시해도 될 수준이라는 생각이 들기도 합니다. 
WR
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2019-09-04 23:14:40

"친밀도의 정도에 가중치"를 두는 경우는 위에 언급한 Bonacich centrality에 의해 반영 가능합니다. 

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Updated at 2019-09-04 20:03:54

<청강> 김가영 1주차 리딩코멘트 남깁니다:)

"Centrality in social networks: conceptual clarification"

 

1. 논문의 핵심주장

  • 중심성이 중요하다는 인식은 확립되었지만, 지표의 측정방법은 난립하고, 중심성이 정확하게 어떤 직관적 의미를 가지는지, 어떻게 해석할 수 있는지에 대해서는 합의되지 않음
  • 중심성의 의미, 기초하고 있는 근거(rationale)를 더 명확하게 하기 위한 시도
  • 그래프 이론의 기본 개념과 용어를 바탕으로 설명
  • 각 포인트(개인) 수준과 전체 네트워크(커뮤니티) 수준에서, (1) 커뮤니케이션의 활동성을 나타내는 연결(degree)중심성, (2) 커뮤니케이션을 통제하는 정도인 사이(betweenness)중심성, (3) 커뮤니케이션상에서 얼마나 자율적/독립적일 수 있는지의 정도인 근접(closeness)중심성 의 지표를 제시함


 

2. 개인적으로 인상깊은 점

  • 지금까지 네트워크 관련 중심성에는 연결중심성, 사이중심성, 근접중심성 등등이 있다, 라고 정의된/정리된 상태에서 공부했는데, 이런 지표들 또한 어느 시점에선가는 토론과 주장, 논박, 종합적 정리를 통해 구성되어진것이라는 점이 새삼스럽게 다가왔다.
  • 지표를 구성할 때의 원칙, 혹은 목적들이 세분화되어 있다는 점이 흥미로웠다. 이론적으로 혹은 현실적으로 설명하고자 하는 것을 모두설명해내는 것만이 지표를 구성하는 원칙이 아니었다. 네트워크의 크기가 달라져도 점/노드의 중심성을 비교가능할 수 있도록, 노드 중심성에서 네트워크의 크기를 반영하지 않고, 비교가능한 비율지표를 만드는 등, 저자가 밝힌 의도처럼 공통적으로사용가능한 지표를 위한 기준은 다른 것이라는 점이 인상깊었다.
  • 사소하지만 커뮤니케이션이라는 용어를 쓴 것이 어떤 맥락인지 궁금했다. 최근에는 사회연결망을 이야기할 때 인간 커뮤니케이션 네트워크라고 표현하지는 않는 듯 한데, 이것이 사회학, 커뮤니케이션학, 심리학 등등 분과학문의 분리가 더 많이 이루어졌기 때문일 수도 있겠다는 생각도 들었다.
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WR
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2019-09-04 23:27:07

네트워크 관련 변수들(예: 중심성)은 연구의 의도에 맞게 구성된 측면이 강하고, 그래서 따라가기 힘들 정도로 다양한 변수들이 계속 개발됩니다. 개인적으로 이러한 의도된 변수들증 가장 환성적(?)이었던 것은 Watts의 clustering coefficient가 아니었을까 싶네요. 나중에 다룰 기회가 있을 겁니다.

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2019-09-04 20:33:25

경영학과 메니지먼트 석사 3학기 민상훈입니다. 


우선, 수학적으로 Freeman(1978) 제시한 centrality 측정하는 9가지 방식을 모두 이해한 것은 아니지만, 적어도 network 논문들이 centrality 측정할 사용하는 measure 어떤 방식으로 구해지는 지를 대략적으로나마 알게 되어 기쁘다는 것이 paper 처음 보고 후의 감정이었다. 네트워크 안에서의 Bridging(Brokerage) 중요시하는 논문에서는 between centrality 사용하는지, Closure(Embeddedness) 강조하는 논문에서는 degree centrality 사용하는지에 대한 개괄적인 이해가 가능했다. paper에서 강조하고 싶은 요소를 측정할 있는 도구가 각각의 상황에 따라 다르게 존재한다는 사실은 network라는 학문이 갖는 강점이자 단점이라고 생각한다. 특정한 개념을 측정하는 대체도구가 존재하기 때문에 변수의 operationalize 과정에서 얻는 이점은 있지만, 하나의 이론이 일반적으로 통용되기에는 한계가 있다는 단점도 보인다. 현재 관심이 있는 Status 관한 paper에서도 네트워크 분야에서 사용하는 measure 많이 사용된다. 앞으로의 연구를 하거나 paper 읽을 논문들이 어떠한 measure 사용했는지를 확인하는 또한 매우 의미가 있을 것이다. 예를 들어 높은 status 조직이 낮은 status 조직과의 관계에서 어떠한 performance 내는 지와 같은 경우 조직이 다른 조직을 control한다는 입장에서 paper 구성한다면 between centrality 통해 status 측정하는 것이 Freeman 의하면 적절할 것이다.


WR
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2019-09-04 23:12:01

연구의 성격에 따라서는, 어떤 centrality measure를 쓰는 것이 이론적으로 타당한가보다 어떤 centrality measure를 써도 상관없는 결과를 얻느냐가 더 중요할수도 있습니다. 

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Updated at 2019-09-04 21:37:53

네트워크에서 중심은 마치 허브 공항과 같이 연결된 노드의 수가 많기 때문에 효율적인 흐름을 가능하게 하는 막연히 좋은 쪽으로 중요한 것으로 생각해왔다. 물론 중심성을 갖기에 네트워크에서 핵심적인 기능을 갖는 것들이 예기치 못한 피해로 제 기능을 하지 못하면 전체 시스템에 큰 타격이 되기에 Hub라고 불리는 중심성을 갖는 것들은 이에 대비한다. 하지만 그 중심에 위치하는 것이 인공물이 아니라 악의성을 가진 사람 그 자체라면 문제는 달라지게 되는 것 같다. 이와 같이 Bavelas(1948)Shaw(1954)는 중심에 위치한 사람이 정보를 전송하지 않거나 왜곡할 가능성을 지적한다(211P).

 

그리고 나아가서 이 글에서는 중심을 측정하기 위한 세 가지 방법으로 degree, betweenness, closeness를 소개한다. 당연한 이야기겠지만, 네트워크의 범주를 설정한다면 각각의 중심성의 영향력은 어느 공간 안에서의 네트워크인가에 따라서 달라질 것 같다. 예를 들어 직장이라는 공간, 서울이라는 공간, 대한민국이라는 공간, 그리고 온라인에서의 어느 공간이냐에 따라서 정보의 왜곡이 빠르게, 멀리 퍼지게 만드는 중심성의 측정 방법은 다를 것이라고 생각한다.

 

또한 6단계를 거치면 한 나라 안의 모든 사람을 알 수 있다는 Six Degrees of Separation의 아이디어를 중심성 수치 측정과 연관 지어 생각해보면 보면 재밌겠다는 생각이 든다. 예를 들어 평균적으로 1.7 단계를 거치면 구성원 전부는 알 수 있는 어떤 직장과 평균 3.4단계를 갖는 다른 직장에서 degree, betweenness, closeness 세 종류의 중심성 수치는 다르게 나타날 것 같다.

WR
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2019-09-04 23:09:58

나중에 본인의 네트워크 데이터가 생기면 세 가지 centrality를 모두 계산해보고 그들간 상관계수를 구하거나 scatter plot을 그려보세요. 놀랍게 서로 비슷할지도 모릅니다.

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2019-09-04 22:07:55

Granovetter의 The Strength of Weak Ties와 Freeman의 Centrality in Social Networks: Conceptual Clarification은 모두 "다양한 집단의 사람들이 어떤 매커니즘으로 사회적으로 연결되는가"에 관심을 두고 있습니다. 그러나 두 논문이 제시하는 매커니즘은 서로 모순됩니다.


Granovetter는 Weak tie를 통해 다양한 집단의 사람들이 연결되는 경향이 있다고 주장합니다. 그리고, weak tie는 사회연결망의 중심부보다는 주변부에 자리할 가능성이 높습니다. 즉, 각 사회집단의 주변부에 위치한 사람들이  집단 사이의 연결을 주도하는 방식으로, 다양한 사회집단들이 연결됩니다. 그림으로 표현하면 아래에서 A와 같습니다.

반면 Freeman은 인도에서 다양한 사회 집단들이 어떻게 정치적으로 통합되는지를 이야기하면서, 다른 매커니즘을 이야기합니다. 주변부가 아니라 집단의 중심부에 위치한 사람이 주도해서 다양한 집단을 연결한다는 것입니다. 그림으로 표현하면 아래에서 B와 같습니다.

 A
B

 

즉 Granovetter의 주장이 주변부 역할론이라면, Freeman의 주장은 중심부 역할론입니다.
어떤 방식의 연결망 구조가 다양한 집단들의, 지속가능한 통합과 화합에 기여할 지를 생각해볼 수 있을 것 같습니다. 아마 사회 집단의 속성에 따라 답이 달라질 것 같습니다.
WR
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2019-09-04 23:08:14

흥미로운 해석이네요. 그런데 왼쪽 그림에서 브릿지 위치에 있는 노드들을 betweenness centrality 입장에서 해석해보면, 주변적이 아닌 중심적인 노드들 아닐까요?

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2019-09-04 22:15:53

사회학과 석사과정 조지연

 가장 인상적인 부분은 사회에서 영향력이 큰 사람을 이런 저런 방법으로 추리하는 것 보다 주체(node)들의 사이를 선(edge)으로 연결하고 연결된 형태를 구분하여 수리적 방법으로 개념화한 구상, 네트워크의 분석이 가지는 설명의 힘이 대단하다는 것이다. 중심성(centrality) 분석은 어떤 node가 가장 중요한지 알기 위한 방법인데 저자는 중심성을 측정하기 위한 수리적 계산 방법으로 Degree Centrality, Closeness Centrality, Betweenness Centrality를 제시한다.

 중심성(centrality)을 측정하는 각각의 방법은 서로 다른 설명력 가지고 있다. 가장 쉽게는 연결되어있는 edge가 많을수록 중요하다고 생각되는 경우(Degree Centrality)부터 시작하여 여러 node들과 거리가 가장 가까워 영향력이 있다고 생각되는 경우(Closeness centrality), node간의 경로에 있어 정보의 전달자 역할(broker)을 하는 경우(Betweenness Centrality)이다. 그러나 가장 중요한 노드를 꼽으라 한다면 중요한 노드들과 연결된 노드일 것이다. 가장 중심적이고 가장 중요한 노드를 뜻한다. 지배적인 노드를 찾는 예시로는 (언급되었듯) 구글의 페이지랭크 알고리즘이 대표적이다. 페이지 랭크는 어떤 링크(node)가 지배적인 중심성을 갖는지를 찾기 위해 링크의 개수와 강도, 링크의 출처를 바탕으로 네트워크에 존재하는 노드에 순위를 부여한다.

 그런데 사회적 연결이라는 것은 긍정적이고 친밀한 관계만 있지 않다. 만약, 두 노드가 부정적인 관계(경쟁 등)에 놓여 있다면 어떻게 될까? 친밀한 관계만큼이나 부정적 관계 또한 전체 사회 네트워크에 큰 영향을 준다고 생각된다. 수리적으로 어떠한 방법을 취하여 이를 계산할 수 있을지 edge의 연결을 어떻게 해석할 수 있을지 궁금하다.

WR
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2019-09-04 23:07:16

"중요한 노드들과 연결된 노드일 것이다가장 중심적이고 가장 중요한 노드를 뜻한다지배적인 노드를 찾는 예시로는 (언급되었듯구글의 페이지랭크 알고리즘이 대표적이다.

이러한 의도에 가장 가까운 중심성이 위에서 참고로 제시한 Bonacich centrality입니다. 
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2019-09-05 03:12:06

언론홍보영상학과 석사과정 채제훈이라고합니다.

사회학과 수업이 처음이라 다른 선생님들에 비해 부족한 점이 무척 많지만, 최선을 다해 수업내용을 따라가도록 노력하겠습니다.

 

Granovetter, M. S. (1977). The strength of weak ties. 

 

1. 정보의 확산 등과 관련해서 소위 강한 연결이라고 여겨지는 관계에 비해, 약한 연결이 영향을 미칠 있다는 내용이 흥미로웠습니다. 얼핏 보기에는 강한 연결이 미치는 영향이 같지만 그런 직관을 뒤집는 주장과 추론이 인상깊었습니다.

 

2. 중간에 인용된 사례들을 보면 자기응답 방식의 서베이를 통해 연결 상태를 측정해서 연구를 수행하기도 하던데, 근래 통신기술의 발달과 더불어 얻을 있는 소위 digital trace라고 불릴만한 데이터를 가지고 연결망을 추론해 연구를 수행하면 어떨까 하는 생각도 했습니다. (물론 이미 많을 같습니다 가령, J.-P. Onnela  et al. 2007)

 

3. 연결망 분석과 관련해 아는바가 별로 없긴 하지만, 조작적 정의를 어떻게 하느냐에 따라 적용 범위가 매우 넓어질 있겠다는 인상을 받았습니다.

 

Freeman, L. C. (1978). Centrality in social networks conceptual clarification. Social networks1(3), 215-239.

 

1. 중심성이라는 개념을 명료하게 설명한 글이라는 인상을 받았습니다.

 

2. 글에서 제시한 가지 중심성 어떤 중심성에 근거해 값을 구하는지에 따라, 동일한 연결망도 매우 상이한 결과를 있다는 점이 흥미로웠습니다.

 

3. 사실 제시된 가지 중심성 계산법은 수학적 지식이 거의 없는 제가 보기에도 직관적이고 명료하다는 장점이 있으나, 조금 복잡한 관계를 가정해야 경우 지나치게 거친 일반화를 하는 것이 아닌가 하는 생각이 들기도 했습니다.