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사회적 네트워크는 개인, 집단, 조직 또는 전체 사회 간의 관계(사회 단위, 차별화 참조)를 연구하는 데 유용한 이론적 구성 요소입니다. 이 용어는 이러한 상호작용에 의해 결정되는 사회 구조를 설명하는 데 사용됩니다. 주어진 사회 단위가 연결되는 관계는 해당 단위의 다양한 사회적 접촉의 수렴을 나타냅니다. 이 이론적 접근 방식은 필연적으로 관계적입니다. 사회적 상호작용을 이해하기 위한 사회 네트워크 접근 방식의 공리는 사회 현상이 주로 단위 자체의 속성보다는 단위 간 및 단위 내 관계의 속성을 통해 구상되고 조사되어야 한다는 것입니다. 따라서 사회 네트워크 이론에 대한 일반적인 비판 중 하나는 실제로 그렇지 않을 수 있지만 개인의 주체가 종종 무시된다는 것입니다. Scott, John P. (2000). Social Network Analysis: A Handbook (2nd edition). Thousand Oaks, CA: Sage Publications.특히 이러한 네트워크 구성을 형성하는 다양한 유형의 관계가 단일하거나 결합되어 있기 때문에 네트워크 분석은 다양한 연구 기업에 유용합니다. 사회 과학에서 이러한 연구 분야에는 인류학, 생물학, 커뮤니케이션 연구, 경제학, 지리학, 정보 과학, 조직 연구, 사회 심리학, 사회학 및 사회언어학이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다.

1890년대 후반, Émile Durkheim과 Ferdinand Tönnies는 사회 집단에 대한 이론과 연구에서 사회 네트워크의 개념을 예견했습니다. Tönnies는 사회 집단이 가치와 신념을 공유하는 개인을 연결하는 개인적이고 직접적인 사회적 유대로 존재할 수 있다고 주장했습니다. Tönnies, Ferdinand (1887). Gemeinschaft und Gesellschaft, Leipzig: Fues's Verlag. (Translated, 1957 by Charles Price Loomis as Community and Society, East Lansing: Michigan State University Press.)Durkheim은 사회적 사실에 대한 비개인주의적 설명을 제시하며, 사회 현상이 개인이 상호작용할 때 발생하는 현실은 더 이상 개별 행위자의 특성으로 설명할 수 없다고 주장했습니다.Durkheim, Emile (1893). De la division du travail social: étude sur l'organisation des sociétés supérieures, Paris: F. Alcan. (Translated, 1964, by Lewis A. Coser as The Division of Labor in Society, New York: Free Press.)Georg Simmel은 20세기 초에 쓴 글에서 네트워크의 본질과 네트워크 크기가 상호작용에 미치는 영향을 지적하고, 집단이 아닌 느슨하게 짜여진 네트워크에서 상호작용할 가능성을 조사했습니다.Simmel, Georg (1908). Soziologie, Leipzig: Duncker & Humblot.

이 분야의 주요 발전은 1930년대 심리학, 인류학, 수학의 여러 그룹이 독립적으로 활동하면서 볼 수 있습니다.For a historical overview of the development of social network analysis, see: Carrington, Peter J.; Scott, John (2011). "Introduction". The Sage Handbook of Social Network Analysis. Sage. p. 1. ISBN 978-1-84787-395-8.See also the diagram in Scott, John (2000). Social Network Analysis: A Handbook. Sage. p. 8. ISBN 978-0-7619-6339-4. 심리학에서는 1930년대에 Jacob L. Moreno가 소규모 그룹, 특히 교실과 작업 그룹에서 사회적 상호작용을 체계적으로 기록하고 분석하기 시작했습니다. 인류학에서 사회 네트워크 이론의 기초는 Bronislaw MalinowskiMalinowski, Bronislaw (1913). The Family Among the Australian Aborigines: A Sociological Study. London: University of London Press., Alfred Radcliffe-BrownRadcliffe-Brown, Alfred Reginald (1930) The social organization of Australian tribes. Sydney, Australia: University of Sydney Oceania monographs, No.1.Radcliffe-Brown, A. R. (1940). "On social structure". Journal of the Royal Anthropological Institute. 70 (1): 1–12. doi:10.2307/2844197. JSTOR 2844197., Claude Lévi-StraussLévi-Strauss, Claude ([1947]1967). Les structures élémentaires de la parenté. Paris: La Haye, Mouton et Co. (Translated, 1969 by J. H. Bell, J. R. von Sturmer, and R. Needham, 1969, as The Elementary Structures of Kinship, Boston: Beacon Press.)의 이론적 및 민족지학적 연구입니다. Max Gluckman 과 맨체스터 학파와 관련된 사회 인류학자 그룹에는 John A. BarnesBarnes, John (1954). "Class and Committees in a Norwegian Island Parish". Human Relations, (7): 39–58.,J. Clyde Mitchell, Elizabeth Bott SpilliusFreeman, Linton C.; Wellman, Barry (1995). "A note on the ancestral Toronto home of social network analysis". Connections. 18 (2): 15–19.Savage, Mike (2008). "Elizabeth Bott and the formation of modern British sociology". The Sociological Review. 56 (4): 579–605. doi:10.1111/j.1467-954x.2008.00806.x. S2CID 145286556. 등이 포함되어 있으며, 이들은 종종 네트워크 분석이 수행된 첫 번째 현장 연구를 수행하여 남부 아프리카, 인도, 영국의 커뮤니티 네트워크를 조사한 공로를 인정받습니다. 동시에 영국의 인류학자 S. F. Nadel 은 이후 네트워크 분석에 영향을 미친 사회 구조 이론을 성문화했습니다.Nadel, S. F. 1957. The Theory of Social Structure. London: Cohen and West.사회학에서 Talcott Parsons의 초기(1930년대) 연구는 사회 구조를 이해하기 위한 관계적 접근을 위한 발판을 마련했습니다.Parsons, Talcott ([1937] 1949). The Structure of Social Action: A Study in Social Theory with Special Reference to a Group of European Writers. New York: The Free Press. Parsons, Talcott (1951). The Social System. New York: The Free Press.Parsons, Talcott (1951). The Social System. New York: The Free Press.이후 Parsons의 이론을 바탕으로 사회학자 Peter Blau의 연구는 사회교환이론의 관계적 관계를 분석하는 데 강력한 자극을 제공합니다.Blau, Peter (1956). Bureaucracy in Modern Society. New York: Random House, Inc.Blau, Peter (1960). "A Theory of Social Integration". The American Journal of Sociology, (65)6: 545–556, (May).Blau, Peter (1964). Exchange and Power in Social Life.

1970년대부터 학자들은 다른 트랙과 전통을 결합하기 위해 일했다. 어느 한 그은 하버드대학교에 있는 사회학자 Harrison White와 그의 학생들로 구성되어 있었다.당시 하버드 사회관계학과에서 독립적으로 활동하던 인물로는 정치 및 지역사회 사회학과 사회운동에서 네트워크에 주목한 Charles Tilly와, "6단계 분리 이론(six degrees of separation)"을 개발한 Stanley MilgramBernie Hogan. "The Networked Individual: A Profile of Barry Wellman". Archived from the original on 2012-07-12. Retrieved 2012-06-15.이 있었다. Mark GranovetterGranovetter, Mark (2007). "Introduction for the French Reader". Sociologica. 2: 1–8.와 Barry WellmanWellman, Barry (1988). "Structural analysis: From method and metaphor to theory and substance". pp. 19–61 in B. Wellman and S. D. Berkowitz (eds.) Social Structures: A Network Approach, Cambridge, UK: Cambridge University Press.은 White의 제자들 중 한 명으로, 사회 네트워크 분석을 발전시키고 이를 옹호한 인물들이다.Mullins, Nicholas. Theories and Theory Groups in Contemporary American Sociology. New York: Harper and Row, 1973.Tilly, Charles, ed. An Urban World. Boston: Little Brown, 1974.Wellman, Barry. 1988. "Structural Analysis: From Method and Metaphor to Theory and Substance". pp. 19–61 in Social Structures: A Network Approach, edited by Barry Wellman and S. D. Berkowitz. Cambridge: Cambridge University Press.

1990년대 후반부터 사회 네트워크 분석은 Duncan J. Watts, Albert-László Barabási, Peter Bearman, Nicholas A. Christakis, James H. Fowler 등 사회학자, 정치학자, 물리학자들에 의해 활발히 연구되었다. 이들은 온라인 사회 네트워크에 대한 새로운 데이터와, 대면 네트워크와 관련된 "디지털 흔적(digital traces)"을 바탕으로 새로운 모델과 방법을 개발하고 적용하였다.

일반적으로 사회적 네트워크는 자가 조직화Nagler, Jan; Anna Levina; Marc Timme (2011). "Impact of single links in competitive percolation". Nature Physics. 7 (3): 265–270. arXiv:1103.0922. Bibcode:2011NatPh...7..265N. doi:10.1038/nphys1860. S2CID 2809783.되고, 복잡한 구조를 가지며, 시스템을 구성하는 요소들 간의 지역적 상호작용을 통해 전역적으로 일관된 패턴이 나타난다.Newman, Mark, Albert-László Barabási and Duncan J. Watts (2006). The Structure and Dynamics of Networks (Princeton Studies in Complexity). Oxford: Princeton University Press. Wellman, Barry (2008). "Review: The development of social network analysis: A study in the sociology of science". Contemporary Sociology. 37 (3): 221–222. doi:10.1177/009430610803700308. S2CID 140433919.이러한 패턴은 네트워크의 규모가 커질수록 더 뚜렷하게 드러난다. 그러나 예를 들어 전 세계의 모든 대인관계를 포함하는 전역적 네트워크 분석Wasserman, Stanley; Faust, Katherine (1998). Social network analysis : methods and applications (Reprint. ed.). Cambridge [u.a.]: Cambridge Univ. Press. ISBN 978-0521382694.은 실행 가능하지 않을 뿐만 아니라, 정보의 양이 너무 방대해 오히려 유의미하지 않을 수 있다. 계산 능력의 한계, 윤리적 고려, 참여자 모집 및 보상과 같은 실질적인 제약 또한 사회적 네트워크 분석의 범위를 제한한다.Kadushin, C. (2012). Understanding social networks: Theories, concepts, and findings. Oxford: Oxford University Press.Granovetter, M. (1976). "Network sampling: Some first steps". American Journal of Sociology. 81 (6): 1287–1303. doi:10.1086/226224. S2CID 40359730. 또한 대규모 네트워크 분석에서는 지역적 시스템의 미묘한 특성이 사라질 수 있어, 네트워크의 특성을 이해하는 데 있어 정보의 규모보다는 질이 더 중요할 수 있다. 따라서 사회적 네트워크는 연구자의 이론적 질문에 적합한 규모에서 분석된다. 분석 수준들은 반드시 상호 배타적인 것은 아니지만, 일반적으로 네트워크는 세 가지 수준 '미시적, 중간적, 거시적'으로 구분된다.

미시적 수준에서 사회적 네트워크 연구는 일반적으로 한 개인에서 시작하여 그 사람의 사회적 관계를 추적하면서 눈덩이처럼 확장되거나, 특정 사회적 맥락 속의 소규모 집단에서 시작될 수 있다.

: 쌍대란 두 사람 사이의 사회적 관계를 의미한다. 쌍대에 대한 네트워크 연구는 관계의 구조(예: 다중성, 강도), 사회적 평등성, 상호성의 경향 등에 초점을 맞출 수 있다.

: 쌍대에 한 사람을 더하면 삼자가 된다. 이 수준의 연구는 균형, 이행성, 사회적 평등성, 상호성의 경향과 같은 요소들에 집중할 수 있다. Fritz Heider의 균형 이론에서는 삼자가 사회 역동성의 핵심으로 간주된다. 예를 들어 경쟁적인 사랑의 삼각관계에서의 불협화음은 불균형 삼자의 예이며, 이는 관계 중 하나의 변화로 인해 균형 삼자로 전환될 가능성이 있다. 사회 내 우정의 역동성은 균형 삼자를 통해 모델링되어 왔으며, 이러한 연구는 부호 있는 그래프 이론으로 이어지고 있다.

: 사회적 네트워크에서 가장 작은 분석 단위는 특정 사회적 맥락 내의 개인, 즉 “행위자” 또는 “자아”이다. 자아 네트워크 분석은 네트워크의 규모, 관계의 강도, 밀도, 중심성, 명성, 그리고 고립자, 연결자, 다리 역할과 같은 역할에 초점을 둔다.Jones, C.; Volpe, E.H. (2011). "Organizational identification: Extending our understanding of social identities through social networks". Journal of Organizational Behavior. 32 (3): 413–434. doi:10.1002/job.694. 이러한 분석은 심리학이나 사회심리학, 민족지적 친족 분석 또는 개인 간 관계의 족보적 연구에서 가장 일반적으로 사용된다.

: 네트워크 연구의 하위 집합 수준은 미시 수준에서 시작되지만, 중간 수준 분석으로 넘어갈 수도 있다. 이 수준의 연구는 거리, 도달 가능성,파벌, 응집된 하위 집단 또는 기타 집단 행동 및 행위에 집중할 수 있다.de Nooy, Wouter (2012). "Social Network Analysis, Graph Theoretical Approaches to". Computational Complexity. Springer. pp. 2864–2877. doi:10.1007/978-1-4614-1800-9_176. ISBN 978-1-4614-1800-9.

일반적으로 중간 수준의 이론은 미시 수준과 거시 수준 사이에 해당하는 인구 규모에서 출발한다. 그러나 중간 수준은 미시 수준과 거시 수준 간의 연결을 밝혀내기 위해 특별히 설계된 분석을 의미할 수도 있다. 중간 수준 네트워크는 밀도가 낮은 편이며, 대인 관계 중심의 미시 수준 네트워크와는 구별되는 인과적 과정을 나타낼 수 있다.Hedström, Peter; Sandell, Rickard; Stern, Charlotta (2000). "Mesolevel Networks and the Diffusion of Social Movements: The Case of the Swedish Social Democratic Party" (PDF). American Journal of Sociology. 106 (1): 145–172. doi:10.1086/303109. hdl:10016/34606. S2CID 3609428. Archived (PDF) from the original on 2016-03-04. Retrieved 2012-02-26.

: 공식 조직은 공동의 목표를 위해 과업을 분배하는 사회 집단이다. 조직에 대한 네트워크 연구는 공식적 또는 비공식적 관계를 기준으로 조직 내 또는 조직 간 연결에 초점을 맞출 수 있다. 조직 내부의 네트워크는 특히 지점, 프랜차이즈, 반자율적 부서 등 여러 단위를 가진 대규모 조직일 경우, 여러 수준의 분석을 포함하는 경우가 많다. 이러한 경우 연구는 종종 작업 집단 수준과 조직 전체 수준에서 수행되며, 두 구조 간의 상호작용에 집중한다.Riketta, M.; Nienber, S. (2007). "Multiple identities and work motivation: The role of perceived compatibility between nested organizational units". British Journal of Management. 18: S61–77. doi:10.1111/j.1467-8551.2007.00526.x. S2CID 144857162. 온라인 네트워크 그룹에 대한 실험에서는 자율 에이전트를 그룹에 추가하는 등의 다양한 개입을 통해 집단 수준의 조정을 최적화하는 방법이 입증되었다.Shirado, Hirokazu; Christakis, Nicholas A (2017). "Locally noisy autonomous agents improve global human coordination in network experiments". Nature. 545 (7654): 370–374. Bibcode:2017Natur.545..370S. doi:10.1038/nature22332. PMC 5912653. PMID 28516927.

: 사회 네트워크에 대한 지수적 무작위 그래프 모델은 1980년대에 사회 네트워크 분석의 최첨단 방법으로 자리 잡았다. 이 틀은 인간 사회 네트워크에서 일반적으로 관찰되는 사회구조적 효과, 예를 들어 노드의 연결 정도에 따른 구조적 효과, 상호성, 이행성 그리고 노드 수준에서는 동질성, 속성 기반 활동성 및 인기 효과 등을 표현할 수 있다. 이러한 효과들은 네트워크 관계 간의 의존성에 대한 명시적인 가설에서 도출된다. 모델의 매개변수는 네트워크 내의 소규모 부분 그래프 구성의 빈도로 표현되며, 이는 특정 네트워크가 어떻게 지역적 사회 과정을 조합하여 나타나는지를 설명하는 데 쓰인다. 이러한 확률 기반 모델은 특정 행위자 집합에 대한 네트워크를 기반으로 하여, 미시적 네트워크의 제약적인 쌍대 독립성 가정에서 벗어난 일반화를 가능하게 하며, 사회적 행동의 이론적 구조 기반에서 모델을 구성할 수 있도록 한다.Cranmer, Skyler J.; Desmarais, Bruce A. (2011). "Inferential Network Analysis with Exponential Random Graph Models". Political Analysis. 19 (1): 66–86. CiteSeerX 10.1.1.623.751. doi:10.1093/pan/mpq037.

: 스케일 프리 네트워크란 적어도 점근적으로는 그 차수 분포가 멱법칙을 따르는 네트워크를 말한다. 네트워크 이론에서 스케일 프리 이상적 네트워크는 차수 분포를 통해 사회 집단의 규모 분포를 밝혀내는 무작위 네트워크로 간주된다.Moreira, André A.; Demétrius R. Paula; Raimundo N. Costa Filho; José S. Andrade Jr. (2006). "Competitive cluster growth in complex networks". Physical Review E. 73 (6): 065101. arXiv:cond-mat/0603272. Bibcode:2006PhRvE..73f5101M. doi:10.1103/PhysRevE.73.065101. PMID 16906890. S2CID 45651735. 스케일 프리 네트워크의 구체적인 특성은 이를 생성하는 이론 및 분석 도구에 따라 달라지지만, 일반적으로 몇 가지 공통된 특성이 있다.

스케일 프리 네트워크에서 주목할 만한 특성 중 하나는 평균보다 훨씬 많은 연결을 가진 정점이 상대적으로 흔하다는 점이다. 이러한 높은 차수를 가진 노드는 종종 "허브"라고 불리며, 네트워크 내에서 특정한 기능을 수행할 수 있지만, 이는 사회적 맥락에 따라 크게 달라질 수 있다. 또 다른 일반적인 특성은 클러스터링 계수의 분포가 정점의 차수가 증가할수록 감소한다는 점이다. 이 분포 역시 멱법칙을 따른다.Barabási, Albert-László (2003). Linked: how everything is connected to everything else and what it means for business, science, and everyday life. New York: Plum. 위에서 언급된 바라바시의 네트워크 진화 모델은 스케일 프리 네트워크의 한 예이다.

거시 수준의 분석은 대인 간 상호작용 자체를 추적하기보다는, 대규모 인구 집단 내에서 발생하는 상호작용의 결과, 예를 들어 경제적 혹은 기타 자원의 이동을 추적하는 데 초점을 둔다.

:대규모 네트워크는 거시 수준과 거의 동의어로 사용되는 용어이며, 주로 사회과학, 행동과학, 경제학 분야에서 사용된다. 원래 이 용어는 컴퓨터 과학 분야에서 광범위하게 사용되었으며, 이후 사회 네트워크 분석에도 도입되었다.

:대부분의 대규모 사회 네트워크는 사회적 복잡성의 특징을 보이는데, 이는 네트워크 위상에서 단순하지 않은 특성들을 포함하며, 요소들 간의 연결 패턴이 완전히 규칙적이지도 무작위적이지도 않은 복합적 구조를 가진다는 점에서 생물학적, 기술적 네트워크와 유사하다. 이러한 복잡 네트워크의 특징에는 '차수 분포에서의 'heavy tail'/높은 클러스터링 계수/정점 간의 동질 연결 또는 이질 연결/커뮤니티 구조/계층 구조'같은 요소를 가진다. 행위자 지향 네트워크의 경우, '상호성, 삼자 중요도 프로파일, 그 외 여러 고유한 구조적 특성'같은 추가적 특징들도 나타난다. 이에 반해, 기존에 수학적으로 연구되어 온 격자나 무작위 그래프와 같은 네트워크 모델은 이러한 복잡성을 보여주지 않는 경우가 많다.Strogatz, Steven H. (2001). "Exploring complex networks". Nature. 410 (6825): 268–276. Bibcode:2001Natur.410..268S. doi:10.1038/35065725. PMID 11258382.

:사회적 네트워크 분석에는 다양한 이론적 틀이 도입되어 활용되고 있다. 그중 가장 두드러진 것들은 그래프 이론, 균형 이론, 사회적 비교 이론, 그리고 보다 최근에는 사회 정체성 접근 등이 있다.Kilduff, M.; Tsai, W. (2003). Social networks and organisations. Sage Publications.

:사회 네트워크 분석에서 완전한 이론이 많이 생산된 것은 아니지만, 두 가지 중요한 이론이 있다. 그것은 구조적 역할 이론과 이질성 이론이다.

이질성 이론의 기초는 한 연구에서 도출된 발견에 있다. 그 연구에서는 더 많은 약한 결속이 정보 탐색과 혁신에서 중요할 수 있다는 사실을 밝혀냈다. 이는 clique가 더 동질적인 의견을 가지며 많은 공통된 특성을 공유하는 경향이 있기 때문이다. 이러한 동질성 경향은 clique 구성원들이 처음에는 서로 끌리게 만든 이유였다. 그러나 서로 비슷하다면, 각 clique 구성원은 다른 구성원들이 아는 것에 대해 거의 알게 된다. 새로운 정보나 통찰을 찾기 위해 clique 구성원들은 clique를 넘어 다른 친구나 지인들을 찾아봐야 한다. 이것이 Granovetter가 말한 "약한 결속의 강도"이다.Granovetter, M. (1973). "The strength of weak ties". American Journal of Sociology. 78 (6): 1360–1380. doi:10.1086/225469. S2CID 59578641

네트워크 맥락에서 사회적 자본은 사람들이 네트워크 내에서의 위치 덕분에 이점을 가지는 경우에 존재한다. 네트워크 내의 연락망은 정보를 제공하고, 기회를 제공하며, 네트워크 내 중심 인물에게 유익한 관점을 제공한다. 대부분의 사회 구조는 강한 연결의 밀집된 클러스터로 특징 지어지는 경향이 있다.Burt, Ronald (2004). "Structural Holes and Good Ideas". American Journal of Sociology. 110 (2): 349–399. CiteSeerX 10.1.1.388.2251. doi:10.1086/421787. S2CID 2152743. 이러한 클러스터 내의 정보는 일반적으로 동질적이고 중복적이다. 비중복 정보는 대개 서로 다른 클러스터의 연락망을 통해 얻어진다. 두 개의 별개의 클러스터가 비중복 정보를 가지면, 그들 사이에는 구조적 틈이 있다고 한다. 따라서 구조적 틈을 연결하는 네트워크는 겹치는 것이 아니라 어느 정도 추가적인 네트워크 이점을 제공한다. 이상적인 네트워크 구조는 덩굴과 클러스터 구조를 가지고 있으며, 이는 많은 서로 다른 클러스터와 구조적 틈에 접근할 수 있는 기회를 제공한다.Burt, Ronald (1992). Structural Holes: The Social Structure of Competition. Cambridge, MA: Harvard University Press.

구조적 틈이 풍부한 네트워크는 정보 이점을 제공하는 사회적 자본의 한 형태이다. 구조적 틈을 연결하는 네트워크의 주요 사용자는 다양한 출처와 클러스터에서 정보를 얻을 수 있다. 예를 들어, 비즈니스 네트워크에서 이는 개인의 경력에 유리한데, 그가 네트워크를 통해 다양한 산업에서 폭넓은 연락망을 가지고 있으면 구직 기회나 새로운 기회를 더 많이 접할 가능성이 높기 때문이다. 이 개념은 Mark Granovetter의 약한 결속의 이론과 유사하며, 이는 폭넓은 연락망을 갖는 것이 취업에 가장 효과적이라는 기초 위에 성립한다. 구조적 틈은 사회 네트워크 분석에서 널리 적용되었으며, 다양한 실용적인 시나리오뿐만 아니라 기계 학습 기반의 사회 예측에도 활용되고 있다.Lin, Zihang; Zhang, Yuwei; Gong, Qingyuan; Chen, Yang; Oksanen, Atte; Ding, Aaron Yi (2022). "Structural Hole Theory in Social Network Analysis: A Review" (PDF). IEEE Transactions on Computational Social Systems. 9 (3): 724–739. doi:10.1109/TCSS.2021.3070321.

연구는 네트워크 분석을 사용하여 예술가들이 박물관 전시회에서 함께 전시될 때 형성되는 네트워크를 조사했다. 이러한 네트워크는 예술가의 개별적인 업적을 통제하더라도 예술가의 역사적 인정과 역사적 이야기에 영향을 미친다고 밝혀졌다.Braden, L.E.A.; Teekens, Thomas (2020-08-01). "Historic networks and commemoration: Connections created through museum exhibitions". Poetics. 81: 101446. doi:10.1016/j.poetic.2020.101446. hdl:1765/127209. ISSN 0304-422X. Braden, L. E. A. (2021-01-01). "Networks Created Within Exhibition: The Curators' Effect on Historical Recognition". American Behavioral Scientist. 65 (1): 25–43. doi:10.1177/0002764218800145. ISSN 0002-7642.다른 연구는 예술가들의 네트워크 그룹화가 개별 예술가의 경매 성과에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 살펴본다.Braden, L. E. A.; Teekens, Thomas (September 2019). "Reputation, Status Networks, and the Art Market". Arts. 8 (3): 81. doi:10.3390/arts8030081. hdl:1765/119341. 예술가의 명성은 더 높은 명성의 네트워크와 연관될 때 증가하는 것으로 나타났지만, 이러한 연관성은 예술가의 경력이 진행됨에 따라 수익이 감소하는 경향을 보인다.

J.A. Barnes의 시대에서 "공동체"는 특정한 지리적 위치를 의미했고, 공동체 관계에 대한 연구는 누가 누구와 대화하고, 교류하고, 거래하며, 교회에 참석하는지와 관련이 있었다. 그러나 오늘날에는 통신 기기와 사회적 네트워크 서비스를 통해 확장된 "온라인" 공동체가 발전하였다. 이러한 기기와 서비스는 방대한 유지 관리와 분석을 필요로 하며, 종종 네트워크 과학 방법을 사용한다. 오늘날 공동체 개발 연구는 이러한 방법을 광범위하게 활용하고 있다.

복잡 네트워크는 사회적 복잡성과 복합 적응 시스템을 모델링하고 해석하는 데 필요한 특정 방법을 요구하며, 그 중 동적 네트워크 분석 기법이 포함된다. 이중 단계 진화와 같은 메커니즘은 연결성의 시간적 변화가 사회 네트워크 내 구조 형성에 어떻게 기여하는지를 설명한다.

사회 네트워크 연구는 행위자 간 상호 의존성의 본질과 이것이 갈등과 협력의 결과와 어떻게 관련되는지를 조사하는 데 사용된다. 연구 분야에는 시위같은 집단 행동 참여자들 간의 협력적 행동, 비공식 정부 네트워크를 통한 공동체 내 평화적 행동과 사회적 규범, 공공재 증진, 국가 내 갈등과 국가 간 갈등에서의 사회 네트워크의 역할, 정치인, 유권자, 관료 간의 사회적 네트워크 등이 포함된다.Larson, Jennifer M. (11 May 2021). "Networks of Conflict and Cooperation". Annual Review of Political Science. 24 (1): 89–107. doi:10.1146/annurev-polisci-041719-102523.

범죄학과 도시 사회학에서는 범죄 행위자들 간의 사회적 네트워크에 많은 관심을 기울였다. 예를 들어, 살인은 갱단 간의 일련의 교환으로 볼 수 있다. 살인은 하나의 출처에서 확산되는 것으로 볼 수 있으며, 더 약한 갱단은 강한 갱단의 멤버를 복수로 죽일 여유가 없지만, 그들의 힘을 유지하기 위해 다른 폭력적인 행위를 저질러야 한다.Papachristos, Andrew (2009). "Murder by Structure: Dominance Relations and the Social Structure of Gang Homicide" (PDF). American Journal of Sociology. 115 (1): 74–128. doi:10.2139/ssrn.855304. PMID 19852186. S2CID 24605697. Archived from the original (PDF) on 7 April 2014. Retrieved 29 March 2013.

아이디어와 혁신의 확산 연구는 한 행위자에서 다른 행위자나 문화 간의 아이디어 및 혁신의 확산과 사용에 초점을 맞춘다. 이 연구 분야는 왜 일부 사람들이 아이디어와 혁신의 "초기 수용자"가 되는지 설명하고, 사회 네트워크 구조가 혁신의 확산을 촉진하거나 방해하는 방식과 이를 연결한다. 예를 들어, 신조어와 같은 언어적 혁신의 사회적 확산이 이에 해당된다. 실험과 대규모 현장 실험은 온두라스 마을Kim, David A.; Hwong, Alison R.; Stafford, Derek; Hughes, D. Alex; O'Malley, A. James; Fowler, James H.; Christakis, Nicholas A. (2015-07-11). "Social network targeting to maximise population behaviour change: a cluster randomised controlled trial". Lancet. 386 (9989): 145–153. doi:10.1016/S0140-6736(15)60095-2. ISSN 1474-547X. PMC 4638320. PMID 25952354.Airoldi, Edoardo M.; Christakis, Nicholas A. (2024-05-03). "Induction of social contagion for diverse outcomes in structured experiments in isolated villages". Science. 384 (6695): eadi5147. Bibcode:2024Sci...384i5147A. doi:10.1126/science.adi5147. ISSN 0036-8075. PMID 38696582., 인도 슬럼프Alexander, Marcus; Forastiere, Laura; Gupta, Swati; Christakis, Nicholas A. (2022-07-26). "Algorithms for seeding social networks can enhance the adoption of a public health intervention in urban India". Proceedings of the National Academy of Sciences. 119 (30): e2120742119. Bibcode:2022PNAS..11920742A. doi:10.1073/pnas.2120742119. ISSN 0027-8424. PMC 9335263. PMID 35862454., 혹은 실험실Fowler, James H.; Christakis, Nicholas A. (2010). "Cooperative behavior cascades in human social networks". Proceedings of the National Academy of Sciences. 107 (12): 5334–5338. arXiv:0908.3497. Bibcode:2010PNAS..107.5334F. doi:10.1073/pnas.0913149107. PMC 2851803. PMID 20212120.과 같은 다양한 환경에서 바람직한 행동의 연속성을 유도할 수 있음을 보여주었다. 또 다른 실험들은 투표 행동Bond, RM; Fariss, CJ; Jones, JJ; Kramer, ADI; Marlow, C; Settle, JE; Fowler, JH (2012). "A 61-million-person experiment in social influence and political mobilization". Nature. 489 (7415): 295–298. Bibcode:2012Natur.489..295B. doi:10.1038/nature11421. PMC 3834737. PMID 22972300., 감정Kramer, ADI; Guillory, JE; Hancock, JT (2014). "Experimental evidence of massive-scale emotional contagion through social networks" (PDF). Proceedings of the National Academy of Sciences. 111 (24): 8788–8790. Bibcode:2014PNAS..111.8788K. doi:10.1073/pnas.1320040111. PMC 4066473. PMID 24889601., 위험 인식Moussaid, M; Brighton, H; Gaissmaier, W (2015). "The amplification of risk in experimental diffusion chains" (PDF). Proceedings of the National Academy of Sciences. 112 (18): 5631–5636. arXiv:1504.05331. Bibcode:2015PNAS..112.5631M. doi:10.1073/pnas.1421883112. PMC 4426405. PMID 25902519., 상업적 제품 등의 사회적 전염을 실험적으로 유도한 사례들을 문서화했다.Aral, Sinan; Walker, Dylan (2011). "Creating Social Contagion Through Viral Product Design: A Randomized Trial of Peer Influence in Networks". Management Science. 57 (9): 1623–1639. doi:10.1287/mnsc.1110.1421.

===인구학===

인구학에서 사회 네트워크 연구는 셈하기 어려운 집단을 추정하고 접근하는 새로운 샘플링 방법을 제공했다. 예를 들어, 응답자 기반 샘플링은 설문 조사에 응답한 사람들이 추가 응답자를 추천하는 네트워크 기반 샘플링 기법이다.Gile, Krista J.; Beaudry, Isabelle S.; Handcock, Mark S.; Ott, Miles Q. (7 March 2018). "Methods for Inference from Respondent-Driven Sampling Data". Annual Review of Statistics and Its Application. 5 (1): 65–93. Bibcode:2018AnRSA...5...65G. doi:10.1146/annurev-statistics-031017-100704. S2CID 67695078. Archived from the original on 31 January 2022. Retrieved 21 September 2021.Heckathorn, Douglas D.; Cameron, Christopher J. (31 July 2017). "Network Sampling: From Snowball and Multiplicity to Respondent-Driven Sampling". Annual Review of Sociology. 43 (1): 101–119. doi:10.1146/annurev-soc-060116-053556.

===경제 사회학===

사회학 분야는 거의 전적으로 사회적 상호작용의 결과 네트워크에 초점을 맞춘다. 더 좁게는 경제 사회학이 개인과 집단의 행동적 상호작용을 사회적 자본과 사회적 "시장"을 통해 살펴본다. Mark Granovetter와 같은 사회학자들은 정치, 경제 및 다른 기관의 분석에서 자주 등장하는 사회 구조, 정보, 처벌 또는 보상의 능력, 신뢰와 관련된 상호작용에 대한 핵심 원칙을 개발했다. Granovetter는 사회 구조와 사회 네트워크가 경제적 결과(예: 채용, 가격, 생산성, 혁신)에 어떻게 영향을 미치는지 살펴보고, 사회 구조와 네트워크가 경제에 미치는 영향을 분석하는 사회학자들의 기여를 설명한다.Granovetter, Mark (2005). "The Impact of Social Structure on Economic Outcomes". The Journal of Economic Perspectives. 19 (1): 33–50. doi:10.1257/0895330053147958. JSTOR 4134991. S2CID 263519132.

사회 네트워크 분석은 전염병 연구뿐만 아니라 환자 통신 및 교육, 질병 예방, 정신 건강 진단 및 치료, 건강 관리 조직 및 시스템 연구 등에서 점점 더 많이 활용되고 있다.Levy, Judith and Bernice Pescosolido (2002). Social Networks and Health. Boston, MA: JAI Press.

===인간 생태학===

인간 생태학은 인간과 그들의 자연, 사회적, 구축된 환경 사이의 관계를 연구하는 학제간 및 초학제적 연구이다. 인간 생태학의 과학적 철학은 지리학, 사회학, 심리학, 인류학, 동물학, 자연 생태학 등과 연결된 확산적인 역사를 가지고 있다.Crona, Beatrice and Klaus Hubacek (eds.) (2010). "Special Issue: Social network analysis in natural resource governance" Archived 2012-06-04 at the Wayback Machine. Ecology and Society, 48.Ernstson, Henrich (2010). "Reading list: Using social network analysis (SNA) in social-ecological studies". Resilience Science Archived 2012-04-03 at the Wayback Machine

문학 시스템 연구에서 네트워크 분석은 Anheier, Gerhards와 RomoAnheier, H. K.; Romo, F. P. (1995). "Forms of capital and social structure of fields: examining Bourdieu's social topography". American Journal of Sociology. 100 (4): 859–903. doi:10.1086/230603. S2CID 143587142., De NooyDe Nooy, W (2003). "Fields and networks: Correspondence analysis and social network analysis in the framework of Field Theory". Poetics. 31 (5–6): 305–327. doi:10.1016/S0304-422X(03)00035-4., SenekalSenekal, B. A. (2012). "Die Afrikaanse literêre sisteem: ʼn Eksperimentele benadering met behulp van Sosiale-netwerk-analise (SNA)". LitNet Akademies. 9: 3., LotkerLotker, Zvi (2021), "Machine Narrative", Analyzing Narratives in Social Networks, Cham: Springer International Publishing, pp. 283–298, doi:10.1007/978-3-030-68299-6_18, ISBN 978-3-030-68298-9, S2CID 241976819, archived from the original on 2023-02-04, retrieved 2022-03-16 등이 적용하여 문학이 어떻게 기능하는지 다양한 측면을 연구했다. 기본 전제는 Even-Zohar의 저서부터 시작된 폴리시스템 이론을 네트워크 이론과 통합하여, 작가, 평론가, 출판사, 문학 역사 등 다양한 문학 네트워크 내의 다양한 행위자들 간의 관계를 시각화하고 매핑할 수 있다는 것이다.

===조직 연구===

공식적 또는 비공식적 조직 관계, 조직 커뮤니케이션, 경제학, 경제 사회학 및 다른 자원 이동 연구 등에서 사회 네트워크가 활용된다. 사회 네트워크는 또한 조직들이 서로 어떻게 상호작용하는지, 경영진 간의 비공식적 연결, 다양한 조직 간의 개별 직원들 간의 연결을 분석하는 데 사용된다.Podolny, J. M.; Baron, J. N. (1997). "Resources and relationships: Social networks and mobility in the workplace". American Sociological Review. 62 (5): 673–693. CiteSeerX 10.1.1.114.6822. doi:10.2307/2657354. JSTOR 2657354. 많은 조직 사회 네트워크 연구는 팀에 초점을 맞춘다.Park, Semin; Grosser, Travis J.; Roebuck, Adam A.; Mathieu, John E. (3 February 2020). "Understanding Work Teams From a Network Perspective: A Review and Future Research Directions". Journal of Management. 46 (6): 1002–1028. doi:10.1177/0149206320901573. 팀 네트워크 연구 내에서는 중심성 및 권력, 팀의 도구적 및 표현적 관계의 밀도와 집중화, 팀 간 네트워크 역할 등을 평가하는 연구가 진행된다. 조직 내 네트워크는 조직 몰입도Lee, J.; Kim, S. (2011). "Exploring the role of social networks in affective organizational commitment: Network centrality, strength of ties, and structural holes". The American Review of Public Administration. 41 (2): 205–223. doi:10.1177/0275074010373803. S2CID 145641976., 조직 식별, 대인 시민 행동Bowler, W. M.; Brass, D. J. (2011). "Relational correlates of interpersonal citizenship behaviour: A social network perspective". Journal of Applied Psychology. 91 (1): 70–82. CiteSeerX 10.1.1.516.8746. doi:10.1037/0021-9010.91.1.70. PMID 16435939.에 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다.

사회적 자본은 사회적 관계가 중심인 경제적 및 문화적 자본의 한 형태로, 거래는 상호성, 신뢰 및 협력으로 특징지어지며, 시장 행위자들은 주로 자신이 아닌 공동의 이익을 위해 재화와 서비스를 생산한다. 사회적 자본은 세 가지 차원으로 나뉜다: 구조적 차원, 관계적 차원, 인지적 차원. 구조적 차원은 파트너들이 어떻게 상호작용하며, 사회 네트워크 내에서 어떤 특정한 파트너들이 만나는지를 설명한다. 또한, 구조적 차원은 조직 간 관계의 수준을 나타낸다. 관계적 차원은 파트너 간 신뢰성, 규범, 기대 및 관계의 특성을 설명한다. 인지적 차원은 조직들이 그들의 관계와 상호작용으로 인해 공통된 목표와 목적을 얼마나 공유하는지 분석한다.(Claridge, 2018).

사회적 자본은 사회적 관계의 가치와 긍정적인 결과를 달성하기 위한 협력과 신뢰의 역할에 관한 사회학적 개념이다. 이 용어는 사람들이 사회적 유대 관계에서 얻을 수 있는 가치를 의미한다. 예를 들어, 새로운 이민자는 이미 정착한 이민자들과의 사회적 유대를 통해 자신이 알지 못하는 지역 언어로 인해 어려움을 겪을 수 있는 직업을 얻을 수 있다. 사회적 자본과 사회 네트워크 활용의 강도 사이에는 긍정적인 관계가 있다.ebastián, Valenzuela; Namsu Park; Kerk F. Kee (2009). "Is There Social Capital in a Social Network Site? Facebook Use and College Students' Life Satisfaction, Trust, and Participation". Journal of Computer-Mediated Communication. 14 (4): 875–901. doi:10.1111/j.1083-6101.2009.01474.x. Wang, Hua & Barry Wellman (2010). "Social Connectivity in America: Changes in Adult Friendship Network Size from 2002 to 2007". American Behavioral Scientist. 53 (8): 1148–1169. doi:10.1177/0002764209356247. S2CID 144525876.동적 프레임워크에서는 네트워크에서의 높은 활동이 높은 사회적 자본으로 이어지며, 이는 다시 더 많은 활동을 촉진한다.Koley, Gaurav; Deshmukh, Jayati; Srinivasa, Srinath (2020). "Social Capital as Engagement and Belief Revision". In Aref, Samin; Bontcheva, Kalina; Braghieri, Marco; Dignum, Frank; Giannotti, Fosca; Grisolia, Francesco; Pedreschi, Dino (eds.). Social Informatics. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 12467. Cham: Springer International Publishing. pp. 137–151. doi:10.1007/978-3-030-60975-7_11. ISBN 978-3-030-60975-7. S2CID 222233101. Archived from the original on 2021-06-09. Retrieved 2021-06-09.Gaudeul, Alexia; Giannetti, Caterina (2013). "The role of reciprocation in social network formation, with an application to LiveJournal". Social Networks. 35 (3): 317–330. doi:10.1016/j.socnet.2013.03.003. ISSN 0378-8733.

이 특정 클러스터는 고객 참여가 판매 및 브랜드 이미지에 미치는 영향을 고려하여 브랜드 이미지 및 프로모션 전략의 효과를 측정한다. 이는 데이터 마이닝 및 분석과 같은 수학적 연구 영역에 의존하는 감성 분석 기법을 통해 측정된다. 이 연구 분야는 소비자 행동을 이해하고 판매를 촉진하는 것을 목표로 하는 상업적 응용 프로그램을 생성한다.

===네트워크 위치와 이점===

많은 조직에서 구성원들은 자신의 그룹 내에서 활동을 집중시키는 경향이 있어 창의성을 제한하고 기회를 제한한다. 구조적 구멍을 연결하는 네트워크를 가진 사람은 새로운 기회를 발견하고 개발하는 데 유리하다. 이러한 사람은 서로 연결되지 않은 두 클러스터 사이에서 정보를 "중개"하여 사회적 자본을 동원할 수 있으며, 이를 통해 새로운 아이디어, 의견 및 기회에 접근할 수 있다. 영국의 철학자이자 정치 경제학자인 John Stuart Mill은 "인간을 서로 다른 사람들과 접촉하게 만드는 것의 가치를 과대평가할 수 없다. 이러한 소통은 진보의 주요한 원천 중 하나"라고 썼다.Mill, John (1909). Principles of Political Economy. Library of Economics and Liberty: William J Ashley. 따라서 구조적 틈이 풍부한 네트워크를 가진 사람은 새로운 아이디어와 기회를 통해 조직에 가치를 추가할 수 있다. 이는 개인의 경력 개발 및 승진을 돕는다.

사회적 자본 브로커는 연락처 간 정보 흐름을 촉진하는 역할을 통해 통제적인 이점을 얻습니다. 사회적 네트워크에서 동적으로 번갈아 가며 발생하는 탐색적 사고방식과 정보 교환을 통한 완전한 소통은 창의적이고 깊은 사고를 촉진합니다.Csermely, Peter (July 2017). "The Network Concept of Creativity and Deep Thinking: Applications to Social Opinion Formation and Talent Support". Gifted Child Quarterly. 61 (3): 194–201. arXiv:1702.06342. doi:10.1177/0016986217701832. ISSN 0016-9862. S2CID 14419926. 컨설팅 회사 Eden McCallum의 경우, 창업자들은 전직 빅3 컨설팅 회사 컨설턴트 및 중견 산업 기업과의 연결을 통해 경력을 발전시킬 수 있었습니다.Gardner, Heidi; Eccles, Robert (2011). "Eden McCallum: A Network Based Consulting Firm". Harvard Business School Review.구조적 허점을 보완하고 사회적 자본을 동원함으로써 플레이어는 연락처 간의 새로운 기회를 실행함으로써 경력을 발전시킬 수 있습니다.

정보 중개의 이점을 입증하고 반박하는 연구가 있었습니다. Zhixing Xiao의 하이테크 중국 기업을 대상으로 한 연구에 따르면 구조적 구멍의 통제 이점은 "기업 전체의 지배적인 협력 정신에 반하며, 공동체적 공유 가치로 인해 정보 혜택이 실현될 수 없다"고 합니다.Xiao, Zhixing; Tsui, Anne (2007). "When Brokers May Not Work: The Cultural Contingency of Social Archived 2016-09-14 at the Wayback Machine Capital in Chinese High-tech Firms". Administrative Science Quarterly. 그러나 이 연구는 공동체적 공유 가치가 강한 경향이 있는 중국 기업만을 대상으로 분석했습니다. 구조적 구멍의 정보와 통제 이점은 기업 전체 차원에서 포용적이고 협력적이지 않은 기업에서도 여전히 가치가 있습니다. 2004년, Ronald Burt는 미국 최대 전자 회사 중 하나에서 공급망을 운영하는 673명의 관리자를 연구했습니다. 그는 다른 그룹과 자주 문제를 논의하던 관리자들이 더 나은 보수를 받고, 더 긍정적인 직무 평가를 받으며, 승진 가능성이 높다는 것을 발견했습니다.따라서 구조적 구멍을 연결하는 것은 조직과 개인의 경력에 도움이 될 수 있습니다.

===소셜 미디어===

컴퓨터 네트워크와 소셜 네트워킹 소프트웨어가 결합되어 사회적 상호작용을 위한 새로운 매체를 만든다. 컴퓨터화된 소셜 네트워킹 서비스에서의 관계는 맥락, 방향 및 강도로 특징지어질 수 있다. 관계의 내용은 교환되는 자원을 의미한다. 컴퓨터 매개 통신에서 사회적 쌍은 다양한 종류의 정보를 교환하며, 이는 데이터 파일이나 컴퓨터 프로그램을 보내는 것뿐만 아니라 감정적 지원을 제공하거나 만남을 조정하는 것도 포함된다. 전자 상거래의 상승과 함께 정보 교환은 또한 "현실" 세계에서 돈, 재화 또는 서비스를 교환하는 것으로 대응할 수 있다.Garton, Laura; Haythornthwaite, Caroline; Wellman, Barry (23 June 2006). "Studying Online Social Networks". Journal of Computer-Mediated Communication. 3 (1): 0. doi:10.1111/j.1083-6101.1997.tb00062.x. S2CID 29051307. 소셜 네트워크 분석 기법은 이러한 유형의 컴퓨터 매개 통신을 분석하는 데 필수적이다.Wei, Wei; Joseph, Kenneth; Liu, Huan; Carley, Kathleen M. (2016). "Exploring Characteristics of Suspended Users and Network Stability on Twitter". Social Network Analysis and Mining. 6: 51. doi:10.1007/s13278-016-0358-5. S2CID 18520393.

동질성의 패턴에 따라 사람들 간의 관계는 가장 유사한 사람들 간에 발생할 가능성이 높으며, 이웃 내 분리는 사람들이 자신과 비슷한 다른 사람들과 함께 살 확률이 높다는 것을 의미한다. 따라서 사회 네트워크는 네트워크 내에서 분리 또는 동질성의 정도를 측정하는 도구로 사용할 수 있다. 사회 네트워크는 동질성의 과정을 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 특정 지역 내 현재 사회 네트워크에서 서로 다른 집단이 서로 얼마나 노출되는지 측정하는 도구로도 사용할 수 있다.Bojanowski, Michał; Corten, Rense (2014-10-01). "Measuring segregation in social networks". Social Networks. 39: 14–32. doi:10.1016/j.socnet.2014.04.001. ISSN 0378-8733.