네트워크 분석에 대해 공부해보자

디지털인문학에서 지식을 네트워크로 표현하고 분석하는 것은 많이 사용되는 방식이다. 나도 가끔씩 방대한 데이터의 경우 gephi에 넣고 이것저것 모양이나 색깔을 바꿔보고 filter을 써서 원하는 결과값만 뽑아보기도 한다. 

하지만 이런 작업들을 하면서 늘 드는 생각은 gephi같은 네트워크 분석툴이 인문 데이터를 다루기에 적합하지 않다는 것이었다. gephi툴을 이용한 네트워크 분석은 기본적으로 단일 노드 타입으로 구성된 데이터 셋에 어울린다. 하지만 우리가 평소에 마주하는 인문학 데이터들은 굉장히 많은 노드 타입들과 각각에 마구잡이로 얽혀있는 여러 관계들을 포함한다. 이러한 유형의 데이터는 gephi의 네트워크 분석 알고리즘으로는 분석하기 어렵다.

위와 같은 문제는 gephi를 쓰면서 가장 크게 봉착했던 것이다. 그런데 나는 우연히 인터넷을 검색하다가, 인문학 데이터를 다루는 디지털 인문학자들이 공통적으로 마주 하는 이러한 고민과 착각에 대해 너무나 명료하게 답하는 한편의 글을 발견했다. 

http://www.scottbot.net/HIAL/index.html@p=6279.html

Demystifying Networks라는 이 글을 쓴 Scott Weingart는 디지털 인문학자이자 과학과 정보학 등 여러분야에 관심을 갖고 연구하는 사람이다. 따라서 network분석에 대해 쓴 이 글은 상당히 신뢰도가 높고 전문성이 있다고 할 수 있다.

이 글을 읽으면서 나는 내가 그동안 너무 '네트워크 분석'에 대한 기본 개념도 없이, 그리고 gephi라는 툴의 가능성과 한계에 대한 고민없이 무작정 네트워크를 다뤄왔다는 생각을 하게 되었다. 사실 네트워크 분석을 한게 아니라 네트워크 분석 툴을 켜서 이리저리 눌러본 것에 불과했던 것 같다. 마치 새로산 DSLR 카메라를 하나의 매뉴얼도 없이 이것저것 눌러보는 것 처럼.

그래서 나는 네트워크 분석과 그 툴에 대한 기본개념 공부를 다시 해야겠다는 생각이 들었고 그 출발점으로 Scott Weingart가 쓴 이 글을 잡았다. 이 글을 다 공부한 후에는 그가 쓴 다른 글들도 더 읽어보려고 한다. 

또한 그 이후에는 Scott Weingart 뿐만아니라 다른 전문가들이 쓴 네트워크 분석에 대한 글들을 읽고 포스팅해보려고 한다. 

물론 모두 영어로 되어있어서 해석하는데 상당한 어려움이 있을 것으로 예상되나, 진짜 공부를 한다는 마음으로 한문장 한문장 꾹꾹 눌러가며 읽고 이해하려고 노력해 볼 것이다.