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R 기반 네트워크 분석
- 글쓴이
- 백영민 저
- 출판사
- 한나래아카데미
- 출판일
- 2023년 10월 20일
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저자
백영민
연세대학교 신문방송학과(현 언론홍보영상학부)에서 학사학위를, 서울대학교 언론정보학과에서 석사학위를 받았으며, 2011년 미국 펜실베니아 대학교 아넨버그 스쿨에서 박사학위를 받았다.
한국과학기술원(K AIST) 조교수를 지내고 현재 연세대학교 언론홍보영상학부 교수로 재직 중이다.
Journal of Communication, Communication Research, New Media & Society, Journal of Broadcasting & Electronic Media, Health Communication, PLOS ONE, Amer ican Politics Research, Political Studies, International Journal of Public Opinion Research, Nonprofit Management & Leader sh ip, Jour n al of Social and Per son al Relationships, Jour nal of Lang uage and Social Psychology 등 언론학을 포함 국 내외 다양한 학 문분과 학술지에 현재까지 100편 이상의 학술논문을 출간하
였다.
저술한 책으로는 『R기반 데이터 과학: 타이디버스 접근』, 『R기반 성향점수분석: 루빈 인과모형기반 인과 추론』, 『R을 이용한 결측데이터 분석: 최대우도 및 다중투입 기법을 중심으로』, 『R기반 복합설문 데이터 분석』, 『R를 이용한 텍스트마이닝』, 『R기반 제한적 종속변수대상 회귀모형』, 『R를 이용한 사회과학데이터 분석: 구조방정식 모형 분석』, 『방법론적 사유: 입말로 풀어쓴 사회과학 연구방법론』 등이 있으며, 번역한 책으로는 『국민의 선택: 대통령 선거캠페인 기간에 유권자는 지지후보를 어떻게 결정하는가?』, 『포퓰리즘』, 『소셜미디어와 공익: 가짜뉴스 시대 미디어정책』 등이 있다.
한국과학기술원(K AIST) 조교수를 지내고 현재 연세대학교 언론홍보영상학부 교수로 재직 중이다.
Journal of Communication, Communication Research, New Media & Society, Journal of Broadcasting & Electronic Media, Health Communication, PLOS ONE, Amer ican Politics Research, Political Studies, International Journal of Public Opinion Research, Nonprofit Management & Leader sh ip, Jour n al of Social and Per son al Relationships, Jour nal of Lang uage and Social Psychology 등 언론학을 포함 국 내외 다양한 학 문분과 학술지에 현재까지 100편 이상의 학술논문을 출간하
였다.
저술한 책으로는 『R기반 데이터 과학: 타이디버스 접근』, 『R기반 성향점수분석: 루빈 인과모형기반 인과 추론』, 『R을 이용한 결측데이터 분석: 최대우도 및 다중투입 기법을 중심으로』, 『R기반 복합설문 데이터 분석』, 『R를 이용한 텍스트마이닝』, 『R기반 제한적 종속변수대상 회귀모형』, 『R를 이용한 사회과학데이터 분석: 구조방정식 모형 분석』, 『방법론적 사유: 입말로 풀어쓴 사회과학 연구방법론』 등이 있으며, 번역한 책으로는 『국민의 선택: 대통령 선거캠페인 기간에 유권자는 지지후보를 어떻게 결정하는가?』, 『포퓰리즘』, 『소셜미디어와 공익: 가짜뉴스 시대 미디어정책』 등이 있다.
책 소개
분야대학교재
R 기반의 ERGM과 SIENA 모형을 이용하여
네트워크 데이터를 분석하고 모델링하는 과정을 안내한다!
‘네트워크’라는 개념은 현대인에게 매우 친숙하다. 일상적으로 접하는 소셜미디어, 수도, 전기, 인터넷, 도로망 등의 사회간접자본 시설은 물론, 국가 간 수출입, 산업생태계 등 경제구조 역시 네트워크 개념을 토대로 설계 및 운용되고 있다. 특히 최근에는 사회적 접촉 네트워크를 통해 전파되는 코로나19 바이러스를 겪으며, 감염병의 전파경로를 파악하고 예방하는 데에도 네트워크 개념이 매우 중요하다는 사실이 알려졌다. 그러나 이처럼 광범위하게 활용되는 네트워크 데이터를 분석하는 일은 생각보다 간단하지 않다. 네트워크 데이터 분석은 통상적인 데이터 분석방법과 달리 ‘관계(relation)’를 다루고 있어 전통적인 독립성 가정(independence assumption)에 부합하지 않기 때문이다. 이러한 점들이 네트워크 데이터를 분석하고 해석하는 과정을 까다롭게 만들고, 그 과정에서 당면하는 다양한 문제들 때문에 많은 연구자들이 네트워크 개념을 다루면서도 네트워크 분석이나 모델링을 외면하기도 한다. 본서는 이처럼 개념적으로 복잡하고 까다로운 네트워크 데이터 분석을 한결 수월하게 이해하고 관련 연구에 활용할 수 있도록 실질적인 도움을 주는 내용으로 구성되어 있다.
본서는 R을 이용하여 네트워크 데이터를 분석하는 방법을 소개하고, 연구가설 테스트를 위해 모형을 추정하고 해석하는 과정을 예시를 통해 설명한다. 네트워크의 특성과 개념, 학문적 배경에서부터 시작하여, 네트워크 데이터에 대한 전통적인 기술통계 분석기법들, 그리고 최근 각광받는 네트워크 모델링 기법인 ‘지수함수족 랜덤그래프 모형(ERGM, exponential random graph model)’과 ‘확률적 행위자중심 모형(SAOM, stochastic actor-oriented model)’ 중 가장 널리 사용되는 ‘시뮬레이션 기반 네트워크 분석(SIENA, simulation investigation for empirical network analysis) 모형’을 다룬다. 책의 말미에는 본서에서 다루지 못한 심화된 네트워크 분석방법을 소개하고 관련 참고문헌을 제시하여 더 깊이 있는 연구 활동에 참고할 수 있도록 하였다. 연구자들은 본서를 통해 R을 이용한 네트워크 분석을 충분히 이해하고, 이를 토대로 탐구하고자 하는 네트워크 현상을 적극적으로 탐구할 수 있는 계기가 될 것이다.
네트워크 데이터를 분석하고 모델링하는 과정을 안내한다!
‘네트워크’라는 개념은 현대인에게 매우 친숙하다. 일상적으로 접하는 소셜미디어, 수도, 전기, 인터넷, 도로망 등의 사회간접자본 시설은 물론, 국가 간 수출입, 산업생태계 등 경제구조 역시 네트워크 개념을 토대로 설계 및 운용되고 있다. 특히 최근에는 사회적 접촉 네트워크를 통해 전파되는 코로나19 바이러스를 겪으며, 감염병의 전파경로를 파악하고 예방하는 데에도 네트워크 개념이 매우 중요하다는 사실이 알려졌다. 그러나 이처럼 광범위하게 활용되는 네트워크 데이터를 분석하는 일은 생각보다 간단하지 않다. 네트워크 데이터 분석은 통상적인 데이터 분석방법과 달리 ‘관계(relation)’를 다루고 있어 전통적인 독립성 가정(independence assumption)에 부합하지 않기 때문이다. 이러한 점들이 네트워크 데이터를 분석하고 해석하는 과정을 까다롭게 만들고, 그 과정에서 당면하는 다양한 문제들 때문에 많은 연구자들이 네트워크 개념을 다루면서도 네트워크 분석이나 모델링을 외면하기도 한다. 본서는 이처럼 개념적으로 복잡하고 까다로운 네트워크 데이터 분석을 한결 수월하게 이해하고 관련 연구에 활용할 수 있도록 실질적인 도움을 주는 내용으로 구성되어 있다.
본서는 R을 이용하여 네트워크 데이터를 분석하는 방법을 소개하고, 연구가설 테스트를 위해 모형을 추정하고 해석하는 과정을 예시를 통해 설명한다. 네트워크의 특성과 개념, 학문적 배경에서부터 시작하여, 네트워크 데이터에 대한 전통적인 기술통계 분석기법들, 그리고 최근 각광받는 네트워크 모델링 기법인 ‘지수함수족 랜덤그래프 모형(ERGM, exponential random graph model)’과 ‘확률적 행위자중심 모형(SAOM, stochastic actor-oriented model)’ 중 가장 널리 사용되는 ‘시뮬레이션 기반 네트워크 분석(SIENA, simulation investigation for empirical network analysis) 모형’을 다룬다. 책의 말미에는 본서에서 다루지 못한 심화된 네트워크 분석방법을 소개하고 관련 참고문헌을 제시하여 더 깊이 있는 연구 활동에 참고할 수 있도록 하였다. 연구자들은 본서를 통해 R을 이용한 네트워크 분석을 충분히 이해하고, 이를 토대로 탐구하고자 하는 네트워크 현상을 적극적으로 탐구할 수 있는 계기가 될 것이다.
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