사회네트워크분석에서 몬테칼로 방법의 활용

Abstract

사회네트워크분석(social network analysis)은 l개 연결선을 갖는 n개 노드의 자료를 대상으로 한다. 기본적인 자료기술로서 노드 간 최단거리(shortest distance), 근접 중심성(closeness centrality), 중개 중심성(betweenness centrality) 등을 산출한다. 기존의 사회학적 연구에서 다룬 네트워크는 대개 노드 수 n이 수십 또는 수백 정도였으나 최근에는 그 크기가 수십만 또는 수백만에 이르는 경우가 드물지 않다. 이에 따라 사회네트워크분석에서도 자료 규모성(data scalability)의 이슈가 생겼다. 본 연구에서는 몬테칼로(Monte Carlo) 방법을 활용하여 n=100,000 규모의 임의 네트워크의 작은 세상(small world) 성질을 실증적으로 탐구하고 그 정도 규모에서의 중개 중심성과 근접 중심성의 산출 방법을 제안하고자 한다.