사회연결망분석 (social network analysis)
쉽게 풀면
친구 관계를 종이 위에 점(사람)과 선(친구 사이)으로 그려보면, 어떤 사람은 선이 아주 많이 몰려서 "인싸"처럼 보이고, 어떤 사람은 딱 한두 명하고만 연결돼 있을 수 있습니다. 또 서로 전혀 안 친할 것 같은 두 무리를 이어주는 다리 역할을 하는 사람도 있습니다.
사회연결망분석은 이런 그림(네트워크)을 수학적으로 분석해서, 누가 정보를 가장 빨리 퍼뜨릴 수 있는 위치에 있는지, 어떤 집단이 서로 뭉쳐 있는지, 전체 관계망의 구조가 촘촘한지 느슨한지 등을 숫자로 계산해내는 방법입니다.
왜 중요한가
사람이나 조직의 행동은 개별 속성만으로는 설명되지 않는 경우가 많아서, 누구와 연결되어 있고 그 연결망에서 어떤 위치에 있는지가 정보 확산, 협업 성과, 영향력 행사 방식을 크게 좌우합니다.
이 때문에 사회연결망분석은 조직론, 커뮤니케이션학, 역학(epidemiology), 정치학, 마케팅 등 매우 다양한 분야에서 "관계 구조가 결과에 어떤 영향을 미치는가"를 다루는 연구의 핵심 방법론으로 자리잡고 있습니다.
최근에는 온라인 소셜미디어, 인용 네트워크, 감염병 확산 모델링 등 대규모 관계 데이터를 다루는 연구가 늘면서 그 활용 범위도 계속 넓어지고 있습니다.
어떤 절차인가
- 행위자(노드)와 관계(연결)를 정의합니다. 사람·조직·논문·키워드가 노드가 되고, 친구 관계·협력·인용·동시 출현이 연결이 됩니다. 연결에 방향이나 가중치를 둘지도 정합니다.
- 관계 자료를 행렬로 정리합니다. 인접행렬(i와 j가 이어지면 1)이 기본 형태입니다.
- 지표를 계산합니다. 밀도, 중심성(연결·근접·매개), 군집(하위집단), 구조적 공백 등을 구합니다.
- 시각화하고 해석합니다. 네트워크 그림에서 중심과 주변, 하위집단을 읽고 연구 질문과 연결합니다.
언제 쓰고 무엇을 얻나
가상의 예: 5명(A~E) 사이에 연결이 5개 있습니다(A–B, A–C, A–D, B–C, D–E).
- 밀도 = 실제 연결 수 / 가능한 연결 수 = 5 / 10 = 0.50입니다. (무방향 네트워크 기준, 가능한 연결은 n(n−1)/2)
- 연결중심성(연결 수)은 A=3, B=2, C=2, D=2, E=1입니다. n−1=4로 나누면 A의 표준화 값은 0.75입니다.
- A는 D를 통해서만 E와 이어지므로 D는 A와 E 사이의 다리 역할(높은 매개중심성)을 합니다. 연결 수가 같아도 위치가 달라 영향력이 다를 수 있다는 점이 핵심입니다.
매개중심성과 약한 연결의 힘은 이런 구조적 위치의 효과를 설명할 때 자주 인용되는 개념입니다.
논문에는 이렇게 적는다
- 연구 대상 네트워크의 경계(누구를 포함했는가)와 관계의 정의, 자료 수집 방법을 밝힙니다.
- 방향성과 가중치, 이원 네트워크를 일원으로 변환했는지 등 처리 방식을 적습니다.
- 사용한 지표의 이름과 계산식, 사용한 소프트웨어(예: UCINET)와 버전을 명시합니다.
- 네트워크 통계의 유의성은 행위자들이 독립이 아니므로 일반 검정 대신 순열 기반 방법(QAP 등)을 쓴다는 점을 밝힙니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
실제 논문에서
국내 학술지 논문에서 이 용어가 쓰인 문장을 그대로 옮겼습니다. 제목·학술지·연도와 원문 링크를 함께 적었습니다.
“이 논문은 사회연결망분석을 통해 행정학과 정책학 분야의 일반학술지 9개를 선정하여 네트워크를 구성하고 이 9개 학술지들 간의 상호인용분석을 통해 각 학술지들이 네트워크상에서 가지는 영향력을 분석하였다.”
중심성지수를 이용한 행정학·정책학 관련 학술지의 상호인용 네트워크 분석, 디지털융복합연구, 2016 · KCI 한국학술지인용색인 · 원문 보기 ↗
“이를 위해 대전대학교 안보군사연구원에서 발간한 안보군사학연구 논문 150건을 수집하였고, 이를 대상으로 토픽모델링과 사회연결망분석을 수행하였다.”
토픽모델링과 사회연결망 분석을 활용한 군사학 학술 연구 주제 동향 탐색 -안보군사학연구 논문분석을 중심으로, 국제군사안보연구, 2021 · KCI 한국학술지인용색인 · 원문 보기 ↗
예시 문장
아래는 용어의 쓰임을 보여 주려고 만든 예시로, 실제 논문에서 가져온 문장이 아닙니다.
이 문장은 "이메일을 주고받은 관계를 네트워크로 만들어 계산해보니, 정보가 흐르는 통로 역할을 하는 핵심 인물이 소수라는 사실을 발견했다"는 뜻입니다.
이 문장은 "리트윗으로 이어진 관계를 그려보니, 비슷한 생각을 가진 사람들끼리만 뭉쳐서 정보를 주고받는 현상이 확인됐다"는 뜻입니다.
이 문장은 "논문을 함께 쓴 관계를 분석해보니, 여러 연구 집단 사이를 이어주는 다리 같은 연구자가 존재하고 이들이 서로 다른 분야의 지식을 섞는 역할을 한다"는 뜻입니다.
조금 더 깊게 보면
사회연결망분석 논문을 읽을 때는 중심성(centrality) 지표들이 서로 다른 것을 잰다는 점을 알아두면 도움이 됩니다.
연결이 몇 개나 있는지를 보는 연결중심성(degree centrality), 다른 노드들 사이의 최단 경로에 얼마나 자주 끼는지를 보는 매개중심성(betweenness centrality), 얼마나 영향력 있는 이웃과 연결되어 있는지를 보는 고유벡터중심성(eigenvector centrality) 등은 같은 네트워크에서도 서로 다른 인물을 "중요한 사람"으로 지목할 수 있습니다.
또한 네트워크 전체 구조를 요약할 때는 밀도(density), 군집화계수(clustering coefficient), 커뮤니티 탐지(community detection) 같은 개념이 함께 등장하는데, 이는 관계망이 얼마나 촘촘한지, 서로 뭉친 하위 집단이 있는지를 나타냅니다.
데이터가 관측 시점에 따라 달라지는 동태적 네트워크를 다루는 경우에는 시간에 따른 연결 변화를 함께 분석하기도 합니다.
주의할 점
사회연결망분석은 흔히 사회적자본 연구와 함께 쓰이지만 같은 개념은 아닙니다. 사회연결망분석은 "관계의 구조를 측정하는 방법론"이고, 사회적 자본은 그 관계망에서 나오는 "자원이나 이익"을 가리키는 개념입니다. 즉 하나는 도구, 하나는 그 도구로 측정하려는 대상에 가깝습니다.
헷갈리기 쉬운 용어
비슷한 이름의 네트워크 분석 개념입니다.
| 용어 | 한 줄 설명 | 차이 |
|---|---|---|
| 사회측정법 | 집단 내 선호 관계를 조사해 그림(소시오그램)으로 나타냄 | SNA의 초기 형태(Moreno, 1934) |
| 동질성 | 비슷한 사람끼리 연결되는 경향 | 네트워크 형성 원리 |
| 매개중심성 | 다른 노드 쌍의 최단 경로 위에 놓이는 정도 | 중심성 지표의 한 종류 |
참고 문헌
- Moreno, J. L. (1934). Who Shall Survive? Nervous and Mental Disease Publishing.
- Granovetter, M. S. (1973). The strength of weak ties. American Journal of Sociology, 78(6), 1360–1380.
- Freeman, L. C. (1978). Centrality in social networks: Conceptual clarification. Social Networks, 1(3), 215–239.
- Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press.
- Borgatti, S. P., Everett, M. G., & Johnson, J. C. (2013). Analyzing Social Networks. Sage.
표의 기준값은 위 문헌에 근거한 관례이며, 분야·학술지마다 다른 기준을 쓸 수 있습니다.