한국멀티미디어학회논문지 (Journal of Korea Multimedia Society)

  • 제12권1호
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  • Pages.139-146
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  • 2009
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  • 1229-7771(pISSN)
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  • 2384-0102(eISSN)
한국멀티미디어학회 (Korea Multimedia Society)
권호 표지

사회연결망 영향력 시각화를 위한 프레임워크

A Framework for Visualizing Social Network Influence

  • 장선희 (성신여자대학교 미디어정보학부) ;
  • 장석현 (아주대학교 미디어과 Integrated Design Lab)
  • 발행 : 2009.01.30
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초록

본 연구는 정보 간의 관계에서 도출되는 특징을 적합하게 보여줄 수 있는 시각화를 위한 연구이다. 정보의 관계에 주목하는 이유는 관계 구조를 통해 정보의 성격과 특징을 파악할 수 있기 때문이며 이러한 정보의 관계는 사회연결망 분석을 통해서 파악할 수 있다. 이 연구에서는 사회연결망분석에서 관계의 성격을 도출하는데 중요한 지표로 다뤄지는 영향력의 시각화를 연구범위로 설정하고 첫째, 연결망 내에서 관계를 나타내는 요소와 영향력을 나타내는 지표를 분류하여 정리하였다. 둘째, 사회연결망에서 영향력을 나타내는 관계의 요소들 간의 연관을 살펴 영향력 시각화의 네트워크를 만들었다. 셋째, 사회연결망 분석과 시각화 프로세스와의 상호작용을 설명하는 영향력 시각화의 프레임워크를 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 영향력 시각화의 네트워크와 프레임워크는 사회연결망의 영향력 요소를 이해하고, 분석하는데 유용하게 사용될 수 있을 뿐만 아니라 연결망의 시각화에 있어 합리적이고 효율적인 접근을 가능하게 함으로써 정보디자인에 있어 새로운 방법적 접근이 되리라고 기대한다.

This paper deals with visualization that can appropriately show the characteristics deduced from relationships between pieces of information. The visualization of influence, which is used as an important index in deducing the characteristics of relationships in social network analysis, was selected as research topic, and first, the elements that show relationships within the network and the index that show influence were classified and organized. Second, the links between relational elements that show influence in social network were examined, and an influence visualization network was created. Third, an influence visualization framework was proposed which explains the interaction between social network analysis and visualization process. The influence visualization network and framework being proposed in this paper can be used not only to understand and analyze the elements that influence social network but also to make it possible to have a rational and efficient approach to network visualization. Hopefully, they will become a new methodological approach to information design.

키워드

참고문헌

  1. L. C. Freeman, "Visualizing Social Networks," Journal of Social Structure, 2000.
  2. A. Peter, B. Shneiderman, "Balancing Systematic and Flexible Exploration of Social Networks," IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Vol. 12, No.5, pp, 693-700, 2006. https://doi.org/10.1109/TVCG.2006.122
  3. J. P. Scott, "Social Network Analysis: A Handbook," SAGE Publications, London, pp.7-16, 27-65, 2000.
  4. S. Wasserman, K Faust, "Social Network Analysis-Methods and Applications," Cambridge University Press, 1999.
  5. S. Wasserman, K Faust, "Social Network Analysis," Cambridge University Press, 1994.
  6. Pak Chung Wong, G. Chin Jr., H. Foote, P. Mackey, J. Thomas, "Have Green-A Visual Analytics Framework for Large Semantic Graphs," IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology, pp. 67-74, October 31-November 2, 2006.
  7. D. J. Watts, S. H. Strogatz, "Collective Dynamics of 'Small-World' Network," Nature, pp. 440-442, Macmillan, 1998.
  8. 장선희, 전보시각화를 위한 사회연결망 분석의 개념요소에 관한 연구, 디자인학연구, 2006년 봄 학술발표대회 논문집, p. 127, 2006.
  9. 김용학, "사회연결망 분석," 박영사, 서울, pp.7-36, 82-122, 2003.
  10. U. Brandes, P. Kenis, D. Wagner, "Communicating Centrality in Policy Network Drawings," IEEE Transactions On Visualization And Computer Graphics, VOL. 9, NO.2, pp. 241-253, 2003. https://doi.org/10.1109/TVCG.2003.1196010
  11. K. Allendoerfer, S. Aluker, G. Panjwani, J. Proctor, D. Sturtz, M. Vukovic, C. Chen, "Adapting the Cognitive Walkthrough Method to Assess the Usability of a Knowledge Domain Visualization," IEEE Symposium on Information Visualization, pp. 195-202, Oct. 23-25, 2005.