소장자료

우리의 삶은 네트워크로 둘러싸여 있다. 이제 익숙한 용어가 된 사회연결망은 SNS 친구와 동료, 가족 등의 인간 관계를 기술한다. 사람들은 통신망과 교통망으로 서로 교류하고, 인터넷을 통해 소식을 전한다. 사회의 기본 원자라고 할 수 있는 개인이 어떤 결정을 내리기까지는 뇌 신경망이 우리 사고를 지배한다. 그 생물학적 기저에는 모든 생물의 공통인 신진대사 네트워크, 단백질 네트워크, 유전자 네트워크가 있다. 이 책은 네트워크 과학을 처음 접하는 분들에게 기본적인 기술 용어와 모형뿐 아니라 바로 활용할 수 있는 프로그램을 함께 제공한다. 컴퓨터 프로그램 혹은 코딩이 두려운 분들에게도 네트워크 과학의 기본과 응용을 배우기에 안성맞춤인 첫 여정이 될 것이다.

◈ 이 책의 대상 독자 ◈
기술 분야가 아닌 대학원 입문 과정에도 유용할 수 있지만 주로 학부 수준의 모든 학생을 대상으로 한다. 데이터 과학, 정보학, 비지니스, 컴퓨터 과학, 공학, 정보 과학, 생물학, 물리학, 통계, 사회 과학 프로그램의 학생들은 이 책에서 도움을 받을 수 있다. 네트워크 과학을 더 깊이 연구하고 싶을 만큼 학생들에게 충분히 자극될 것이다.

친숙한 소셜 네트워크에 대해 이야기한다. ‘좁은 세상 성질’(짧은 경로)과 뭉침(clustering)(삼각형과 이행성(transitivity) 같은 개념을 도입할 수 있다. 케빈 베이컨(Kevin Bacon) 게임과 같은 재미있는 학습 활동을 통해 이런 주제를 설명한다. 그런 다음 친구 관계의 역설(Friendship Paradox)을 이용해 허브의 역할을 탐구하고 네트워크의 견고성에 대해 논의한다. 다음으로 방향성 네트워크와 가중치 네트워크를 각각 소개한다. 웹, 위키백과, 참고문헌 인용, 트래픽, 트위터를 이용해 방향과 가중치의 역할을 설명한다. 마지막 세 장에서는 네트워크 생성 모델, 커뮤니티 찾기 방법, 네트워크 위에서 발생하는 동역학적 프로세스와 같은 고급 주제를 다룬다.
각 장에서 어려운 주제와 수학적 표현은 피하고 네트워크의 핵심적인 점을 이해하는 데 필요한 기본 개념에 초점을 맞춘다. 약간의 수학이 도움이 될 때는 글상자로 추가한다. 이러한 다소 기술적인 내용은 건너뛰더라도 기본적으로 주제를 이해하는 데는 문제가 없다. 하지만 이 추가 내용을 따라올 수 있는 학생들은 자료를 더 깊이 이해할 수 있을 것이다. 각 장에는 프로그래밍 튜토리얼과 연습문제가 포함돼 있어 독자가 네트워크 생성과 분석을 위한 실습 활동을 통해 지식을 적용하고 테스트할 수 있다. 이 튜토리얼은 책 전체에 걸쳐 개념을 설명하는 데 사용되는 실제 네트워크의 예에서 이뤄진다.

튜토리얼은 가장 대중적인 스크립트 프로그래밍 언어인 파이썬으로 돼 있다. 파이썬 프로그래밍의 기본 개념을 리뷰하는 입문서는 ‘부록 A’에 포함돼 있다. 모든 튜토리얼은 온라인에서 Ipython 노트북으로 사용할 수 있다.
물론 네트워크 프로그래밍을 위한 igraph, SNAP, graph-tool과 같은 라이브러리도 있다. 이 책에서 선택한 NetworkX는 순수하게 파이썬으로 작성돼 파이썬에 익숙한 학생이 쉽게 디버깅을 할 수 있다. C 언어로 작성됐지만 파이썬 인터페이스로 돼 있는 많은 대안도 있다. 이는 더 효율적이긴 하나 디버깅이 더 어렵다.
마지막으로 일부 장에서는 대화형 모델을 활용해 거대 구성요소(giant components), 좁은 세상 현상(small world), 페이지랭크(PageRank), 선호적 연결(preferential attachment), 전염병 전파(epidemic spreading)와 같은 네트워크 현상을 보여준다. 이러한 모델은 인기 있는 시뮬레이션 플랫폼인 NetLogo로 실행된다. NetLogo 튜토리얼과 몇몇 중요한 모델이 ‘부록 B’에 실려 있다.

◈ 옮긴이의 말 ◈

오늘날 우리의 삶은 다양한 네트워크로 기술됩니다. 교통, 통신, 전기, 가스, 상하수도 등의 사회 인프라는 현대인의 삶을 지탱하는 기본이지요. 우리는 이런 기간망 위에서 다양한 종류의 소셜 네트워크를 이루며 살아갑니다. 가장 기본이 되는 가족이라는 연결에서 시작해 친구, 동문, 직장 동료로 소셜 네트워크는 확대돼 갑니다. 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)는 이런 연결을 손쉽게 표현하는 도구입니다. 각기 다른 SNS들이 각기 다른 역할을 하지요. 개인적인 친분 관계의 지인에게 소식을 전하는 용도인 줄 알았던 것이 미디어의 성격을 띠기도 하고 훌륭한 마케팅 도구가 되기도 합니다.
개인의 생활에는 또한 여러 생물학적 과정이 관여하고 있습니다. 생명 유지에는 에너지를 공급하는 음식의 섭취와 소화 그리고 그 뒤의 신진대사 과정이 개입하고 있지요. 이런 신진대사 과정을 연구하는 데도 네트워크 분석을 활용합니다. 유전자들은 단백질을 조립하기 위한 정보를 갖고 있습니다. 단백질은 다시 유전자의 정보를 읽는 데 관여하지요. 이런 과정이 생명 유지와 번식에 함께하고 있습니다. 이 또한 네트워크 분석을 통해 연구하고 있습니다. 인간의 뇌 연결망 연구를 통해 사람의 의식과 의사결정 과정을 연구합니다. 최근에는 인공신경망 모델을 발전시키기 위해 뇌의 기본 단위인 신경세포들로 구성된 여러 부위들 간의 연결을 연구합니다.
이렇게 중요한 네트워크 분석이 생물학, 사회학, 경제학, 문화, 역사, 예술까지 다양한 분야에 쓰이고 있는 반면, 네트워크 분석을 체계적으로 배울 수 있는 기회는 많지 않습니다. 대학의 어떤 학과로 진학해야 하는지 혹은 어떤 과목을 들으면 되는지가 분명하지 않지요. 네트워크 과학이 본격적으로 연구된 지 20년 정도 지난 비교적 젊은 과학이기에 그럴 수 있겠습니다. 다행인 것은 최근에 네트워크 과학을 설명하는 훌륭한 책들이 여럿 출판됐습니다. 그중 지금 여러분께서 집어 든 이 책이 가장 간략하며 실용적이라 확신합니다.
지난해에 한국복잡계학회의 네트워크 연구자들이 모여 복잡계 네트워크 연구 확산을 위해 해외 좋은 도서를 번역하고 기본서를 집필하자는 데 의견을 모았습니다. 처음으로 번역할 책으로 가장 최근에 출판됐으며 실용적인 프로그램 코드까지 제공하는 책을 선택했습니다. 이 책의 원제인 ‘A First Course in Network Science‘답게 네트워크 분석의 기본 용어와 네트워크 모델을 간략하면서도 충실하게 소개하고 있습니다. 모든 네트워크 용어와 개념을 파이썬 기반의 코드를 이용해 바로 데이터 분석과 함께 확인해볼 수 있도록 하고 있습니다.
이 책의 대표 저자인 필립포 멘처와 산토 포르투나토는 공동 저자인 칼리튼 데이비스가 졸업한 인디애나대학교 블루밍턴의 정보학과 교수로 있으며, ‘인디애나대학교 네트워크 과학 연구소(IUNI)’를 설립했고 이사로 활동하고 있습니다. 모두 네트워크 연구의 최전선에서 활동하는 네트워크 과학자로서 활발한 연구와 저술 활동을 하고 있습니다. 인디애나대학교는 네트워크 과학 분야 최대 학술대회인 NetSci를 주관하며 명실상부 네트워크 과학의 성지가 돼 가고 있습니다. 그들이 공동 저술한 이 책을 한국복잡계학회의 젊은 네트워크 과학자 여섯 명이 함께 번역했습니다. 이 공동 번역 작업 덕분에 좋은 책을 국내에 빠르게 소개할 수 있었고 네트워크 전문용어도 모두 납득할 만한 표현으로 번역하는 데 큰 도움이 됐습니다.

0장. 서론

0.1 소셜 네트워크
0.2 커뮤니케이션 네트워크
0.3 웹과 위키백과
0.4 인터넷
0.5 교통 네트워크
0.6 생물학적 네트워크
0.7 요약
0.8 더 읽을거리

1장. 네트워크 구성요소

1.1 기본 정의
1.2 프로그램 코드에서 네트워크 다루기
1.3 조밀도와 성김도
1.4 서브네트워크
1.5 연결선 수
1.6 방향성 네트워크
1.7 가중치 네트워크
1.8 다중 계층 네트워크와 시간적으로 변하는 네트워크
1.9 네트워크 표현법
1.10 네트워크 그리기
1.11 요약
1.12 더 읽을거리

2장. 좁은 세상

2.1 노드 간의 유사성
2.2 경로와 거리
2.3 연결상태와 덩어리
2.4 트리
2.5 최단 경로 찾기
2.6 사회적 거리
2.7 여섯 단계 분리
2.8 친구의 친구
2.9 요약
2.10 더 읽을거리

3장. 허브

3.1 중심성 측도(중심도)
3.2 중심도 분포
3.3 친구 역설
3.4 극단적인 좁은 세상
3.5 견고성
3.6 코어 분해
3.7 요약
3.8 더 읽을거리

4장. 방향성과 가중치

4.1 방향성 네트워크.
4.2 웹
4.3 페이지랭크
4.4 가중치 네트워크
4.5 정보와 잘못된 정보
4.6 공동 발생 네트워크
4.7 가중치의 불균일도
4.8 요약
4.9 더 읽을거리

5장. 네트워크 모델

5.1 무작위 네트워크
5.2 좁은 세상
5.3 구조 모델
5.4 선호적 연결
5.5 기타 선호적 연결 모델
5.6 요약.
5.7 더 읽을거리

6장. 커뮤니티

6.1 기본 정의
6.2 연관된 문제들
6.3 커뮤니티 찾기
6.4 방법 평가
6.5 요약
6.6 더 읽을거리

7장. 동역학

7.1 아이디어, 정보, 영향력
7.2 전염병 확산
7.3 의견 동역학
7.4 탐색
7.5 요약
7.6 더 읽을거리

부록A. 파이썬 튜토리얼

A.1 주피터 노트북
A.2 조건문
A.3 리스트
A.4 반복문
A.5 튜플
A.6 딕셔너리
A.7 데이터 유형 결합

부록B. 넷로고 모델

B.1 페이지랭크
B.2 거대 덩어리
B.3 좁은 세상
B.4 선호적 연결
B.5 네트워크상의 바이러스
B.6 언어 변경