Abstract
Viewing religion as contents, we analyzed the network structure by creating networks on 13 world religions. The whole network was constructed by combining 13 religions, and it showed the characteristics of a scale-free network as a general social network. The world religion network had a very small value of clustering coefficient, unlike the general social network. This seems to be the result of the diversity of terms that describe religion. The core network was constructed by applying K-core algorithm used to create the core network to the whole network. When k-3 was applied, it was too complicated but when k-4 was applied, it was too simple to obtain meaningful results. It indicates that it difficult to apply the K-core algorithm to a network containing a low clustering coefficient. Therefore, core networks were constructed according to the number of key words centered on the hub node to analyze the characteristics of world religions. In addition, meaningful information was derived by constructing the world's five major religious networks and East Asian religious networks. In this study, various information was obtained by analyzing world religions as contents. It was also presented a method of creating and analyzing a core network based on key words for networks with a low clustering coefficient.
하나의 종교를 집중적으로 본다면 신앙과 믿음의 문제이지만, 세계종교 전체를 보면 역사, 문화, 인간의 삶과 생활이 담겨진 콘텐츠가 된다. 종교를 콘텐츠로 보고 세계종교 13개를 중심으로 각 네트워크를 만들어 네트워크의 구조를 분석하였다. 13개 종교를 합쳐 전체 네트워크를 구축하였는데, 일반적인 사회네트워크와 같은 멱함수 분포를 가지는 척도없는 네트워크의 특성을 보여주었다. 세계종교 네트워크는 일반적인 척도없는 네트워크와 달리 뭉침계수 값이 매우 적었다. 이는 종교를 설명하는 용어들의 다양성의 결과라 보여 진다. 전체 네트워크에 단순하지만 핵심 네트워크를 만드는데 사용되는 K-코어 알고리즘을 적용하여 코어 네트워크를 구축하였으나 K-3를 적용했을 때는 너무 복잡하고, K-4를 적용했을 때는 너무 단순하여 유의미한 결과를 얻기 어려웠다. 뭉침계수가 낮은 네트워크에 K-코어 알고리즘을 적용하기 어려운 것으로 판단되어, 허브 노드 중심의 핵심단어 수에 따른 네트워크를 구축하여 세계종교의 특성을 분석하였다. 이외에도 세계 5대 종교 네트워크와 동아시아 종교 네트워크를 만들어 유의미한 정보를 도출하였다. 본 연구에서는 세계종교를 콘텐츠로 보고 분석하여 다양한 정보를 얻었으며, 뭉침계수 값이 적은 네트워크는 핵심단어를 기반으로 코어 네트워크를 만들어 분석하는 새로운 방법을 제시하였다.