Using network betweenness centrality we attempt to analyze the characteristics of Seoul metropolitan subway lines. Betweenness centrality highlights the importance of a node as a transfer point between any pairs of nodes. This 'transfer' characteristic is obviously of paramount importance in transit systems. For betweenness centrality, both traditional betweenness centrality measure and weighted betweenness centrality measure which uses monthly passenger flow amount between two stations are used. By comparing traditional and weighted betweenness centrality measures of lines characteristics of passenger flow can be identified. We also investigated factors which affect betweenness centrality. It is the number of passenger who get on or get off that significantly affects betweenness centrality measures. Through correlation analysis of the number of passenger and betweenness centrality, it is found out that Seoul metropolitan subway system is well designed in terms of regional distribution of population. Four measures are proposed which represent the passenger flow characteristics. It is shown they do not follow Power-law distribution, which means passenger flow is relatively evenly distributed among stations. It has been shown that the passenger flow characteristics of subway networks in other foreign cities such as Beijing, Boston and San Franciso do follow power-law distribution, that is, pretty much biased passenger flow traffic characteristics. In this study we have also tried to answer why passenger traffic flow of Seoul metropolitan subway network is more homogeneous compared to that of Beijing.
과거와 달리 물류를 공간적, 서비스 영역의 확장에 따라 네트워크 관점으로 해석해야하는 노력이 필요하다. 또한 다양한 환경의 변화로 물류 네트워크 역시 급변하고 있다. 따라서 본 연구는 사회네트워크 분석을 이용하여 해상 수출입화물의 구조와 국내 항만의 중심성의 변화 추이를 분석하는데 목적을 두었다. 2005~2020년 기간에 5년 간격의 국내 해상 수출입화물의 전체 교역데이터를 사용하여, 우리나라 해상 수출입화물의 네트워크 구조의 변화를 알아보았으며, 국내 항만의 중심성에 영향을 끼치는 주요 요인을 알 수 있었다. 분석결과로는 연결 중심성은 울산항이 가장 높으며, 내향 근접 중심성은 부산, 인천항, 외향 근접 중심성은 부산, 울산항 순으로 분석되었다. 중개자 역할의 항만이라고 볼 수 있는 매개 중심성이 가장 높은 항만은 부산, 울산항 순으로 나타났다. 본 연구는 항만의 중심성 지표의 변화와 해상화물 네트워크 파악을 토대로 20년간의 국내 수출입화물 교역에 관련한 일련의 패턴을 예측하고 리스크를 대비하는 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.
본 연구는 국내 도서관 유형별 웹사이트의 하이퍼링크 네트워크 구조분석을 위하여 총 32개 웹사이트의 하이퍼링크를 실증적으로 분석하였다. 크롤러를 이용하여 하이퍼링크 데이터를 수집한 후, 도서관 유형별 웹사이트를 대상으로 네트워크 내에서 나타나는 전체적인 특성과 도서관이 특히 집중하고 있는 웹사이트가 무엇인지, 중심성 값이 높은 도서관 웹사이트는 어디인지를 다양한 측면에서 분석을 시도하였다. 그 결과 첫째, 분석 대상 전체 도서관 중 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 연결정도중심성, 매개중심성, 근접중심성, 아이겐벡터중심성 값이 가장 높게 나타났다. 둘째, 도서관 유형별로 살펴보면, 국가도서관은 국립세종도서관, 공공도서관은 서울도서관, 대학도서관은 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 네트워크 내에서 상대적으로 영향력 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 토대로 앞으로 도서관 웹사이트의 효율성과 효과성을 제고시키기 위한 운영 전략 수립에 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권4호
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pp.487-498
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2022
Social network analysis (SNA) techniques have recently been developed to monitor and detect abnormal behaviors in social networks. As a useful tool for process monitoring, control charts are also useful for network monitoring. In this paper, the degree and closeness centrality measures, in which each has global and local perspectives, respectively, are applied to an exponentially weighted moving average (EWMA) chart and a multinomial cumulative sum (CUSUM) chart for monitoring undirected weighted networks. In general, EWMA charts monitor only one variable in a single chart, whereas multinomial CUSUM charts can monitor a categorical variable, in which several variables are transformed through classification rules, in a single chart. To monitor both degree centrality and closeness centrality simultaneously, we categorize them based on the average of each measure and then apply to the multinomial CUSUM chart. In this case, the global and local attributes of the network can be monitored simultaneously with a single chart. We also evaluate the performance of the proposed procedure through a simulation study.
It is becoming more and more difficult to cope with new knowledge and technology required by society by the efforts of one person or organization according to the development of science and technology. As a method to overcome this, collaborative research is becoming important. This tendency is increasing in the government R&D projects as well, and the 'A' test research institute, which is the subject of this paper, is also increasing a collaborative research. The purpose of this study is to analyze the network characteristics among the participating researchers in the government R&D project conducted by the institution A, and to ascertain how the network characters of the researchers actually affect the financial performance of the team. The results of the analysis show that 'closeness centrality' and 'degree of centrality' contribute positively to the financial performance of the team. On the other hand, 'betweenness centrality' and 'eigenvector centrality' have a negative effect on the financial performance of the team because they are not directly related to financial performance.
Kim, Jawon;Ahn, Hyun;Park, Minjae;Kim, Sangguen;Kim, Kwanghoon Pio
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권3호
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pp.1454-1466
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2016
This paper implements an estimated ranking algorithm of closeness centrality measures in large-scale workflow-supported social networks. The traditional ranking algorithms for large-scale networks have suffered from the time complexity problem. The larger the network size is, the bigger dramatically the computation time becomes. To solve the problem on calculating ranks of closeness centrality measures in a large-scale workflow-supported social network, this paper takes an estimation-driven ranking approach, in which the ranking algorithm calculates the estimated closeness centrality measures by applying the approximation method, and then pick out a candidate set of top k actors based on their ranks of the estimated closeness centrality measures. Ultimately, the exact ranking result of the candidate set is obtained by the pure closeness centrality algorithm [1] computing the exact closeness centrality measures. The ranking algorithm of the estimation-driven ranking approach especially developed for workflow-supported social networks is named as RankCCWSSN (Rank Closeness Centrality Workflow-supported Social Network) algorithm. Based upon the algorithm, we conduct the performance evaluations, and compare the outcomes with the results from the pure algorithm. Additionally we extend the algorithm so as to be applied into weighted workflow-supported social networks that are represented by weighted matrices. After all, we confirmed that the time efficiency of the estimation-driven approach with our ranking algorithm is much higher (about 50% improvement) than the traditional approach.
The cruise industry in the Mediterranean region increased from 2000-2018, being the second most important region after the Caribbean. The purpose of this study was to analyze the networks and hub ports of the Mediterranean. This paper used the SNA (Social Network Analysis) methodology, which includes Hub and Authority Combined Centrality (HACC) that has been used to analyze cruise port centrality, as well as degree centrality such as In-Degree, Out-Degree, and Betweenness. This empirical study suggests that the top three ports of the Mediterranean ports' network in terms of hub index are Barcelona, Civitavecchia, and Palma de Mallorca. The academic implications are the suggestion for data integration based on real itineraries and numbers of POC (Port of Calls), as well as the selection of the hubs of the targeted areas. The practical implications are suggested such as a clear requirement for cruise industry, as a way to widen the scope for the Mediterranean region and a valuable reference for cruise ship companies to select the best fit home ports.
본 연구는 줄기세포분야의 융합연구 형태와 각 영역별 연구자의 역할을 확인하기 위해 사회네트워크분석을 수행하였다. 자료는 PubMed 데이터베이스에서 1996년부터 2012년까지 만능유도줄기세포와 배아줄기세포를 주제로 발표된 270편의 논문과 성체줄기세포와 중간엽줄기세포 영역의 580편 논문을 추출하였다. 각 영역의 논문에서 공저자 515명과 1,515명을 추출하여 분석하였다. 분석 방법은 사회네트워크분석으로 연결정도중심성, 매개중심성을 확인하고 공저자 네트워크를 구현한 후 연구자의 역할을 확인하였다. 분석결과 공저자 네트워크 상 성과가 높은 핵심 연구자와 중개 연구자를 확인할 수 있었다. 핵심 연구자는 연결정도중심성은 높지만 매개중심성이 높지 않을 수 있으며, 연결정도중심성은 낮으나 매개중심성이 높아 연구자를 연결시키는 중개 연구자를 확인하였다. 공저자 네트워크분석은 분야별 핵심 연구자를 찾아 공동연구를 수행하여 성과를 향상시키고, 연구개발과제 심사를 위한 분야별 전문가 추천을 위한 객관적 자료로 활용이 가능할 것이다.
This paper presents a social network analysis of changes in Home Economics education content loaded on YouTube before and after the outbreak of COVID-19. From January 1, 2008 to June 30, 2021, a basic analysis was conducted of 761 Home Economics education videos loaded on YouTube, using NetMiner 4.3 to analyze important keywords and the centrality of video titles and full texts. Before COVID-19, there were 164 Home Economics education videos posted on YouTube, increasing significantly to 597 following the emergence of the pandemic. In both periods, there was more middle school content than high school content. The content in the child-family field was the most, and the main keywords were youth and family. Before COVID-19, a performance evaluation indicated that the proportion of student content was high, whereas after the outbreak of the disease, teacher content increased significantly due to the effect of distance learning. However, compared with video use, the self-expression and participation of users were lower in both periods. The centrality analysis indicated that in the title, 'family' exhibited a high degree of both centrality and eigenvector centrality over the entire period. Degree centrality of the video title was found to be high in the order of class, online, family, management, etc. after the outbreak of COVID-19, and the connection of keywords was strong overall. Eigenvector centrality indicated that career, search, life, and design were influential keywords before COVID-19, while class, youth, online, and development were influential keywords after COVID-19.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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