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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
네트워크 분석이 확산되면서 매개중심성이나 연결정도중심성과 같은 다양한 중심성 지수가 개발되어 활용되고 있으나, 가중 네트워크에서 지역중심성을 측정할 수 있는 지수로는 최근접이웃중심성 이외에는 거의 알려져 있지 않다. 이 연구에서는 가중 네트워크를 위한 일반화된 지역중심성 지수인 이웃중심성 지수를 새롭게 제안한다. 이웃중심성 지수는 파라미터 α를 사용하여 이진 네트워크를 위한 연결정도중심성 지수와 가중 네트워크를 위한 최근접이웃중심성 지수를 일반화한 것이다. 6가지 실제 네트워크 데이터를 대상으로 하여 제안된 지수의 특징과 적정 파라미터 값을 살펴보는 실험을 수행하고 결과를 보고하였다.
Abstract
While there are several measures for node centralities, such as betweenness and degree, few centrality measures for local centralities in weighted networks have been suggested. This study developed a generalized centrality measure for calculating local centralities in weighted networks. Neighbor centrality, which was suggested in this study, is the generalization of the degree centrality for binary networks and the nearest neighbor centrality for weighted networks with the parameter α. The characteristics of suggested measure and the proper value of parameter α are investigated with 6 real network datasets and the results are reported.
초록
이 연구에서는 공개된 가중 네트워크 분석용 소프트웨어인 Opsahl의 tnet과 이재윤의 WNET에서 지원하는 가중 네트워크 중심성 지수를 비교 분석해보았다. tnet은 가중 연결정도중심성, 가중 근접중심성, 가중 매개중심성을 지원하고, WNET은 최근접이웃중심성, 평균연관성, 평균프로파일연관성, 삼각매개중심성을 지원한다. 가상 데이터를 대상으로 한 분석에서 tnet의 중심성 지수는 링크 가중치의 선형 변화에 민감한 반면 WNET의 중심성 지수는 선형 변화에 영향을 받지 않았다. 실제 네트워크 6종을 대상으로 가중 네트워크 중심성을 측정하고 결과를 비교하여 두 소프트웨어의 가중 네트워크 중심성 지수들의 특징을 파악하고 중심성 지수 간 관계를 살펴보았다.
Abstract
This study compared and analyzed weighted network centrality measures supported by Opsahl’s tnet and Lee’s WNET, which are free softwares for weighted network analysis. Three node centrality measures including weighted degree, weighted closeness, and weighted betweenness are supported by tnet, and four node centrality measures including nearest neighbor centrality, mean association, mean profile association, triangle betweenness centrality are supported by WNET. An experimental analysis carried out on artificial network data showed tnet’s high sensitiveness on linear transformations of link weights, however, WNET’s centrality measures were insensitive to linear transformations. Seven centrality measures from both tools, tnet and WNET, were calculated on six real network datasets. The results showed the characteristics of weighted network centrality measures of tnet and WNET, and the relationships between them were also discussed.
초록
이 연구의 목적은 공동연구 네트워크에서 연구자의 영향력과 입지를 분석하는데 사용되는 중심성 지수들의 특징에 대해서 고찰하는 것이다. 전통적인 이진 네트워크 중심성 지수로는 연결정도중심성, 매개중심성, 근접중심성, 페이지랭크를 다루었고, 공동연구 네트워크에서의 중심성을 측정하기 위해서 개발되었거나 사용된 가중 네트워크 중심성 지수로는 삼각매개중심성, 평균연관성, 가중페이지랭크, 공동연구 h-지수와 공동연구 hs-지수, 복합연결정도중심성, c-지수에 대해서 살펴보았으며, 새로운 지수로 제곱근합 지수 SSR을 제안하였다. 이들 12종의 중심성 지수를 건축학, 문헌정보학, 마케팅 분야의 세 가지 공동연구 네트워크에 적용해본 결과 각 지수들의 특성과 지수 간 관계를 파악할 수 있었다. 분석 결과 공동연구 네트워크에서 공동연구 범위와 공동연구 강도를 모두 고려하기 위해서는 가중 네트워크 중심성 지수를 사용해야 하는 것으로 나타났다. 특히 공동연구 범위와 강도를 모두 고려하는 전역중심성을 측정하기 위해서는 삼각매개중심성 지수를 사용하고, 지역중심성을 측정하기 위해서는 SSR 지수를 사용하는 것이 바람직하다고 제안하였다.
Abstract
This study explores the characteristics of centrality measures for analyzing researchers’ impact and structural positions in research collaboration networks. We investigate four binary network centrality measures (degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, and PageRank), and seven existing weighted network centrality measures (triangle betweenness centrality, mean association, weighted PageRank, collaboration h-index, collaboration hs-index, complex degree centrality, and c-index) for research collaboration networks. And we propose SSR, which is a new weighted centrality measure for collaboration networks. Using research collaboration data from three different research domains including architecture, library and information science, and marketing, the above twelve centrality measures are calculated and compared each other. Results indicate that the weighted network centrality measures are needed to consider collaboration strength as well as collaboration range in research collaboration networks. We also recommend that when considering both collaboration strength and range, it is appropriate to apply triangle betweenness centrality and SSR to investigate global centrality and local centrality in collaboration networks.