소셜 네트워크 분석(SNA) 입문: 노드와 엣지로 파악하는 관계망 데이터
강좌 소개
개별 데이터의 특성을 넘어 데이터 간의 ‘관계(Relationship)’와 ‘연결 구조’에 주목하는 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis: SNA) 과정입니다.
NetworkX 파이썬 라이브러리를 활용하여 그래프를 생성하고, 중심성(연결, 매개, 근접, 고유벡터 중심성) 지표를 산출하여 네트워크 내 핵심 허브(인플루언서)를 찾아냅니다. 오픈소스 시각화 도구 Gephi를 활용해 화려하고 직관적인 네트워크 그래프를 연출합니다.
이 강좌에서 배우는 것들
- 네트워크 이론의 기초 개념(노드, 엣지, 방향성, 가중치) 이해
- NetworkX를 활용한 그래프 생성, 조작 및 네트워크 메트릭 계산
- 4대 중심성(Centrality) 지표 해석 및 핵심 노드 판별 역량
- Gephi 툴을 활용한 프로덕션급 네트워크 시각화 렌더링
교육 과정 (Curriculum)
Section 1: 그래프 이론의 기초와 NetworkX
- 네트워크 과학의 기본 개념: 노드, 엣지, 인접 행렬
- 파이썬 NetworkX 설치 및 무방향/방향 그래프 생성 실습
- 네트워크 밀도, 평균 경로 길이, 지름 등 전체 네트워크 특성치
Section 2: 네트워크 중심성(Centrality)과 커뮤니티 탐지
- 연결 중심성(Degree)과 매개 중심성(Betweenness)의 차이
- 페이지랭크(PageRank)와 고유벡터 중심성으로 진짜 인플루언서 찾기
- 모듈라리티(Modularity) 기반 커뮤니티(군집) 자동 탐지 알고리즘
Section 3: Gephi 시각화와 실전 네트워크 분석 프로젝트
- NetworkX에서 GEXF 파일 내보내기 및 Gephi 인터페이스 연동
- ForceAtlas2 레이아웃 알고리즘을 활용한 직관적 시각화 배치
- 드라마 등장인물 관계망 및 트위터 리트윗 네트워크 분석 프로젝트
필수 조건
- 파이썬 기초 문법
수강 대상
- SNS 인플루언서 및 사용자 관계망을 분석하려는 마케터
- 논문 인용 네트워크, 사기 공모 집단을 추적하려는 연구원/분석가
- 관계형 그래프 데이터의 시각화와 분석 기법을 배우려는 학습자