EAI는 인턴들이 본 인턴 세미나를 통해 좀 더 능동적이고 자율적인 모습으로 연구원 활동에 참여하고 학교 내에서 접할 수 없는 새로운 지식을 습득할 수 있게 되기를 기대합니다. 또한, 내부 커뮤니케이션의 증대, 네트워크 활성화 그리고 배움의 기회를 제공함으로써 연구원과 인턴들간의 장기적 관계 발전 형성에 기여하고자 합니다.
발표자
유재승 EAI 연구원
참석자
노가연, University of Chicago
박 건, 서울대학교
박규현, 연세대학교 국제대학원
안지혜, 동국대학교
우희랑, 고려대학교 국제대학원
최보경, 고려대학교 국제대학원
Elizabeth Burris, Georgetown University
| 내용정리 |
작성자
최보경, 외교안보연구팀 인턴 (고려대학교 국제대학원)
사회관계망 분석기법
사회관계망 분석(Social Network Analysis, SNA)이란 대상 간의 관계와 연결 구조 등을 체계적으로 평가하고 설명하기 위한 분석법을 말한다. 대상간의 관계를 수학적으로 계량화하여 체계적으로 분석하는 사회과학의 분야로 오늘날 인터넷의 발달로 인한 소셜 네트워크 서비스(Social networking service, SNS)의 대중화로 SNA의 활용이 활발해지고 있다. 인터넷을 바탕으로 한 초국가적인 사회관계는 새로운 맵으로 표현될 수 있는데, Paul Butler가 페이스북 사용자들의 친구정보를 활용하여 만든 지도(Visualizing Friendships, 2010)가 대표적인 예이다.
SNA 기본개념
SNA를 맵으로 나타내면 점(nodes 또는 vertices)과 선(links 또는 edges)의 무수한 연결로 표현될 수 있다. 점은 개인 또는 기타 사회적 단위를 표현, 두 개 또는 다수의 점을 연결하는 선은 (모임, 소속, 행위 등의) 연결관계를 나타낸다. 점이 꼭 어떠한 인간 또는 사물이 아닌 하나의 사건이 될 수 있고, 선은 관계이기도 하면서 이를 독립적으로도 볼 수 있다.
사회관계망 분석에서는 같은 관계망일지라도 어떠한 네트워크 중심성(centrality) 개념을 적용하느냐에 따라 다른 의미를 갖게 된다. 중심도는 크게 네 가지로 구분될 수 있는데, 1. 정도(degree) 중심성, 2. 근접(closeness) 중심성, 3. 매개(betweeness) 중심성, 4. 위세(eigenvector) 중심성 등이 있다.
SNA의 효용가치
사회관계망 분석의 가장 큰 장점은 객관성 및 체계성에 기반한다는 점이다. 대상간의 관계를 계량적으로 설명하고 복잡한 관계망을 효과적으로 시각화할 수 있다는 점에서 사회과학 분야는 물론 빅데이터 분석 등의 분야에서도 널리 활용되고 있다. 다만 연구 대상에 대한 주관적인 인식에 한계가 있다는 점은 사회관계망 분석의 단점으로 여겨진다. 이론적인 틀 없이 단순한 점과 선의 관계만으로 네트워크 상의 각 대상들이 맺고 있는 관계의 본질을 설명할 수는 없기 때문이다.