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왜 소셜 네트워크에서는 서로 다른 관계를 가진 두 사람이 '동등한' 사람으로 간주될 수 있나요?
소셜 네트워킹 세계에서 우리는 행동이 매우 유사해 보이지만 실제 관계에서는 매우 다른 다양한 개인을 종종 볼 수 있습니다. 이러한 현상은 사람들을 궁금하게 만듭니다. 관계가 명백히 다른 두 사람이 소셜 네트워크에서 왜 동일하게 간주될 수 있습니까? 여기에는 구조 및 기능과 같은 다양한 차원에서 개인을 평가하는 네트워크 유사성 분석이 포함됩니다.
유사성 분석은 소셜 네트워크의 구조를 이해하고 이러한 구조가 전체 소셜 네트워크의 행동, 상호작용, 기능에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
다양한 유형의 유사성
네트워크 분석에서는 구조적 동등성, 자동 동등성, 규칙 동등성을 비롯한 여러 가지 원칙을 기반으로 유사성을 측정할 수 있습니다. 이러한 원칙은 계층 구조를 형성하며, 이는 구조적으로 동등한 개인도 자동으로 규칙과 동등해야 하지만 그 반대는 아님을 나타냅니다.
많은 실제 소셜 네트워크에서는 정확한 동등성이 드물기 때문에 판단 기준을 완화하고 대략적인 동등성 평가 방법을 채택할 필요가 있습니다.
구조적 동등성
구조적 동등성은 두 네트워크 노드가 동일한 이웃을 많이 공유하는 경우 구조적으로 동등한 것으로 간주된다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 두 은행이 동일한 수의 고객을 공유하고 관련 네트워크가 유사한 패턴을 나타내는 경우 구조적으로 동등한 것으로 간주됩니다. 그러나 실제 상황에서는 정확한 구조적 동등성이 일반적이지 않으므로 근사 개념을 고려해야 합니다.
자동 동등성
자동 등가성은 좀 더 완화되었습니다. 즉, 네트워크에서 서로 교환된 위치가 다른 노드 사이의 거리에 영향을 주지 않는 경우 두 노드가 자동으로 등가인 것으로 간주됩니다. 이러한 적용 가능한 시나리오는 조직 구조 분석에 사용될 수 있습니다. 예를 들어 두 관리자가 조직에서 유사한 역할을 수행하는 경우 직접 구매하는 품목이 다르더라도 네트워크에서의 위치와 관계는 어느 정도 동일합니다.
규칙 동등성
규칙 동등성은 상대적 위치의 유사성을 강조합니다. 비록 구체적인 연결고리는 다르지만 두 배우가 집에서 어머니의 역할을 공유할 수도 있습니다. 이러한 상황은 소셜 네트워크에서의 대인 관계의 다양성과 복잡성을 다시 한 번 강조합니다.
소셜 네트워크에서 인간관계의 유사성을 생각할 때, 우리는 실제로 다양한 사회 구조와 주변 환경 사이의 상관관계를 탐구하고 있습니다.
유사성 측정 방법
구조적 동등성을 측정하는 일반적인 방법에는 코사인 유사성을 계산하는 기하 평균, 피어슨 상관 계수, 유클리드 거리 등이 있습니다. 이러한 지표는 개인 간의 유사점과 차이점을 분석하는 데 도움이 되므로 소셜 네트워크의 복잡성을 더 깊이 이해할 수 있습니다.
결론
소셜 네트워크의 유사점을 탐색할 때 우리는 구조와 기능의 유사성으로 인해 서로 다른 관계라도 이익이나 손실을 대가로 여전히 동등한 것으로 간주될 수 있다는 사실을 깨닫게 됩니다. 이러한 맥락에서 소셜 네트워크는 개인 간의 단순한 연결을 반영할 뿐만 아니라 보다 복잡한 사회 구조와 문화적 영향도 반영합니다. 이는 겉보기에 서로 다른 관계에 정말 깊은 공통점이 있는 걸까?라는 생각을 하게 만듭니다.
