[논문 리뷰] Social Network Analysis: Bibliographic Network Analysis of the Field and its Evolution / Part 1. Basic Statistics and Citation Network Analysis

Daria Maltseva, Vladimir Batagelj|arXiv (Cornell University)|2018. 12. 14.

Complex Network Analysis Techniques참고 문헌 18인용 수 8

한 줄 요약

이 연구는 웹 오브 사이언스에서 확보한 70,000편 이상의 논문을 바탕으로 문헌망 분석을 적용하여 사회망 분석(SNA)의 발전을 맵핑한다. 인용망, 저자망, 키워드망, 저널망을 구축하고, 검색 경로 수세기, 확률 흐름, 아일랜드 분석을 적용하여 핵심 논문, 저자, 저널을 특정한다. 이는 2000년 이후 사회과학의 지배에서 '물리학자들의 침공'으로의 전환과 2010년대 이후 동물 SNA 분야의 급격한 부상이라는 흐름을 드러낸다.

ABSTRACT

In this paper, we present the results of the study on the development of social network analysis (SNA) discipline and its evolution over time, using the analysis of bibliographic networks. The dataset consists of articles from the Web of Science Clarivate Analytics database and those published in the main journals in the field (70,000+ publications), created by searching for the key word "social network*." From the collected data, we constructed several networks (citation and two-mode, linking publications with authors, keywords and journals). Analyzing the obtained networks, we evaluated the trends in the field`s growth, noted the most cited works, created a list of authors and journals with the largest amount of works, and extracted the most often used keywords in the SNA field. Next, using the Search path count approach, we extracted the main path, key-route paths and link islands in the citation network. Based on the probabilistic flow node values, we identified the most important articles. Our results show that authors from the social sciences, who were most active through the whole history of the field development, experienced the "invasion" of physicists from 2000's. However, starting from the 2010's, a new very active group of animal social network analysis has emerged.

연구 동기 및 목표

• 문헌 데이터를 활용하여 사회망 분석(SNA) 분야의 역사적 발전과 구조적 변화를 맵핑하는 것.
• SNA 연구 환경을 형성하는 핵심 논문, 저자, 저널, 키워드를 특정하는 것.
• 특히 사회과학에서 자연과학으로의 이행과 동물 SNA의 부상 등을 포함한 분야 기여의 변화를 분석하는 것.
• 검색 경로 수세기, 확률 흐름, 아일랜드 탐지와 같은 고급 네트워크 분석 기법을 적용하여 SNA 문헌 내 핵심 지적 경로를 밝혀내는 것.
• 문헌 데이터베이스의 신뢰성과 커버리지 한계가 과학 분야 발전의 전반적 범위를 포괄하는 데 얼마나 영향을 미치는지 평가하는 것.

제안 방법

• 웹 오브 사이언스를 통해 'social network*' 키워드로 확보한 70,000편 이상의 논문에서 인용망, 이중 모드망(논문-저자, 논문-키워드, 논문-저널), 공인용망을 구축하였다.
• 검색 경로 수세기 방법을 적용하여 인용망 내 주요 경로와 핵심 경로를 특정하고, 가장 영향력 있는 인용 순서를 강조하였다.
• 확률 흐름 노드 값을 사용하여 인용망 내에서 중심성과 영향력을 기준으로 논문을 순위 매겼다.
• 인용망 내에서 '아일랜드'(지역적으로 조밀한 부분망)를 식별하여 유기적인 연구 군집과 주제 하위군을 탐지하였다.
• 데이터 품질과 일관성을 향상시키기 위해 전부 웹 오브 사이언스(WoS) 기술서가 포함된 논문만으로 데이터셋을 필터링하였다.
• 인용 수, 출판 수 등의 정량적 지표와 네트워크 구조를 융합하여 저널, 저자, 키워드의 영향력을 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사회망 분석(SNA) 역사에서 가장 영향력 있는 논문, 저자, 저널은 무엇인가?
• RQ2 SNA 연구의 학문적 구성은 시간이 지남에 따라 어떻게 변화했는가? 특히 사회과학에서 자연과학으로의 전환은 어떻게 이루어졌는가?
• RQ3 인용망 분석을 통해 드러나는 SNA 분야의 주요 지적 경로는 무엇인가?
• RQ4 동물 사회망 분석과 같은 하위분야는 어떻게 발전하여 전체 SNA 환경 내에서 주목받게 되었는가?
• RQ5 확률 흐름 및 아일랜드 탐지와 같은 네트워크 분석 기법이 SNA 문헌 내 의미 있는 구조적 군집을 얼마나 잘 드러내는가?

주요 결과

• SNA 논문 수는 약 3년마다 두 배로 증가하여 분야의 지속적이고 가속화된 성장을 보여준다.
• 가장 많이 인용된 논문들은 주로 사회과학자들이 저술한 것으로, 약한 유대관계에 대한 그라노베터(1973), 블록모델에 대한 화이트(1976), 구조적 균형에 대한 카트라이트(1956)의 논문이 포함되어 있다.
• 2000년대 이후 물리학자들인 뉴먼, 알버트, 스트로가츠, 보카레티 등이 주요 기여자로 부상하여 SNA 분야에 '물리학자들의 침공'이 일어났음을 시사한다.
• 2010년대 이후 동물 사회망 분석 분야에서 새로운 활발한 연구 집단이 등장하였으며, *Animal Behaviour*와 같은 저널과 주요 저자들이 크게 기여하였다.
• *Social Networks* 저널은 출판 수가 높은 편이지만 전체적으로는 덜 인용되어, 인용망 내 영향력과 가시성 사이의 격차가 있음을 시사한다.
• 최대 부분망 내 상위 14개 논문(확률 흐름 및 주요 경로 분석을 통해 도출)은 사회과학자들과 물리학자들의 기초 논문을 포함하여 핵심 지적 전통의 융합을 보여준다.