본 연구에서는 상호작용 과학 틀 안에서 현재 주요한 관심 대상이 되고 있고 여러 사회적 상호작용 중 고유한 특성을 가지고 있는 사람간의 상호작용에 연구의 초점을 맞추고자 한다. 인간 상호작용으로 학술지 평가자를 연구 대상으로 정하여, 전문분야 지식인 간의 상 ...

본 연구에서는 상호작용 과학 틀 안에서 현재 주요한 관심 대상이 되고 있고 여러 사회적 상호작용 중 고유한 특성을 가지고 있는 사람간의 상호작용에 연구의 초점을 맞추고자 한다. 인간 상호작용으로 학술지 평가자를 연구 대상으로 정하여, 전문분야 지식인 간의 상호작용의 특성을 연구한다. 본 연구에서 선정한 지식기반 사회의 전문가 간의 상호작용을 주요 연구 영역으로 지정하고 구성원 간의 상호작용의 특성을 분석함으로써 전문가 집단에 관한 근본적인 통찰로 지식기반 네트워크 활성화에 기여할 수 있을 것이다.

This study aims to investigate the human interactions of the authors who have submitted academic research papers to two domestic journals. The selected journals cover the domain of Management Information Systems. The results of this study will give ...

This study aims to investigate the human interactions of the authors who have submitted academic research papers to two domestic journals. The selected journals cover the domain of Management Information Systems. The results of this study will give us some guidelines about the network characteristics and how to increase the dynamics among the human professionals in a kowledge-based community.

본 연구는 전문가 그룹의 상호작용의 적용 영역으로 경영정보학과 관련된 분야의 전문 학술지에 투고된 논문 평가과정에서 나타난 전문가의 상호작용을 선정하였다. 본 연구의 당초 계획인 특허분야에 형성되어있는 발명자간의 연구 네트워크, 연구기관과 그들의 협업 ...

본 연구는 전문가 그룹의 상호작용의 적용 영역으로 경영정보학과 관련된 분야의 전문 학술지에 투고된 논문 평가과정에서 나타난 전문가의 상호작용을 선정하였다. 본 연구의 당초 계획인 특허분야에 형성되어있는 발명자간의 연구 네트워크, 연구기관과 그들의 협업 네트워크를 분석하는 것으로 연구 도메인을 결정하였으나 특허청을 비롯한 변리사 사무국의 자료가 대외 비밀인 경우가 많고 통합 데이터베이스의 접근이 어려웠다. 본 연구자가 주로 활동하는 2개의 학회의 사무국을 통해서 주요 저널의 최근 3년간의 자료를 확보하고 소셜 네트워크 분석을 위한 1차 모형을 완성하였다.
소셜 네트워크 분석에서 가장 중요한 점은 분석의 목적이고 민감한 정량적인 방법론이기 때문에 주어진 데이터에 충실한 견고한 모형을 제시하는 것이다. 연구자(주로 대학교수와 국가출연 연구소의 연구자)들 간의 논문을 매체로 하는 평가자 간의 상호작용(Interaction)을 분석한 논문은 거의 찾을 수 없었고 학문분야의 상호작용과 분류에 관한 논문은 두세 편을 찾을 수 있었기 때문에, 2개의 학회 사무국을 통해서 공식적으로 받은 자료는 본 연구의 수행에 큰 의미를 가진다고 할 것이다.
본 연구자의 전공분야(경영정보학)를 크게 분류하면 기술측면의 경영정보학과 관리적인 측면에서의 경영정보학으로 구분할 수 있고 더 세분하면 5-6개 영역의 분야로 구분할 수 있을 것이다. 본 연구는 크게는 경영정보학과 인접한 영역에 대해서 저명 학술지에 투고된 논문평가와 관련된 논문투고자와 논문평가자 간의 상호작용을 분석하였다. 더 나아가 큰 분류 영역 혹은 세부 분류 영역 간의 상호작용의 차이점도 분석함으로써 전문가 그룹의 상호작용 특성을 도출하고자 하였다. 1차 분석 결과는 경영정보학의 2개의 큰 영역인 기술과 관리 내(Intra-Area)에서의 연구자 간의 상호작용의 지표를 분석하였고, 2개의 영역 간(Inter-Area)의 상호작용도 분석 중이다.
본 연구에 사용된 분석 패키지는 ‘NetMiner’ 와 ‘NodeXL’ 을 병행하여 사용하였다. 국내 제품인 ‘NetMiner’ 는 네트워크 특성을 나타내는 다양한 지표(Index)를 산출할 수 있는 장점이 있고 ‘NodeXL’은 비록 지표의 산출은 제한되어 있으나 다양한 형태의 그림을 보여주기 때문이다. 사용된 2개의 특징적인 패키지를 사용한 경험을 정리하여 대학원 학생의 세미나 자료로 활용하도록 하였다.
본 연구는 전문가 그룹의 상호작용을 체계적으로 분석하기 위해서 소셜 네트워크를 주된 방법으로 사용하고 통계, 데이터마이닝 방법론을 병행하였다. 본 연구의 진행 절차는 (1) 상호작용 및 소셜 네트워크 분석에 관련된 기존 문헌을 정리하고, (2) 전문가 자문 세미나를 개최하였고, (3) 연구하고자 하는 분야에 대한 견고한 연구모형을 제시하고자 하였고, (4) 분석된 결과를 응용할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 세부적으로 해외 자료 온라인 조사, 해외 연구센터에 소장된 자료 분석, 상호작용 과학 및 소셜 네트워크 분석에 관한 문헌조사, 특정분야에 대한 전문가 자문, 도출된 연구모형의 타당성 검증하였다.

소셜 네트워크 분석(SNA, Social Network Analysis)은 최근 여러 학문 분야에 빠른 속도로 그 필요성이 증가하고 있으며, 현대 사회에서 중요한 기법으로 인식되고 있다. 이 기법은 인류, 생물, 물리, 신문방송, 경제, 지리, 정보, 조직연구, 사회심리, 사회언어 분야에 ...

소셜 네트워크 분석(SNA, Social Network Analysis)은 최근 여러 학문 분야에 빠른 속도로 그 필요성이 증가하고 있으며, 현대 사회에서 중요한 기법으로 인식되고 있다. 이 기법은 인류, 생물, 물리, 신문방송, 경제, 지리, 정보, 조직연구, 사회심리, 사회언어 분야에서 적용될 수 있다. 최근에는 테러리스트 네트워크 분석와 같은 사회범죄를 분석하는 것뿐만 아니라, 신약개발을 위한 단백질 상호작용 네트워크, 특허분석, 참고문헌, 인용자분석, 표절 분석과 같은 새로운 학문 융합분야에도 사용되고 있다. 따라서 본 연구 과제는 다양한 분야의 사회네트워크 분석을 통해서 다방면에서 활용방법을 찾을 수 있을 것이다. 각 분야별 활용방안을 살펴보면 다음과 같다.
(1) 마케팅 분야에서는 소비자의 소셜 네트워크의 구조적 특성과 이를 통한 제품의 확산 분석(Diffusion Analysis)에 활용 될 수 있다. 기술혁신, 모방개인의 잠재 능력과 네트워크 측면에서 확산 모델을 설정하여 분석할 수 있다. 이메일, 메신저, 휴대폰, SMS, 직접대면 등의 다양한 채널을 통해 개인들이 가장 많이 활용하는 커뮤니케이션 채널이 무엇인지를 소셜 네트워크 분석을 통해서 알 수 있으며, 이를 통하여 어떤 제품이 어떻게 확산되는가를 예측할 수가 있다.
(2) 경영정보학분야에서는 정보기술의 기술수용이나 기술채택에 소셜 네트워크가 어떻게 활용되는가를 볼 수가 있다. 특히 Web 2.0을 기반으로 한 블로그나, 트위터나 미투데이 같은 마이크로 블로깅을 통한 네트워크를 분석함으로써, 사회구성원들 간의 정보 교류나 정보 및 새로운 기술 전파의 형태를 알 수가 있다.
(3) 마케팅이나 경영정보학에서의 이러한 네트워크 분석을 위해서는 산업공학과 통계학의 분석기법이 필수적이다. 이러한 기법에는 다차원척도(MDS, Multidimensional Scaling), 네트워크군집화(Network Clustering), 군집화(Clustering) 기법뿐만 아니라, 다양한 데이터마이닝 기법 즉, 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 신경망분석(Neural Networks ), SVM(Support Vector Machines), 베이지안 기법(Naive Bayes, Bayesian Networks), 의사결정나무(Decision Trees) 기법을 이용하여 각 사회현상에 대한 데이터들을 이용하여 네트워크 분석을 할 수 있다.
(4) 교육적 측면에서 보면 본 연구는 사회 네트워크 전반에 걸친 정성적 및 정량적 연구로 사회 네트워크와 관련된 논문을 준비하는 대학원 학생의 강의 및 세미나 자료로 활용될 수 있다. 대학원 학생에게는 연구조사방법론이 중요한 교과목이고 연구 수행의 결과로 나타나는 연구방법론에 대한 자료의 정리는 논문을 준비하는 대학원 학생에게 도움이 될 것이다. 특히 사회 네트워크를 분석하는데 적용되는 방법론은 본 연구의 참여교수는 물론 석박사과정의 대학원생에게도 주지시켜서 향후의 여러 가지 유형의 연구를 수행하는데 도움이 될 것이다.
(5) 정보 획득 효과: 네트워크라는 관계망을 분석하여 이전에 가질 수 없었던 관계 정보를 얻게 되는 효과이다. 네트워크 분석을 통하여 이전에 알지 못했던 사람들과의 관계와 정보를 탐색하는데 드는 비용을 절감할 수 있으며 취득한 다양한 출처의 자료를 정확하게 분석함으로써 고급 정보를 창출하는 효과가 있다. 특히 본 연구의 전문가 그룹 간의 평가(Peer Evaluation)의 다양한 행태를 분석하여 전문 학술지의 논문평가 시스템 개선에 도움을 줄 것이다.
(6) 마케팅 지원 효과: 제품/서비스 네트워크 분석을 통하여 같은 네트워크에 속한 개체들끼리의 정서적 지원, 물질적 지원, 상품 확산(Diffusion), 구전 효과를 알 수 있으므로 마케팅 전략을 수립하는데 도움이 될 것이다.
(7) 사회적 자본(Social Capital) 효과: 소셜 네트워크 분석을 통하여 개인이나 조직이 정보나 특정 자원에 접근할 기회를 제공하는 효과가 있다. 한 네트워크상에서의 행위자의 위상을 찾아서, 연결망의 결속, 중앙성, 구조적 속성, 결속 집단을 분석하여 행위자가 속해 있는 네트워크에서의 역할을 규명할 수 있다. 이렇게 함으로써 향후 조직경영을 위한 정책수립에 활용될 수 있다.
(8) 목표고객 관계관리 효과: 소셜 네트워크 분석을 통하여 네트워크 안에서의 구성원들의 중심성, 연결성, 영향성을 파악함으로써 목표 고객을 설정, 관리하는 전략을 효율적으로 수립하는 효과가 있다. 이러한 목표고객의 설정과 관리는 기업의 신제품 출시(예를 들면, 스마트 폰)에 소셜 네트워크 분석을 통한 고객 네트워크를 예측함으로써 제품에 대한 정보 전달 및 효과적인 제품의 확산에 도움을 줄 수 있다. 이런 목표 고객관리는 기업에서 영향력 있는(또는 중심성이 높은) 고객을 효과적으로 관리하고 유지하는 전략을 수립하는데 기여할 수 있다.