온라인 연결망 불평등에 대한 학제적 이론화 모색 (Toward an Interdisciplinary Perspective of Online Network Research)

서지정보

· 발행기관 : 한국사회학회
· 수록지 정보 : 한국사회학 / 47권 / 4호 / 107 ~ 137페이지
· 저자명 : 강정한, 조연정

초록

Web 2.0 시대의 도래와 SNS 서비스를 통한 교류의 폭발적 증가는 온라인 데이터를 이용해 사람 간 상호작용이나 관계에 대한 통찰을 넓힐 수 있는 기회를 가져다주었다. 그러나 이러한 온라인 네트워크 데이터의 폭발적 증가는 네트워크 연구를 계산능력에 의존한 속도경쟁으로 이끈 측면이 있으며, 가상세계의 인간관계에 대한 이론적 통찰보다는 대규모 데이터의 효율적 지표화, 다양한 네트워크 구조를 가로지르는 공통의 패턴이나 연관관계, 즉 법칙의 발견에 주목해온 면이 있다. 이러한 흐름 속에서 온라인 인간관계에 대한 사회과학적 연구는 다소 혼란스런 모습을 보이고 있는데, 본 연구는 멱함수 법칙으로 대변되는 연결 분포의 불평등성을 중심으로 사회과학적 이론화 작업을 세 가지 학제적 측면에서 제안한다. 우선, 면대면 관계와 온라인 관계의 형성원리에 대한 통합적 이해는 멱함수 분포의 이면에 있는 정규분포적인 상호작용의 차원을 밝히는 것과 연관되어 있음을 보이고 경험적 예를 제시한다. 이를 위해 파레토 법칙을 응용한 상호작용의 폭을 정의하고 활용하는 방식을 제안한다. 두 번째로 멱함수 법칙의 사회과학적 진단과 해석은 멱함수 분포의 순서 통계치에 대한 이해가 선행되어야 함을 보인다. 이와 연관하여, 연결 분포의 불평등을 해석할 때 멱함수 분포의 지수에 대한 최대우도추정치 및 파레토 법칙의 일반화를 바탕으로 할 것을 제안한다. 세 번째로 멱함수 법칙의 창발적 생성을 포함한 다양한 온라인상의 사회적 현상을 포괄적으로 설명할 수 있는 이론적 모델이 필요함을 논하고, 그러한 모델의 원형으로서 쿠커-스메일(Cucker-Smale) 미분방정식 모델을 소개하고 적용 가능성을 탐색한다. 이상과 같이 통계학적 분포론이나 미분방정식 모델을 통합한 학제적 이론화를 시도하는 것은, 융합 연구로 나아가고 있는 온라인 연결망 연구에 사회학적 통찰과 해석을 통합하는 데 기여할 것으로 기대한다.

영어초록

The arrival of Web 2.0 and the explosion of social networking services(SNS) expanded opportunities for understanding human interactions via online communications. Those opportunities, in conjunction with massive data-mining, led us to find general laws in online communication but brought us less sociological insight than we could have expected. This article attributes the disappointing contribution of sociology to the lack of theoretical frameworks for online networks and proposes interdisciplinary theory-building efforts threefold. First, the turn of research focus from the small-world network to the power-law network leaves us a missing-link between the normal distribution and the power-law distribution. This article proposes the concept of major tie-width as the link and provides an empirical example. Secondly, the socially meaningful interpretations of power-law distributions require us to correctly understand order-statistics and effectively summarize the degree of inequality in distribution. This article introduces a maximum-likelihood estimation for an exponent of power-law distribution and a generalized Pareto Principle as two indices of inequality. Thirdly, we need to explain how the power-law network emerges from micro-level human communications by a sociologically meaningful model. This article introduces Cucker-Smale model, the first analytic proof of emergent property, and explores its application to the power-law network. We believe that these three efforts can help understand the genesis and structure of online human networks and derive socially meaningful implications.

참고자료

· 없음