네트워크 분석 [소셜 미디어에서 신경망까지]
- 원서명A First Course in Network Science (ISBN 9781108471138)
- 지은이필립포 멘처(Fillippo Menczer), 산토 포르투나토(Santo Fortunato), 칼리튼 데이비스(Calyton A. Davis)
- 옮긴이손승우, 엄영호, 이상훈, 이은, 김희태, 이미진
- ISBN : 9791161756011
- 35,000원
- 2022년 01월 28일 펴냄
- 페이퍼백 | 352쪽 | 188*246mm
- 시리즈 : 데이터 과학
책 소개
소스 코드 파일은 여기에서 내려 받으실 수 있습니다.
https://github.com/AcornPublishing/first-network-science
2022년 대한민국학술원 우수학술도서 선정도서
요약
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.
이 책의 구성
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.
상세 이미지
목차
목차
- 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