사회 네트워크 분석(social network analysis; SNA)이란 무엇일까? 한국에서는 사회 연결망이라는 용어와 혼용한다. 우리에게 더 익숙한 개념은 사회 네트워크 서비스(social network service: SNS)일 것이다. 저자는 2003년 석사과정 수업에서 처음 사회 네트워크 분석의 존재를 알게 되었다. 단순히 우리나라의 혈연, 학연, 지연 같은 것이 아닐까 생각했으며, 이 때문에 당시 수업에서 부정적인 의견을 피력하기도 하였다. 그러나 이러한 시각은 한 학기 강의 만에 사라졌으며, 이후 박사전공을 사회 네트워크 분석으로 변경하면서 교육과 연구에 매진하고 있다. 초기 SNS 역시 친목을 도모하는 웹·모바일 서비스 정도로 여겨졌으나 지금은 우리 삶에서 떼어내기 어려운 하나의 강력한 ‘사회’로 여겨지고 있다. SNS는 사람들의 삶의 방식을 빠르게 바꾸었으며, 이 안에서 사회적으로 영향력 있는 이슈들이 생산, 유통되고 있다. 결국 네트워크 분석은 빠르게 변화하는 현대 사회와 다가올 미래사회의 밑그림을 그리는 과정이며, 그중 사회 네트워크 분석은 신경망 분석, 의미망 분석, 사물망 분석 등 융·복합 네트워크 연구와 함께 인공지능, 빅데이터 분석에도 활용되고 있다. 이 때문에 인공지능, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 초지능·초개인·초연결화가 될 미래사회를 만들어갈 핵심 기술로서 사회 네트워크 분석에 관한 관심과 요구는 점점 고조되고 있다.

이 책은 이러한 네트워크 분석 방법의 내용에 관한 관심과 요구를 실질적으로 충족시키기 위해 기획되었다. 책을 통해 네트워크 분석 방법의 기본 및 심화 내용을 습득하고, 네트워크 분석 역량을 증진하여 각종 분야에서 의미 있는 네트워크 연구 성과가 창출되기를 기대하며, 또한 미래사회의 특성인 초지능·초개인·초연결의 실태를 파악하고, 이와 관련된 개인·사회 문제 인식, 그리고 관련 사회 정책 수립·개발·집행에 일조하는 선순환 구조에 도움이 되고자 하였다.

전체 5부로 구성된 책의 1부는 사회 네트워크 분석의 입문에 해당한다. 1장에서는 사회학, 수학, 문화인류학을 토대로 발전한 사회 네트워크 분석의 역사와 개념을 짚어보며, 교육학에서 네트워크 분석이 어떻게 연구에 활용되는지도 알아본다. 2장에서는 소프트웨어를 활용한 네트워크 분석 방법을 소개하면서 무료 소프트웨어인 Gephi와 R, 파이썬을 중심으로 Gephi의 설치 및 화면구성, R과 RStudio의 설치 및 패키지 설치, 그리고 파이썬(python) 및 NetworkX 패키지 설치에 관해 설명한다.

2부 ‘기술 통계’에 해당하는 3장에서는 소프트웨어를 활용한 기술 통계 분석으로 Gephi, R 그리고 파이썬에서의 횡단 네트워크 기술 통계 분석 방법을 소개한다. 4장에서는 종단 네트워크 기술 통계 분석 방법을 제시하며, 더욱 상세한 설명을 위해서 R에 초점을 두고 내용을 전개한다.

3부 ‘시각화’에 해당하는 5장에서는 Gephi, R 그리고 파이썬에서 횡단 네트워크 자료의 시각화 방법을 설명한다. 노드의 크기, 색상 및 모양, 선의 색상과 크기, 그리고 배치 방법과 여백 및 그림 제목 설정 방법 등 시각화에 관한 전반적인 내용을 제시한다. 6장에서는 종단 네트워크 시각화 방법을 소개하고 있으며, 상세한 설명을 위해 R에 초점을 두고 설명한다. 특히 시각화를 통해 네트워크와 행동의 상호진화를 탐색하고, 종단 네트워크 자료를 활용하여 네트워크 영화를 만드는 방법을 소개한다.

4부 ‘통계모형’에 해당하는 7장은 횡단 네트워크 통계모형에 관한 내용을 다루며, 추리통계 관점에서 네트워크의 영향과 형성에 관한 가설을 검정하기 위해 네트워크 통계모형인 사회 영향모형(회귀분석, 다층모형, 구조방정식 모형 활용 등을 활용)과 사회 선택모형(p1 모형, p2 모형, p* 모형 활용)의 특성과 연구를 제시하고 R을 활용한 분석 방법을 소개한다. 8장은 종단 네트워크 통계모형에 관한 내용으로, 시간 지수 임의 그래프 모형(Temporal Exponential Random Graph Models: TERGM)과 확률적 행위자 기반 모형(Stochastic Actor-Orieneted Models: SAOM)을 통해 분석 방법을 설명한다.

5부 ‘모의실험’에 해당하는 9장에서는 횡단 네트워크의 모의실험 개념과 R을 활용한 횡단 네트워크 모의 자료 생성 방법을 소개한다. 또한, 생성한 횡단 네트워크 모의 자료를 토대로 R을 활용하여 사회 영향모형과 사회 선택모형을 검정하는 방법을 소개하고 있다. 10장에서는 종단 네트워크의 모의실험 개념과 R을 활용한 종단 네트워크 모의 자료 생성 방법을 소개한다. 생성한 종단 네트워크 모의 자료를 토대로 RSiena를 활용하여 사회 선택모형과 상호진화 모형을 검정하는 방법을 소개한다.

네트워크의 이론은 학문의 분야마다 상이할 수 있으므로 이 책에서는 되도록 소개하지 않았으며, 연구목적에 따라 특정 장부터 학습할 수 있으나, 먼저 기술 통계 내용부터 학습하고 시각화나 통계모형 또는 모의실험 내용으로 학습하는 것이 효과적일 것이다.