소셜네트워크 분석

1) 소셜네트워크 분석의 정의

소셜네트워크 분석(Social Network Analysis, SNA)은 ‘소셜시스템(social system)은 관계 및 관계에 의해 형성되어지는 패턴(pattern)으로 창조된다’는 전제에서 출발한다 (Marin and Wellman, 2011). 소셜네트워크란 하나 이상의 관계(relation)에 의해 연결 되어진 네트워크 구성원들의 집합으로, 액터(actor)의 집합으로 정의되기도 하였다

(Wasserman and Faust, 1994). 연구자들은 소셜네트워크가 사회를 형성할 수 있는 주 요한 구성요소라고 인식하였으며, 개별 구성원에 초점을 기반으로 하는 기존의 관점과는 근본적으로 다른 차원에서 고유의 특성을 가지고 있는 네트워크 데이터를 수집하고 분석 하였다.

예를 들어, 실리콘밸리와 같이 높은 혁신을 기반으로 하는 지역을 이해하는 데 있어 전 통적인 접근법은 지역 노동시장의 전문성과 높은 교육 수준에 초점을 둔다. 여기서 전문 성과 교육 수준은 개별 구성원들의 특성이라고 할 수 있다. 반면에 소셜네트워크 관점에 서의 접근은 이러한 동일 현상을 이해하는 데 있어 구성원들을 통한 조직 간에 연결관계 에 주목할 필요가 있다(Fleming et al., 2011). 어떤 조직에서 다른 조직으로 이직하는 직원이 발생하는 경우, 그 직원이 보유하고 있는 지식, 전문성, 아이디어 등도 함께 이동 하게 된다. 그들은 그동안 맺었던 동료들과의 관계를 간직하게 되고, 일부는 지식, 전문성, 아이디어 뿐만 아니라 관계도 포함하여 새로운 조직으로 옮겨가기도 한다. 이처럼 조직의 구성원을 통해 여러 다른 조직과 연결할 수 있는 조직 간 연결관계의 패턴은 연결되어진 각 조직들에게 다양한 경험과 지식의 원천을 활용할 수 있는 기회를 제공할 수 있다. 서 로 분리되어 있던 아이디어를 결합하는 것은 혁신의 핵심이며, 이는 효과적인 문제해결을 위한 전략이다. 즉, 이러한 연결관계의 패턴은 혁신의 확산과 가속화를 가져오는 중요한 요인이라 볼 수 있다.

소셜네트워크 분석은 사회 또는 조직 구성원 간의 관계에 분석의 초점을 맞추며, 이들 관계에 대한 패턴을 통해 의미 있는 시사점을 도출하기도 한다. 소셜네트워크 분석 관점 에서 사회적 환경은 상호작용과 교류가 이루어지는 개체들 간 관계의 패턴으로 나타낼 수 있다. 소셜네트워크 분석에서 이러한 규칙적인 관계의 패턴을 구조(structure)라고 하 고, 구조의 측정과 분석을 위한 다양한 방법과 개념을 제시한다. 이에 따라 관계적 패턴 에 초점을 둔 소셜네트워크 분석은 전통적으로 활용되어오던 통계데이터분석과는 다른 분 석적 개념과 방법이 요구된다.

2) 소셜네트워크 분석의 유형

소셜네트워크 분석은 네트워크의 연결관계에 대한 구조를 나타내는 네트워크변수를 이 용하여 네트워크 내 개체의 성과나 개체 간 관계구조를 설명하고 예측하는 것을 목표로 한다. 또한 인과관계의 방향에 따라 네트워크의 변수를 독립/설명변수(independent/

explanatory variable)로 활용하거나 종속/결과변수(dependent/outcome variable)로 활 용하여 문제에 접근하기도 한다(Borgatti et al., 2013).

소셜네트워크 분석에서의 인과관계 메커니즘들을 다양한 소셜네트워크 관련 이론으로 정립되어 왔다. 주요한 소셜네트워크 관련 이론은 사회적 자본이론, 사회적 영향 네트워 크이론, 사회적 선택 네트워크이론, 사회적 선택 네트워크이론, 혁신확산이론, 약한 연결의 힘이론 등이 있다.

사회적 자본이론(soial capital theory)은 소셜네트워크 내의 가치뿐만 아니라 소셜네트 워크를 통해 사람들이 접근하는 가치 모두를 의미한다. 이처럼 사회적 자본에는 소셜네트 워크가 갖고 있는 내재적 관점의 가치와 도구적 관점의 가치가 모두 포함되어 있다. 사회 적 자본이론과 관련된 소셜네트워크 분석 연구는 소셜네트워크에 대한 구조적특성⁷⁾이 기 업성과와 같은 다양한 결과변수에 미칠 수 있는 영향을 탐색한다.

사회적 영향네트워크이론(social influence network theory)에서는 사람들이 어떻게 서로의 행동과 생각에 영향을 미치는지 설명한다. 사람들은 사회적 프로세스 내에서 처음 에는 자신의 생각과 행동을 가지고 출발하지만 시간이 지남에 따라 사회적 연결관계를 매개로 서로 간에 영향을 미치게 되어 자신들의 의견이나 행동을 그룹의 ‘규범(norm)’에 맞춰 수정하여 행동하게 된다. 이는 본질적으로 네트워크 내에 있는 개체들의 의견을 가 중 평균한 것과 같다.

사회적 선택 네트워크이론(social selection network theory)은 사람들이 소유한 특성 을 기반으로 서로에게 어떻게 이끌리는지 설명한다. 통상적으로 유사성을 통해 선택 프로 세스가 이루어진다.

혁신의 확산이론(theory of diffusion of innovation)은 새로운 아이디어나 기술이 커 뮤니티에 의하여 수용되는 과정을 나타낸다. 소셜네트워크 분석에서는 혁신이 어떻게 네 트워크를 통해 전파되고 개별 개체들이 어떻게 네트워크의 영향을 받아 혁신을 수용하거 나 거부하는지를 설명한다.

약한 연결의 힘이론(theory of strength of weak ties)은 약한 연결이 더 강하다는 역 설적인 현상을 설명한다. 이 이론은 약하게 연결되어 있는 관계에서 새로운 정보를 얻게 될 가능성이 더 높다는 것을 보여준다.

7) 느슨하게 연결되어 있는 개방적 구조 또는 강하게 연결되어 있는 밀도 높은 구조

3) 소셜네트워크 관련 선행연구

Moreno(1934)의 연구에서는 1932년 한 여학교에서 2주만에 14명의 여학생이 숙소를 나가는 가출이 유행처럼 번지는 사건이 발생하였다. 통상적인 청소년 가출 통계에 비해 무려 30배나 높은 수치였는데, 분석결과 이러한 가출현상은 가출 여학생들의 성격과 같은 개인적인 요인보다는 가출자 소셜네트워크에서의 가출 여학생들의 위치와 좀 더 밀접한 관련이 있다는 것을 검증하였다.

Leavitt(1951)의 연구에서는 커뮤니케이션 네트워크 구조가 그룹 및 조직의 문제해결에 대한 정확성과 속도에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 커뮤니케이션 네트워크의 구조에 대한 실험에서 <그림 Ⅱ-15>와 같이 이론적으로 분권화된 서클(circle) 구조가 문제해결 시간이 가장 짧게 소요됨에도 불구하고 중앙집권화 된 스타(star) 구조의 경우 더 효과적 인 문제해결 성과가 나타났다.

<그림 Ⅱ-15> 커뮤니케이션 네트워크 구조

서클구조는 수학적으로 최적해에 도달하기 위해 커뮤니케이션 네트워크에 포함된 노드 들이 상당히 복잡한 순서의 정보교환 작업을 수행해야 하는데 이러한 과정에서는 어떤 노드도 정보통합자로서의 역할을 수행하는데 무리가 있다. 휴먼 네트워크에서 네트워크 주변에 있는 사람(스타, Y, 라인 네트워크에서 파란색 노드)은 중심에 위치한 사람(빨간 색 노드)에게 정보를 전달하고 중심에 있는 사람은 무엇이 문제해결에 유용한 정보인지를

판단하여 이 정보를 다른 사람들에게 다시 전달한다. 이러한 이유로, 가장 빠르게 주어진 과업을 수행한 네트워크 구조는 정보통합적(중심에 있는 노드)로부터 모든 노드까지의 거 리가 가장 짧은 네트워크인 스타구조였다.

소셜네트워크 분석은 1960년대에 들어서서 인류학 분야에 널리 활용되기 시작하였다.

Brown(1952)의 선도적 연구에 영향을 받아, 크게 세 가지 연구의 흐름으로 나타났다. 첫 째, 개념적인 수준에서 사회를 독립체가 아니라 서로에 대한 역할을 수행하는 개체 간의 관계 패턴 및 관계 네트워크로 보았다(Nadel, 1957). 둘째, 혈족관계(kinship system)를 관계대수(relational algebra)로 나타내기 시작하였다. 예를 들어, 부모관계, 결혼관계 등 과 같은 생성관계뿐만 아니라 사촌관계나 인척관계와 같은 파생관계도 관계대수를 통해 표현하였다(White, 1963). 셋째, 많은 사회인류학자들은 다양한 현상을 검증하기 위해 소 셜네트워크 분석을 활용하기 시작하였다. Bott(1957)는 연구에서 영국의 도시에 거주하는 20개 가구를 조사하여 아내와 남편이 가족으로서 역할을 수행하는 방식이 어떻게 차이가 있는지 설명하고자 하였다. 어떤 가구에서는 엄격한 가사노동의 분담이 존재하여, 아내와 남편은 서로 구별되는 가사업무를 독립적으로 수행하였다. 다른 어떤 가구에서는 아내와 남편이 가사업무를 공유하였고 서로 동등한 가족 구성원으로 상호 교류하였다. 분석 결과, 아내와 남편의 역할관계에 있어서 구분되는 정도는 가족의 소셜네트워크 연결정도(밀도) 와 직접적인 관련이 있었다. 연결 관계가 많은 네트워크에 포함된 부부일수록 전통적인 아내와 남편의 역할 분리가 유지될 가능성이 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 네트워크 구조가 부부 간의 관계 및 행동에 영향을 미칠 수 있음을 보여주었다.

1970년대에 접어들면서 소셜네트워크 연구에 대한 무게중심은 사회학으로 이동하였다.

Lorrain and White(1971)의 연구에서는 사회적․구조적으로 동등한 지위에 있는 노드들 에 대한 공통적인 구조적 특징을 추출함으로써, 네트워크 구성요소인 노드가 개인이 아닌 구조적 지위에 의한 단순한 형태의 네트워크를 도출하였다. 이에 대한 개념은 사회적 구 조를 개별사람이 아닌 역할(role)의 네트워크로 바라보는 학자들의 관점과 부합하였고, 미 국의 경제구조 분석(Burt, 1983)과 같은 분야에서의 역할분석에 다양하게 적용될 수 있었 다. 이러한 선행연구들을 살펴보면 구조적으로 등위적인 개인은 유사한 사회적 환경에 접 하게 되며, 이에 따라 태도와 행동은 서로 유사한 반응을 보인다는 것을 확인할 수 있었

Lorrain and White(1971)의 연구에서는 사회적․구조적으로 동등한 지위에 있는 노드들 에 대한 공통적인 구조적 특징을 추출함으로써, 네트워크 구성요소인 노드가 개인이 아닌 구조적 지위에 의한 단순한 형태의 네트워크를 도출하였다. 이에 대한 개념은 사회적 구 조를 개별사람이 아닌 역할(role)의 네트워크로 바라보는 학자들의 관점과 부합하였고, 미 국의 경제구조 분석(Burt, 1983)과 같은 분야에서의 역할분석에 다양하게 적용될 수 있었 다. 이러한 선행연구들을 살펴보면 구조적으로 등위적인 개인은 유사한 사회적 환경에 접 하게 되며, 이에 따라 태도와 행동은 서로 유사한 반응을 보인다는 것을 확인할 수 있었