3. ‘6단계이론’이 의미하는 것은
다수의 사람들과 긴밀히 연결된
소수의 사람들이 존재하며,
나머지 사람들은
이 소수의 특별한 사람들을 통해
세상과 연결된다는 사실이다.
- 말콤 글래드웰, 「티핑 포인트」 중에서
4. ▶ 할리우드의 모든 배우들이 케빈 베이컨과
6단계 안에서 모두 연결된다.
▶ 한국사회는 3.6단계, 즉 3.6명만 거치면
모두 아는 사이라는 분석 결과도 있다.
▶ 지구촌 시대, SNS시대에는 국내를 벗어나서
단 몇 단계로 연결 가능하다.
5. node는 사람 간의 관계일
땐 사람, 경우에 따라서는
기관, 조직 혹은 성별과 소
속 등의 속성을 나타낸다.
Edge는 이메일을 주고 받는 경우
처럼 방향을 따져야 하는 경우와,
단순 친분관계처럼 방향을 따지지
않아도 되는 무방향성이 있다.
점,node 선, edge, line+
6. 설문조사 자아중심 연결망 준 연결망
조사대상
범위 확대
설문조사는 특정집단의
구성원간 관계를 현장
대면 조사로 직접파악,
수집한 자료
자아중심 연결망은 전국민을
대상으로 속성(소득, 지역 등)
에 따라 관계를 조사할 때, 표
본집단을 정해 특정개인을 중
심으로 한 네트워크 자료
준 연결망은 속성을 소
집단으로 분류하여 소
집단 내에 관계는 더 긴
밀한 것으로 가정, 인물
사이에 선을 그어 만든
네트워크 자료.
★언론보도 활용★
8. Edge List (엣지리스트)
: 인물과 인물을
짝지어 목록으로 만든 것
▲ 7조 edgelist
- 100명의 사회 관계망을 분석 한다고 가정 할 때, 한 번씩
연결 짓는다면 만 개가 넘는 짝이 만들어진다.
- 따라서, 개인이 수작업 전산처리가 불가능 하기에
컴퓨터 프로그래밍이 필수적이다!
10. - 1991년 프로그래머인 ‘귀도 반 로섬(Guido van
Rossum)’이 발표한 고급 프로그래밍 언어
- 반복적인 작업을 순식간에 처리
- 간결하고, 직관적이고, 강력하다.
- 가독성이 우수하고, 배우기 쉽다.
11. 1) IDLE (Python 3.4 GUI - 32 bit) 실행
2) File-new file로 새 창을 꺼낸다
3) edgelist_generator1 파일을 불러온다.
4) Run-run module을 한다
5) edgelist1.csv 파일이 만들어진다.
이 스크립트의 의미는 for구문(조건)을 사
용하여 groups.csv파일을 open하고,
edgelist1.csv파일을 만든다는 말
18. • 김정은수행단_edgelist 실행
• 시작 - 모든 프로그램 - NodeXL Excel Template 클릭
★ 주의사항
- 노드엑셀에 엑셀 자료를 불러오기 위해서는 먼저 본 엑셀 파
일을 연 다음 노드엑셀을 따로 실행시켜 불러와야 한다.
- 노드엑셀 탭 – Import – From Open Workbook으로 김정은
수행단_edgelist 파일을 불러온다.
NodeXL 실습 시작
19. • Edges : 데이터 입력 스프레드 시트, 간단한 데이터 입력 가능
(데이터의 행이 많을 경우 미리 준비된 데이터를 불러옴)
• Vertices(단 Vertex) : Node와 동일한 표현, 선으로 연결되는 네트워
크의 각 점을 나타냄
• Edge : 네트워크의 노드를 연결하는 직선, 하나의 Edge 끝단에는 두
개씩의 노드가 위치함
• Data Type : Undirected(무방향성)
Edge에 방향성이 없다.
각 탭(tab) 설명
20. • Overall graph metrics, Group metrics
- 네트워크의 종합적인 통계치를 산출
• Vertex degree(연결 중앙성)
• Vertex betweenness and closeness
centralities(사이 중앙성과 인접 중앙성)
• Vertex eigenvector centralities(위세 중앙성)
• Vertex clustering coefficient
Graph Metrics 설정
21. • 해석 : 모두 62명이 1,019개의
선으로 연결됐고, 이 가운데
783개는 중복된 연결선
• 각 계량지수들의 최대, 최소, 평
균치와 분포를 살펴볼 수 있음
• 사회 연결망의 중앙부에 오는
인물은 일반적(예외가 존재)으
로 영향력이 큰 사람일 가능성
이 높음
Graph Metrics 실행 결과
22. • Vertices 탭을 택하면 각 인물들의 중앙성 지수를 파악
• 연결 중앙성(Degree Centrality) : 결점(vertex)이 다른
점과 얼마나 많은 선으로 연결됐나를 합산
• 인접 중앙성(Closeness Centrality) : 다른 점들과의 거
리가 얼마나 가까운지를 측정
• 사이 중앙성(Betweenness Centrality) : 다른 점에서 점
으로 가는 유일한 통로 역할을 얼마나 하는지를 측정
• 위세 중앙성(Eigenvector Centrality) : 연결된 상대방의
중요성에 가중치를 주어 계산
각 중앙성 의미 설명
23. • Autofill Columns
- 노드나 선 등을 구체적으로
어떻게 표시할 지 결정하는
과정
- 노드, 선의 색상과 크기, 모양
을 중앙성 지수와 연동
Autofill Columns 설정
24. • Vertex Color
연결도의 상한 : 46(최룡해 노드에 연결된
선의 개수)
연결선이 적을수록 파란색, 연결선이 많을
수록 붉은색
기준 : Degree
-> Vertex Color Options… 클릭
Autofill Columns 설정
25. • Vertex Size
기준 : Betweenness Centrality
-> Vertex Size Options… 클릭
사이 중앙성 수치 : 304.169(최룡해의
수치)
범위 : 10에서 50 사이
Autofill Columns 설정
26. • Vertex Label
Vertex Label – Vertex 선택
Vertex Label Position
기준 : Degree
->Vertex Label Position Options…
연결 중앙성이 20이상일 때,
즉 19개를 초과하는 선과 연결된 주요
노드만 이름이 표시되도록 설정
위치는 노드 상단(Top Center)
Autofill 클릭!
Autofill Columns 설정
28. • Fruchterman-Reingold
• 장점 : 노드끼리 뭉치는 현상이나 연결선이 복잡하게 겹
치는 것을 방지해 연결망이 좋게 만들어 줌
• 단점 : 때로는 식별이 용이하도록 특정 노드 사이의 거리
를 임의로 벌려놓기도 하기 때문에 노드 사이 거리로 인
물과 인물 간의 친밀도를 단정하기 어려움
시각화 알고리즘
29. • Lay Out Again
- 연결망의 모습이 조금씩 바뀌고 인물들의 위치도 달라짐 일반적으로
네트워크의 주변부보다는 정중앙에 위치하는 인물의 영향력이 크고 조
직 내 생존력이 우수한 사람이라는 해석을 내릴 수 있음
Layout 설정
30. • Layout Options
- 노드 사이의 반발력
(repulsive force)을 기본값인
3에서 10으로 더 올려줌 이
설정치를 높게 잡을수록 각
노드 사이의 평균거리는 멀
어지고 상대적으로 느슨하
지만 식별하기 편한 연결망
이 그려짐
Layout 설정
32. • Other 탭-Labels-Font
글자의 꼴과 크기를 조정
설정값을 변경한 뒤에는
Refresh Graph를 클릭해야
변경한 내용이 연결망에 반영
Graph Option 메뉴
33. • 네트워크 중앙의 최룡해 노드를 클릭
• 더블 클릭하면 좀 더 세부적인 네트워크를 볼 수 있음
• 거의 모든 권력은 최룡해로 통함
• 이를 해제하려면 마우스 우클릭 deselect all->vertices and edges를
선택
특정 노드에 다른 노드들 연결도 확인
34. • Dynamic Filters
- 일정 범위에 들어오는 노드와 연결선만 걸러주는 기능
• Degree를 기준으로 연결선이 20개 이상은 노드만 시각화
• Layout Again을 몇 번 클릭하면 연결망 모습이 바뀜
Dynamic Filters
36. • NodeXL(노드엑셀)이란?
☞SNS상의 정보네트워크 시각화 및 분석에 유리한 도구
• 주요한 사건과 쟁점이 발생시 SNS에서 급속히 퍼지는 정
보의 내용은 사회적으로 중요한 시사점
• 연령과 계층을 뛰어넘어 이용자의 범위와 영향력이 전방
위로 확대되고 있는 트위터 네트워크의 세계를 NodeXL
로 살펴보자
41. 1. ‘autofill columns’를 클릭
2. ‘Vertex color’ 는 ‘in-degree’ 로
설정
3. ‘Vertex Shape’ 는
‘Betweenness Centrality’ 로 설
정
4. ‘Vertex Size’ 는 ‘Betweenness
Centrality’ 로 설정
5. 완료 후 대기
46. 7.6 NodeXl을 이용하여 Facebook 팬 페이지 분석하기
Import -> import Options를 클릭 Browse 클릭 후 SocialNetImporter_v.2.0를
클릭 후 확인 을 누른다.
* NoxdXL 닫기 후 다시 킨다.
47. Import -> From Facebook Fan page
Network (v 2.0) 클릭
Login 후 Name/ID 부분에 “SBS뉴스” 입력
*Login 시 페이스북 계정이 있어야한다.
7.6 NodeXl을 이용하여 Facebook 팬 페이지 분석하기
팬 페이지 데이터 모으기
48. Vertices -> User Relationship -> comment
Create an edge between ->
User who commented in the same post
설정 후 Download
Download 된 데이터 확인
7.6 NodeXl을 이용하여 Facebook 팬 페이지 분석하기
팬 페이지 데이터 모으기
49. 7.6 NodeXl을 이용하여 Facebook 팬 페이지 분석하기
팬 페이지 데이터 분석하기
Graph metrics ->
Overall graph metric
Vertex Degrees
Betweenness Centrality and Closeness Centrality
Eigenvector Centrality
선택 후 확인
50. Vertice : 237 명
Total Edges : 11396 개
Unique Edges : 7869 개
Density : 0.33
중심성값
등을 확인 할 수 있다.
7.6 NodeXl을 이용하여 Facebook 팬 페이지 분석하기
팬 페이지 분석값 확인
51. 7.6 NodeXl을 이용하여 Facebook 팬 페이지 분석하기
팬 페이지 시각화 하기
1. Autofil Columns 를 클릭을 클릭한다.
2. Vertex Color -> degree
3. Vertex Size -> degree 값으로 입력
4. Autofill 클릭
1. Graph options 를 클릭한다.
2. Shape -> Sphere로 설정
52. 7.6 NodeXl을 이용하여 Facebook 팬 페이지 분석하기
팬 페이지 시각화 하기
1. Edges를 클릭한다
2. Opacity -> 10%로 설정
1. Dymamic Filters를 클릭 후
2. Comments Created를 2~5로 설정
*Python실행 전에 groups.csv파일 설명 -> python이 어떤 반복적인 작업을 해 주는 지 설명 -> s열이 주는 결과와 공백을 정리해야 되는 것 까지 언급
*CSV (comma-separated values)는 몇 가지 필드를 쉼표(,)로 구분한 텍스트 데이터 및 텍스트 파일이다.
파이썬 프로그래밍을 활용하여 변환작업이 가능하다. Numpy와 Pandas 등의 파이썬 수치연산 패키지를 활용하는 것이다.
------------발표전, 슬라이드쇼>발표자도구사용 설정-------------
노드엑셀은 SNS상의 정보네트워크를 시각화하고 분석하는데 유리한 도구이다.
주요한 사건과 쟁점이 발생했을 때 SNS상에서 급속히 퍼지는 정보의 내용은 사회적으로 중요한 시사점을 던져준다.
연령과 계층을 뛰어넘어 이용자의 범위와 영향력이 전방위로 확대되고 있는 트위터 네트워크의 세계를 노드엑셀로 살펴보자
인터넷의 특성상 자료가 지금 이 순간에도 업데이트 되고 있고, 노드엑셀로 분석하기 위해선 최근 자료만 가능하기 때문에 실습 중 나타나는 내용은 본 ppt의 내용과 다를 수 있음을 미리 말씀 드립니다.
우선 시각화에 앞서서 트위터 계정이 필요합니다.
(트위터 ID가 없다면 회원가입, 트위터 아이디가 있다면 로그인을 한 뒤 시작)
노드엑셀 좌측 상단의 ‘import’클릭
‘from twitter search network’클릭
이번 시간에는 최근 이슈가 되고 있는 ‘예비군총기사고’를 검색하여 찾아보도록 하겠습니다. 오늘 실습처럼 인터넷에서 자료를 찾아오는 행위를 ‘크롤링’이라고 부릅니다. Basic network에서 최대로 분석 할 수 있는 양은 18,000개 이지만 실제로 크롤링을 할 경우 최대 설정치 에는 미치지 못합니다.
‘from twitter search network’클릭 후 나타나는 팝업에 ‘예비군총기사고’를 검색합니다.
Twitter 아이디가 있다면 자동으로 2번이 체크되고 없다면 1번입니다.
완료되었다면 OK를 클릭합니다.
(자료의 양이 워낙 방대하기에 ‘크롤링’에 다소 시간이 걸립니다.)
여기까지 완료되었다면 이번에는 그래프의 모양을 설정해 보겠습니다. 앞서 해본 북한권력분석처럼
‘autofill columns’를 클릭합니다
‘Vertex color’ 는 ‘in-degree’ 로 설정
‘Vertex Shape’ 는 ‘Betweenness Centrality’ 로 설정
‘Vertex Size’ 는 ‘Betweenness Centrality’ 로 설정
완료 후 대기
이제 완료되었다면 시각화를 위하여 세부설정을 해보겠습니다. 아까의 팝업에서 오른쪽 옵션을 각각 설정해 줄 수 있습니다.
Vertex color : 집중도가 낮을 수록 파랑 / 높을 수록 빨강으로 설정
Vertex Shape : 200000 정도로 설정
Vertex size
설정이 마쳤다면 실행을 합니다.
옵션메뉴에서는 각 항목에 대한 추가적인 범위나 기준치를 설정해 줄 수도 있습니다.
Autofill을 실행하면 그래프 창에 네트워크가 그려집니다. 이어서
알고리즘을 Harel-Koren Fast Multscale로 선택
Lay Out Again을 클릭하여 연결 망 모양 조정
사이 중심성이 상대적으로 높은 계정을 사각형으로 표시, 많은 연결선에 연결돼 연결중앙성이 높은 계정을 붉은 색 계통으로 시각화 하였습니다.
사이중앙성 (Betwwenness Centrality) 기준 내림차순을 설정하면 연결이 가장 많은 순위를 알 수 있습니다.
순위에는 일반인들과 언론사, 의원 등이 나타남을 알 수 있었습니다.
트위터 네트워크에서는 때로는 개인 트위터 사용자가 언론사 계정 못지않은 파급력을 갖기도 합니다.
제가 찾아본 데이터에서 1위는 개인 이용자였고, 리트윗이 많이 되어서 1위가 되었습니다.
설정을 마무리하면 이렇게 트위터 관계망을 시각화 할 수 있습니다. 본인이 원하는 방식으로 설정할 수 있고, sns를 분석한다는 장점이 있습니다.
이상으로 발표 마무리하겠습니다.
