R 기반 네트워크 분석

주요 내용

이 책은 다음과 같이 구성되어 있다.
● 1부에서는 '네트워크'의 특성과 등장 배경을 소개하고, 네트워크 데이터 분석에 필요한 기초용어와 R 패키지들을 다룬다. 또한, 본서에서 소개할 네트워크 데이터와 해당 데이터 분석을 위해 필요한 R 패키지들 및 각 패키지의 활용법을 설명한다.
● 2부에서는 네트워크 데이터를 대상으로 한 전통적인 기술통계분석 기법들을 소개한다. 먼저 통상적인 형태의 데이터와 네트워크 데이터의 차이를 예시를 통해 설명하고, 네트워크를 구성하는 노드(점, 행위자) 데이터와 링크(선, 연결, 유대) 데이터가 전체네트워크 데이터를 어떻게 구성하는지 설명한다. 이후 노드수준과 링크수준, 그래프 수준에서 계산할 수 있는 네트워크 통계치들을 알아보고, R을 이용한 네트워크 분석에서 많이 활용되는 네트워크 statnet 패키지와 igraph 패키지로 해당 네트워크 통계치들을 계산하는 방법을 실습한다. 아울러 네트워크를 시각화하는 방법과 전체네트워크를 여러 개의 하위네트워크로 나누는 기법들[파벌(cliques), 핵심집단(k-core), 콤포넌트(component) 분석, 위상분석(position analysis), 노드집단 탐색 알고리즘(community-detection algorithm) 등]에 대해서도 소개한다.
● 3부에서는 시뮬레이션이나 순열(permutation)을 토대로 네트워크 데이터에 적용할 수 있는 전통적 추리통계분석 기법들로 '조건부 단일 그래프(CUG, conditional uniform graph) 테스트'와 '이차순열할당과정(QAP, quadratic assignment procedure) 테스트'를 소개한다.
● 4부에서는 최근 인기를 얻고 있는 네트워크 모델링 기법인 '지수족 랜덤그래프 모형(ERGM)'과 '확률적 행위자중심 모형(SAOM)' 중 가장 널리 사용되는 '시뮬레이션 기반 네트워크 분석(SIENA) 모형'을 소개한다.
● 5부에서는 네트워크 분석 및 모델링과 관련하여 앞에서 다루지 않은 부분들을 간략히 소개하고, 관련 참고문헌들을 제시한다. 아울러 네트워크 분석과정에서 유의할 점을 정리하여 네트워크 분석 및 모델링 작업을 실시할 때 살펴볼 수 있도록 한다.

1부 네트워크 분석의 소개와 실습준비
1장 네트워크 분석의 이론적 배경
1 사회과학
1-1 사회심리학의 소집단 연구
1-2 사회학과 인류학의 대인관계 및 집단구조 연구
2 사회과학이 아닌 학문분과
2-1 수학
2-2 문헌정보학
2-3 네트워크 과학

2장 네트워크 분석 용어 정리
1 네트워크와 그 구성요소
2 노드유형 및 링크유형에 따른 네트워크 구분
3 네트워크 데이터의 구성과 분석단위
4 네트워크 행렬 데이터
5 네트워크 데이터 표기

3장 네트워크 분석을 위한 R 패키지 및 예시 데이터 소개
1 네트워크분석을 위한 R 패키지
1-1 탐색적 네트워크 분석용 패키지
(statnet/network, statnet/sna, igraph, tnet)
1-2 네트워크 시각화용 패키지
(statnet/network, igraph, ggraph)
1-3 네트워크 모형 추정용 패키지(concoR, blockmodeling, statnet/sna, statnet/ergm, ergm.count, ergm.tapered, RSiena)
1-4 네트워크 분석을 위한 기타 패키지
(networkdata, intergraph, rucinet)
1-5 기타 데이터 분석 패키지
(tidyverse, Hmisc, patchwork, ggrepel, scales, pscl)
2 네트워크 분석 예시 데이터


2부 네트워크 데이터 기술통계분석
4장 R의 네트워크 데이터 오브젝트 및 관리
1 행렬 형태 네트워크 데이터 입력 및 관리
2 링크목록 형태 네트워크 데이터 입력 및 관리
3 노드수준 데이터와 목록 형태 데이터를 네트워크 데이터로 입력 및 관리
4 이원네트워크 데이터 입력 및 관리
5 이원네트워크를 일원네트워크로 변환
6 Pajek과 UCINET 네트워크 데이터 불러오기


5장 노드수준 통계치
1 일원네트워크 노드수준 통계치: 링크가중치가 없는 경우
1-1 연결중심성 지수 계산
1-2 근접중심성 지수 계산
1-3 사이중심성 지수 계산
1-4 보나시키 권력중심성 지수 계산
1-5 페이지랭크 중심성 지수 계산
2 이원네트워크 노드수준 통계치: 링크가중치가 없는 경우
3 이원네트워크 노드수준 통계치: 링크가중치가 존재하는 경우
4 기타 노드수준 중심성 지수들

6장 링크수준 통계치
1 링크 사이중심성 지수 계산
2 노드속성 통계치 기반 링크수준 통계치(양자관계 통계치) 추출

7장 네트워크 시각화
1 네트워크 시각화 레이아웃
2 R 베이스 시각화 방식
3 타이디버스 시각화 방식
4 3차원 네트워크 시각화

8장 그래프수준 통계치
1 네트워크 규모
2 네트워크 연결노드비율 및 그래프 밀도
3 그래프 중심성 지수
4 그래프 전이성 지수(군집계수)
5 그래프 직경
6 그래프 동류성 지수
7 기타 그래프수준 통계치
8 그래프수준 통계치를 활용한 네트워크 비교

9장 하위네트워크 분석
1 연구자가 지정한 노드속성 혹은 링크속성을 기반으로 한 하위네트워크 추출
2 응집력 강한 소집단 개념 기반 하위네트워크: 파벌, 핵심집단, 콤포넌트
3 위상분석: 유사한 위상의 노드들로 구성된 하위네트워크들로 분류
4 데이터 기반 노드집단 탐색 알고리즘 활용 하위네트워크


3부 네트워크 데이터 추리통계분석
10장 일변량 및 이변량 네트워크 데이터 분석
1 단일 네트워크 통계치 대상 CUG 테스트
2 비교 가능한 두 네트워크 관계에 대한 QAP 테스트

11장 다변량 네트워크 데이터 분석
1 선형 네트워크 회귀모형
2 로지스틱 네트워크 회귀모형
3 선형 네트워크 자기상관 회귀모형


4부 네트워크 데이터 모형 추정기법
12장 지수족 랜덤그래프 모형(ERGM)
1 ERGM 개요
2 ERGM 추정 시 고려사항: 추정항 및 모형퇴행
3 이진형-ERGM 추정 및 추정결과 해석
3-1 무방향 일원네트워크 대상 ERGM 추정
3-2 유방향 일원네트워크 대상 ERGM 추정
4 정가-ERGM 추정 및 추정결과 해석

13장 시뮬레이션 기반 네트워크 분석(SIENA) 모형
1 확률적 행위자중심 모형(SAOM) 개요
2 네트워크 진화 SIENA 모형
2-1 데이터 준비 단계
2-2 추정항 설정 단계
2-3 알고리즘 설정 단계
2-4 모형 추정·재추정 및 결과해석
3 네트워크-개인행동 공진화 SIENA 모형
3-1 데이터 준비 단계
3-2 추정항 설정 단계
3-3 알고리즘 설정 단계
3-4 모형 추정·재추정 및 결과해석


5부 마무리
14장 네트워크 분석 시 고려사항
1 다루지 못한 영역
1-1 네트워크 연구설계
1-2 네트워크 데이터 수집기법
2 다루지 못한 기법들
3 네트워크 분석 시 고려사항

백영민