정보사회와 소셜 네트워크(2주차)_네트워크 사회의 도래

정보사회와 소셜 네트워크
네트워크 사회의 도래
김영진
국 국민대학교 경영대학원
정보사회와 소셜네트워크 2주차
eternityntruth@gmail.com

정보사회와 소셜 네트워크1

Arab Spring
• 효순이 미선이, 월드컵, 노사모
• Arab spring
• jasmine
• Flashmob
2
<Link>

<Link>

….
5 <Link>

촛불시위
6
1992- 코텔 유료화 반대 집회
2002- 미군 장갑차 여중생 사망
사건 추모 집회 -아이디 '앙마')
의 제안으로 시작
2004-4월: 노무현 대통령 탄핵
소추안 통과 반대
2004-12월: 밀양지역 고교생의
여중생 집단 성폭행 사건
2004-11월 ~ 2005-2월: 국가보
안법 반대 시위
2008-5월: 2008- 대한민국의 촛
불 시위
2009년: 용산 참사 추모 촛불문
화제
2013년: 대한민국 국가정보원 여
론 조작 사건 촛불집회
2014년: 세월호 추모 촛불집회

많아지면 달라진다
8

15
Dash 서비스는 왜 나왔을까?

17
정보사회와 소셜 네트워크technical
economic
occupational
spatial
cultural

Make Equal Society

24
24

25

정보사회와 소셜 네트워크http://www.ons.gov.uk/ons/rel/census/2011-census-analysis/170-years-of-industry/170-years-of-industrial-changeponent.html

Wealth & Product Life Cycle

CEO
Staff
과
마스터
제자
길드
산업혁명 (대량생산)
제3의 물결
마스터
제자
마스터
제자
‘위계 조직’
전문화
부서화
professionalization
rule based governance
Networked model:
Economies of skill:
-access to knowledge
-co-development
-leverage knowledge
-focus on core competences
-learn and innovate
제 3 혁명

Modern Times (13:30~
29

The power of Twitter
34

Knowledge is information structured in representations,
integrated, relevant, aimed at interpreting data (through scheme and models),
explaining, foreseeing, usable in effective action or in thinking
ubiquitous data?

우리나라 초기 전화 이용 사례
39
1891년 고종황제의 조대비(동구릉) 전화문안

Neighborhood 의 확대
http://www.privateline.com/TelephoneHistory2A/ericsson.htmhttp://www.privateline.com/TelephoneHistory2A/ericsson.htm

세계의 동질화?
– 사회는 정치적, 문화적, 사회적으로 닮아간다
• 전세계 어느 곳에서나 McDonalds, 지하철 역은 동일
• societal laws, government are less differentiated
than before

1. 무역
2. 생산: 인도 콜센터
3. 금융
 Thomas L. Friedman The World Is Flat: A Brief History of the
Twenty-first Century. 2005
Global network

47
Ubiquitous computing
vs.
Internet of thing

48
사물 인터넷

49

50

51
지능형 센서 산업동향

52

53

54

55

56
http://m.news.naver.com/read.nhn?mode=LSD&sid1=0
01&oid=008&aid=0003289123
사물 인터넷의 발전??

57

58

59

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61

62
1. 사회 현상 혹은 관찰할 수 있는 대상이 복잡함.
ex. DNA, 인간 관계, 조직 구조 등
2. 연결망 분석을 통해서 행위자(분석 대상)의 위치를 파악할 수 있음
3. 컴퓨터 기술의 발달로 측정 및 시각화의 발달이 이루어 짐
4. 예전까지 생각할 수 없었던 분석대상들에 대한 연구가 가능
ex. 카카오톡, 페이스북, 모바일, SCI
Ⅰ Why Network?

63
Ⅰ Why Network?

64
Ⅰ Why Network?
Friendship Choices Among Fourth Graders (from Moreno, 1934, p. 38).
500명의 학생 사이의 좋아하고 싫어하는 관계망 분석

65
Ⅰ Why Network?

66
Sciences of Network
 네트워크의 분포적 특성
 좁은 세상: path distance
 Power Law, Scale free, Clustering coefficient
 Centralization 정도, Clusters,
 구조 찾기(성의 사회적 구조화)
 네트워크의 생성; Embedding & Structure
 누가 누구와 친구가 되는가?
 사회 구성원리 (Homophily): 결혼의 예
 어느 집단이 네트워크에 투자를 많이 하는가?
 네트워크의 효과
 전염: 메르스, 에볼라, 에이즈, 컴퓨터 바이러스차단 정책
 생산성: network mode of production (SV)
 시장 구조 및 경쟁
 배타적 네트워크와 자원획득 투쟁 (예: 학연?)
 위치 효과: 왕따와 스타의 차이
 소속 효과(정체성)
Network Dynamics

67
좁은 세상
성 명 : 이 아무개 (41세)
현 거주지 : 경기도 고양시
학 력 : C대학 전자공학과 82학번
직 장 : KT
전혀 모르는 두 사람이 몇 다리 건너면 연결될까?

68
한국과 미국의 연락 성공 단계의 분포
»ç ·Ê ¼ö
0
1
2
3
4
5
6
2 3 4 5 6 7 8
´Ü °è
»ç ·Ê ¼ö
미 국(1969) 한 국(2003)

69
1.475 artícles, 493 coautores
Pá l Erdö s (1913-1996)

70
각 전공에서의 연결망 분석 적용: 물리학
• 좁은 세상의 원리 발견
1. Erdos: Random Network
2. Watts: Small World
3. Barabasi: Scale Free Network

71
다양한 사회/자연/물리 현상 탐색
다양한 좁은 세상
사회 네트워크
인터넷 네트워크
웹 네트워크
생태계 먹이사슬망
경제 활동 네트워크
단백질 분자 네트워크
항공 네트워크 (hub & spike)

72
2. Example of SNA

73
???

74
Romantic Network in a highschool

75
Chains of Affection
Male
Female
Male
Female
1212 99
63
22

76

77
Ⅰ IntroVOS의 원리 : 네트워크를 등고선으로!

78
Maps of science
78

79

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82
발현의 구조? 신약의 발견
• 원숭이와 인간의
유전자는 99% 중복
• 생명현상의 차이는
유전자 자체라기 보다는
유전자 네트워크
• 노새와 버새의 유전자는
동일하지만 (말과 당나귀
각각 ½) 유전자 네트워크
의 차이에 의해서 달라짐

83

84
A Social Network Analysis of
Alexander the Great
84

85
How many people
have chosen to
download this
song?
Source: Music Lab, http://www.musiclab.columbia.edu/

86
Experimental setup
 Subjects were randomly assigned to different groups
 1 ‘independent’ group: no information about downloads by
others
 8 ‘social influence groups’
 see how many downloads were made by people in your own group
participants are unaware of the existence of groups, just of ‘others’
 Creates 8 different ‘worlds’ where the success or failure of a song evolves independently

87
Findings about social influence
 Best songs rarely did poorly
 Worst songs rarely did well
 Anything else was possible!
 The greater the social influence, the more unequal and
unpredictable the collective outcomes become.
Experiment 2: songs shown in order of
download popularity
Experiment 1: songs shown in random
order
In both experiments variance in song
success higher in the social influence
case

88
summary
 tagging networks are tripartite
 tagging is a process of invention and imitation
 imitation can skew popularity results

89

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