Centrality Reach and Grasp: Analyzing the Attenuation of Influence Flows in Parametrized Centrality Measures on Complex Networks

Gurfinkel, Aleks J ProQuest Dissertations & Theses The Florida State 2020 해외박사(DDOD)

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Many of the most important complex systems take the form of networks, including biological systems like neural connections and food webs, technological systems like the Internet and power grids, and social networks like political affiliations of social media users. In recent decades, the analysis of complex networks using the methods of statistical physics has become increasingly popular.Centrality, which quantifies the “importance” of individual network nodes, is among the most essential concepts in modern network theory. Most prominent centrality measures can be expressed as an aggregation of influence flows between pairs of nodes. As there are many ways in which influence can be defined, many different centrality measures are in use. Parametrized centralities allow further flexibility and utility by tuning the centrality calculation to the regime most appropriate for a given network. We identify two categories of centrality parameters. Grasp parameters control the centrality’s potential to send influence flows along nongeodesic paths. Reach parameters control the attenuation of influence flows between distant nodes.We develop two grasp-parametrized conditional walker-flow centralities to interpolate between prominent variations of the closeness and betweenness. The first of these is the conditional resistance-closeness centrality, which interpolates between the standard closeness at low grasp and a form of the information centrality at high grasp. The second is the conditional current-betweenness centrality, which interpolates between the standard betweenness at low grasp and Newman’s random-walk betweenness at high grasp. The conditional walker-flow centralities are based on absorbing Markov chains and employ a grasp parameter that controls the absorption of walkers as they cross the network’s edges.Combining the reach and grasp categories with Borgatti’s centrality types [S. P. Borgatti, Social Networks 27, 55-71 (2005)], we arrive at a novel classification scheme for parametrized centralities. The classification scheme includes many of the most prominent parametrized centrality measures: the communicability, Katz, and PageRank centralities. Furthermore, two of the most prominent non-parametrized centralities are recovered as limits of the reach-parametrized centralities within the classification: the degree centrality is the low-reach limit of the communicability, while the eigenvector centrality is obtained in the high-reach limit.Using the centrality-classification scheme, we identify the notable absence of any measures that are radial, reach parametrized, and based on acyclic, conservative flows of influence. We therefore introduce the reach-parametrized ground-current centrality, which is a measure of precisely this type. Because of its unique position in the taxonomy, the ground-current centrality has significant advantages over similar measures.Finally, we study methods of quantifying the extent of a centrality’s reach and grasp. To this end, we develop two statistical methods: the influence-reach distribution and the influence-grasp distribution. These tools provide additional insights into the ways that centrality parameters affect the flow of influence in networks. They can also be used to extract the length scales inherent in a network’s structure.

The Effect of Salesperson’s Relational Centrality on Opportunism: The Moderating Role of Positional Centrality

강수정 성균관대학교 일반대학원 2017 국내석사

This study examines network centrality as the determinant of salesperson’s opportunism. The results indicate that salesperson’s opportunism is differently affected by his/her relational centrality and positional centrality. Relational centrality decreases opportunism by providing the motivation to protect reputation. However, positional centrality moderates the effect of relational centrality on opportunism, which is encouraged by the power to control information flows.

The Effects of Social Context, Religion and National Culture on Work Centrality

WangNan 강원대학교 일반대학원 2017 국내석사

In previous studies, social context was shown to have effect on work centrality. Some international management research used social context to explain cross-national difference in individual work centrality. In this study, I carried on the use of the social context with the added variables which are religions and the dimensions of Hofstede’s culture values. The individual-level work centrality data in the 6th wave of the World Value Survey derived from the 86,274 interview respondents in 60 countries was adopted for this research. I developed hypotheses to investigate whether social context (GDP, education, industrialization and GINI index), religions (Christian, Islam, Buddhism and Other or None religion) and Hofstede’s culture values (PDI, IDV, MAS, UAI, LTO, IND) effect on individual work centrality. Cross-level hypotheses testing through Hierarchical Linear Modeling was conducted in this study. The result showed that the variables of social context and national culture values have different effects on work centrality. Furthermore, confirming that there is a positive relationship between religion and work centrality.

추천 네트워크에서의 수요효과 분석 연구

정창근 경희대학교 대학원 2018 국내박사

The product recommendation network is a graph which visually expresses the relationship between the purchased products at the same time. Online business companies such as Amazon, Netflix and YouTube have used the product recommendation network for the sake of increase in sales of products. Many researchers have conducted empirical test to investigate the demand effect of the product recommendation network. Recently, publication of professional books is increasing with technological development. The objectives of this study are as follows. First, we conduct empirical analysis of the attributes that affect the demand effect of recommendation network of professional books. Second, we analyze the difference between head books and tail books in the demand effect of the recommendation network of professional books. In Chapter 2, we has performed empirical analysis to investigate the network attributes and product attributes in the recommendation network of professional books that affect demand. The following are the results of the analysis. Firstly, degree centrality and betweenness centrality have meaningful positive effect on the demand of professional books. Secondly, closeness centrality has meaningful negative effect on the demand of professional books. Finally, the price and publication data have meaningful negative effect on the demand of professional books. In Chapter 3, we have compared and analyzed the demand effect of the recommendation network for head books and tail books of professional books. The following are the results of the analysis. Firstly, in the recommendation network of professional books, degree centrality and betweenness centrality have positive effect on the demand of head books, and closeness centrality, price and publication date have negative demand effect. Secondly, in the recommendation network of professional books, degree centrality and betweenness centrality have positive demand effect on the demand of tail books, and closeness centrality and price have negative demand effect. Thirdly, compared to the degree centrality of tail books, the degree centrality of head books has positive effect on demand effect on statistically meaningful level. Fourthly, compared to the betweenness centrality of head books, the betweenness centrality of tail books has positive effect on demand effect on statistically meaningful level. Fifthly, there is no statistical difference in the influence on demand effect between the closeness centrality of head books and that of tail books. Finally, there is no difference on statistically meaningful level in the influence on demand effect between the price of head books and that of tail books. From our experimental results and analysis, we derived the following 81 practical implications. Firstly, while degree centrality has positive effect on both head books and tail books, it has more effect on head books. Thus, it is necessary to display head books with high degree centrality in the most noticeable place in an offline shop and place them on the main page of an online bookstore. Secondly, while betweenness centrality has positive effect on both head books and tail books, it has more effect on tail books. Thus, it is necessary to recommend tail books with high betweenness centrality in order to boost demand for other books. Thirdly, as closeness centrality has negative effect on the demand of both head books and tail books, it is necessary to sell them in one package with other books in order to connect with other sub-networks. Fourthly, while price has negative effect on the demand of both head books and tail books, the influence of price on the demand of head books and tail books has no statistical difference. Therefore, it is necessary to increase the demand of highpriced head books and tail books by package sale. Finally, as publication date has negative effect on the demand of head books only, it is necessary to increase the demand for the head books published long ago through package sale with newly published books or discount on the price 상품 추천 네트워크는 동시에 구매한 상품들의 관계를 시각적으로 표현한 그래프이다. 이러한 상품 추천 네트워크는 아마존, 넷플릭스, 유튜브 등 온라인 비즈니스 기업들이 상품 매출의 증대를 위해 추천 서비스 제공에 활용되고 있다. 이에 많은 연구자들은 추천 네트워크의 어떠한 속성이 수요효과에 영향을 주는지 실증 분석하였다. 최근 기술이 발전함에 따라 전문서적의 출판이 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 전문서적의 추천 네트워크의 어떠한 속성이 수요효과에 영향을 주는지 실증 분석하고자 한다. 또한 전문서적의 추천 네트워크의 수요효과에 헤드 서적과 테일 서적 대해 어떠한 차이가 있는지 실증 분석하고자 한다. 제2장에서는 전문서적에 대한 추천 네트워크에서 어떠한 네트워크 속성 및 제품 속성이 수요에 영향을 주는지 실증분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 연결정도 중심성과 매개 중심성은 전문서적의 수요에 유의한 양(+)의 효과를 가진다. 둘째, 근접 중심성은 전문서적의 수요에 유의한 음(-)의 효과를 가진다. 마지막으로, 가격 및 출판일은 전문서적의 수요에 유의한 음(-)의 효과를 가진다. 제3장에서는 전문서적의 헤드 서적과 테일 서적에 대한 추천 네트워크의 수요효과를 비교 분석하였다. 분서결과는 다음과 같다. 첫째, 전문서적의 추천 네트워크에서 헤드 서적의 수요에 연결정도 중심성과 매개 중심성은 양(+)의 수요효과를 미치며, 근접중심성, 가격 및 출간일은 음(-)의 수요효과를 미친다. 둘째, 전문서적의 추천 네트워크에서 테일 서적의 수요에 연결정도 중심성과 매개 중심성은 양(+)의 수요효과를 미치며, 근접중심성 및 가격은 음(-)의 수요효과를 미친다. 셋째, 헤드 서적에 대한 연결정도 중심성이 테일 서적의 연결정도 중심성보다 통계적 유의수준하에서 수요효과에 양(+)의 효과를 미친다. 넷째, 테일 서적에 대한 매개 중심성이 헤드 서적의 매개 중심성보다 통계적 유의수준하에서 수요효과에 양(+)의 효과를 더 미친다. 다섯째, 헤드 서적의 근접 중심성과 테일 서적의 근접 중심성은 수요 효과에 통계적으로 차이가 없다. 마지막으로, 헤드 서적의 가격이 테일 서적의 가격에 수요 효과에 대한 차이는 통계적 유의수준 하에서 차이가 없다. 이러한 분석결과를 바탕으로 다음과 같은 시사점을 발견할 수 있다. 첫째, 헤드 서적 및 테일 서적 모두 연결정도 중심성이 수요에 양(+)의 효과를 미치지만, 헤드 서적에 대해 좀 더 높은 영향을 미치므로, 연결중심성이 높은 헤드 서적을 오프라인 서점의 경우 매장에서 가장 눈에 띄는 장소에 진열할 필요가 있으며, 온라인 서점의 경우 메인 페이지에 배치할 필요가 있다. 둘째, 헤드 서적 및 테일 서적 모두 매개 중심성이 수요에 양(+)의 효과를 미치지만, 테일 서적에 대해 좀 더 높은 영향을 미치므로 매개 중심성이 높은 테일 서적을 추천 함으로써 타 서적에 대한 수요를 견인할 필요가 있다. 셋째, 헤드 서적 및 테일 서적 모두 근접 중심성이 수요에 음(-)의 효과가 있으므로, 타 서적과의 묶음 판매를 통해 다른 하위 네트워크와 연결될 수 있도록 할 필요가 있다. 넷째, 헤드 서적 및 테일 서적 모두 가격이 수요에 음(-)의 효과를 미치지만, 헤드 서적과 테일 서적에서 가격이 수요에 미치는 영향의 크기는 통계적으로 차이가 없다. 따라서 고가의 헤드 서적 및 테일 서적은 묶음 판매를 통해 수요를 증대할 필요가 있다. 마지막으로, 발간일은 헤드 서적에만 수요에 음(-)의 효과를 미치므로, 발간된 지 오래된 헤드 서적은 신간과 묶음 판매, 또는 가격할인 등을 통해 수요를 증대할 필요가 있다.

A SOCIAL NETWORK ANALYSIS OF INTERCONNECTIONS AMONG CRUISE PORTS IN THE CARIBBEAN REGION

Uriel Armando Lopez Rodriguez Incheon National University Graduate School of Log 2020 국내석사

Despite the clear dominance of the Caribbean as the leading cruise destination in the world, leading the global cruise market with a solid thirty-two percent which double, research that focuses on the network of cruise ports in the region is quite rare, not to say non-existence. Several researchers have focused on different fields encompassed to the industry such as; economic balance, social impact, cruise marketing, and port of call current status. To fill this void, the current study carried out social network analysis to inquire into cruise port interconnections and their influence on the operation of the entire Caribbean port network. Resultant models aim to be comprehended on a graphical basis for a better understanding and consistent interpretation. Aiming to demarcate connections and ports with significant importance in the global context of the Caribbean region. The results are summarized as follows: First, in terms of connections among ports linked to the Caribbean region, a European port, Southampton harbor, exhibits the most significant in-degree and out-degree centrality. For in-degree centrality, Civitavecchia, Fort Lauderdale, Copenhagen, and Miami complement the index. Philipsburg, Copenhagen, Barcelona, and Civitavecchia quota the top five for the out-degree centrality index. Nevertheless, ports within the Caribbean region are still significantly represented, containing five of the top ten ports as regards both indexes. Second, in the matter of port influence, Caribbean ports are considered the most important with respect to hub and authority centrality, especially those located in Florida and the eastern Caribbean. For hub index, Fort Lauderdale leads the ranking followed by Basseterre, Philipsburg, St. Johns, and Miami. Hence, Philipsburg, Fort Lauderdale, Basseterre, Miami, and St. Johns complement authority index on that respective order. This research contributes to the industry through its presentation of an extended panorama of the cruise network in the region, subjecting several ports to respective analyses that describe their principal characteristics and attractiveness in the industry. Complementary, this paper also come up with contributions to the academic field by providing an analysis of the interaction between Caribbean ports and other ports in different regions, focusing on their influence in the region and analyzing their most relevant features.

초등학생 사회연결망의 학년별 특징과 설명요인 분석

김중숙 전북대학교 일반대학원 2020 국내박사

The purpose of this study was to analyze of the characteristics and explanation factors of elementary school students’social network by grade levels. Through this study, we wanted to obtain helpful data for the formation and the promotion of positive friendships. To this end, the network data wad collected from 165 elementary school students in the first, second, third, fourth, fifth and sixth grades. The data were collected by conducting three surveys. The density, centrality, and correlation of the network were analyzed to examine the structural features. The explanation factors were identified through a multiple regression analysis to see how the individual characteristic factors correlate with the centrality indicators calculated within the network. In addition, we looked at the differences between grades and the trends of change over time. The main variables in this study are the network and personal characteristics. Measurements were made through peer-to-peer naming methods. Based on the students’ opinion survey, the measuring tools were used with 12 teachers to verify the content validity three times. The characteristics of the central and non-preferred students were analyzed by the consolidated centrality indicator values of eight individual characteristics, and the central and non-preference students were classified according to the median indicator scores. The data was analyzed using SPSS 23.0, UCINET 6, Regression Analysis and CONCOR. The results are as follows based on the findings of elementary school students' analysis of the time-discriminatory social network by grade. First, the structural characteristics of the social network of elementary school students showed that there were various changes in each school year. The cohesion of the network was high in the third and fourth grades, and low in the sixth and first grades. The centralization, which is biased toward the minority, was the highest in the second grade, and lowest in the sixth grade. In particular, it was confirmed that the network form of the 5th and 6th grades showed unstable and segmented characteristics, and the cohesive force of the group weakened toward the higher grades. Second, after looking at the subgroup composition by grade and difference over time, the results were very dynamic. The size of the cluster was more biased toward the senior year. The most disproportionate groups in terms of cluster patterns were the fifth and sixth graders. The inter-block exchanges were found to be not smooth due to the disconnection between the blocks. Third, explanatory variables in the centrality of social networks were found to be 'cheerfulness' among personal characteristics. The factors showing significant results differed slightly depending on the type of centrality. On the other hand, there was a significant negative correlation ‘selfishness’ and A degree of centrality. Fourth, there was a slight difference in the individual characteristics of the central characters and non-preferred persons by grade, but the centrality scores of the individual characteristics of the central characters were high in order of cheerfulness, consideration, competence, leadership, empathy, honesty. Conversely, it was surprising that students with a high degree of centrality were students with slight tendencies towards aggression and selfishness, but in general, the popular students of the class attributed more positive characteristics, and the non-favorites attributed more negative characteristics. The results of the research revealed by these findings are: an analysis of the social networks for all grades from the early first grade through sixth grade, and the longitudinal study was conducted from the beginning of the semester to the end of the semester. The characteristics of each grade hierarchy could be used to help gain a deeper understanding of the materials necessary for students' developmental stages. Second, by uncovering explanatory variables in the network formation, they provided meaningful information on how students should develop themselves in the curriculum to improve their living and interpersonal skills. Finally, it has guided the direction of what preventive measures should be provided to underprivileged children identified by the social network. Educational guidance will be needed to reduce negative characteristics such as aggression and selfishness. The results of this study may be useful guideline for the development of children’s sociality and friendship at school sites. Based on the above findings, the implications of this study and the directions of future studies were presented.

(A) Method to Measure Similarity of Graphs Using Graph Centralities

조태수 경희대학교 대학원 2020 국내석사

Graph similarity analysis is necessary to obtain new information by characteristic of the data represented by the graph. In the past, Graph Edit Distance (GED) was used to measure graph similarity, but GED has limitations to measure similarity. Recently, research for measuring graph similarity using graph centrality has been conducted. In this paper, we propose two methods to measure the similarity of graphs using graph centralities. The 1st method is Graph Distance using Centrality (GDC), which measures the distance of real graphs and compares similarities, and the 2nd one is Graph Model using Centrality (GMDC), which measures and compares similarities of graph models. . GDC can measure the similarity of graphs with different numbers of vertices and edges, and GMDC can repeat GDC to measure, compare, and classify similarity between graph models. That is, GDC can measure similarity for each graph and GMDC can compare similarity between graph sets. In addition, the relationship between GDC and GED reveals that GDC is suitable for measuring graph similarity. The correlation analysis had a value of about 0.88 ~ 0.99, and the analysis of the coefficient of determination showed that the relationship between the two indicators was similar. 그래프 유사도 분석은 그래프로 표현된 데이터의 특징을 파악하여 새로운 정보를 얻어내기 위해 필요하다. 기존에는 그래프 유사도를 측정하기 위해 Graph Edit Distance (GED)를 이용하였지만 GED는 유사도를 측정하기에 제한사항이 존재하며, 최근에는 그래프 중심성을 이용하여 그래프의 유사도를 측정하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 그래프 중심성을 이용하여 그래프간의 유사도를 측정하는 두 가지 방법에 대해 제안한다. 실제 그래프의 거리를 측정하여 유사도를 비교하는 Graph Distance using Centrality (GDC)와 그래프 모델들 간의 유사도를 측정하여 모델들의 특성을 파악 및 분류하는 Graph Model using Centrality (GMDC)에 대해 서술한다. GDC는 서로 다른 정점과 간선의 수를 갖는 그래프들의 유사도를 측정할 수 있으며 GMDC는 GDC를 반복하여 그래프 모델간의 유사도 측정, 비교 및 분류가 가능함을 보인다. 즉, GDC는 각각의 그래프에 대해 유사도 측정이 가능하고 GMDC는 그래프 군집간의 유사도를 비교할 수 있다. 또한 GED와 GDC의 관계를 파악하여 GDC가 그래프 유사도를 측정하기에 적합함을 밝힌다. 상관관계 분석에서는 약 0.88 ~ 0.99의 값을 가졌으며, 결정계수 분석을 통해 두 지표의 관계를 유사함을 파악하였다.

소셜 네트워크에서 효율적인 매개 중심도 추정

신수진 한국기술교육대학교 대학원 2016 국내석사

In traditional social network analysis, the betweenness centrality measure has been heavily used to identify the relative importance of nodes. Since the time complexity to calculate the betweenness centrality is very high, however, it is difficult to get it of each node in large-scale social network where there are so many nodes and edges. In our past study, we defined a new type of network, called the expanded ego network, which is built only with each node’s local information, i.e., neighbor information of the node’s neighbor nodes, and also defined a new measure, called the expanded ego betweenness centrality. In this paper, We propose algorithm that quickly computes expanded ego betweenness centrality by exploiting structural properties of expanded ego network. Through the experiment with virtual network used Barabási-Albert network model to represent the generic social network and facebook network to represent actual social network, We show that the node's importance rank based on the expanded ego betweenness centrality has high similarity with that the node's importance rank based on the existing betweenness centrality. We also show that the proposed algorithm computes the expanded ego betweenness centrality quickly than existing algorithm. 매개 중심도(Betweenness Centrality)는 소셜 네트워크 분석에 있어서 네트워크를 구성하는 노드의 매개 정보 또는 중재, 의존하는 정도로서 해당 노드가 얼마나 중요한 노드인지를 선별하기 위한 기준으로서 사용되어 왔다. 하지만 매개 중심도를 측정하기 위한 식은 최단경로 알고리즘을 포함하여 시간 복잡도가 매우 높기 때문에 대규모의 소셜 네트워크 서비스 (SNS)에서 각 노드의 매개 중심도를 산출하는 것은 매우 어려운 일이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 연구팀은의 과거에 네트워크를 구성 하는 전체 노드들마다 자신의 지역정보를 활용하여 확장 자아 네트워크를 정의하고 확장 자아 매개 중심도를 추정하여 짧은 시간 내에 모든 노드들에 대한 매개 중심도 기반 중요도 순위를 추정해내는 새로운 방안을 제안 하였다. 본 논문에서는 지난 연구에서 제안한 확장 자아 네트워크의 특성을 분석하여 확장 자아 매개 중심도를 보다 빠르게 측정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 그리고 소셜 네트워크를 대표하는 Barabási-Albert 네트워크 모델을 사용한 가상 네트워크와 실제 소셜 네트워크를 대표하는 Facebook의 네트워크의 실험 및 분석을 통해서 확장 자아 네트워크의 매개 중심도와 기존 매개 중심도의 중요도 순위가 매우 유사함을 증명한 다. 또한 기존 알고리즘에 비해 제안하는 알고리즘이 확장 자아 네트워크 에서 매개 중심도를 더 빠르게 계산함을 증명한다.

중심성 측도에 기반한 사회 네트워크 모니터링

홍휘주 중앙대학교 대학원 2022 국내박사

사회 네트워크에서 발생한 변화가 사회에 다양한 영향을 미치고 있기 때문에 사회 네트워크에서 발생하는 변화를 탐지하는 일이 중요해지고 있다. 사회 네트워크에서 발생하는 다양한 변화는 네트워크의 구조적 특성의 변화로 연결되며, 네트워크 모니터링은 이러한 네트워크에서 발생하는 구조적 특성의 변화를 탐지한다. 이 연구에서는 두 가지 네트워크 모니터링 절차를 제안했다. 첫째, 네트워크에서 발생하는 지역적 변화를 효율적으로 탐지하고, 네트워크에서 발생한 변화의 위치를 파악하기 위해 네트워크를 분할하고, 분할된 네트워크에서 관리도를 운용하여 변화를 탐지하는 절차를 제안했다. 모의실험과 서울시 공공자전거 이동 네트워크를 통해 제안된 절차의 성능을 평가했다. 둘째, 연결의 수를 고려하는 비가중 네트워크에서의 중심성과 연결 강도를 고려하는 가중 네트워크에서의 중심성을 결합한 일반화 중심성을 이용한 네트워크 모니터링 절차를 제안했다. 일반화 중심성을 이용한 EWMA 관리도를 운용하여 네트워크에서 발생하는 변화를 탐지했다. 모의실험을 통해 성능을 평가했으며, 일반화 연결중심성의 성능이 가장 좋은 것을 확인했다. Changes may occur in social networks, in which case these changes have various effects on our society. It has become important to detect changes in social networks. In this work, we propose two network monitoring procedures. First, it is a monitoring procedure in partitioned networks. This procedure efficiently detects local changes occurring in the network and identifies the location of changes occurring in the network. Using simulations and the Seoul Public Bicycle Network, the performance of the proposed procedure was evaluated. Simulation studies show that the proposed procedure is efficient when the network size is small and the amount of change is small. Second, it is a network monitoring procedure using generalizing centrality. Generalizing centrality consists of generalizing degree centrality, generalizing closeness centrality, and generalizing betweenness centrality. Generalizing centrality considers both the number of edges and the strength of edges. To detect changes occurring in social networks, this work applied EWMA control charts based on generalizing centrality. Using simulations, the performance of the proposed procedure was evaluated. In general, the performance of the proposed procedure based on generalizing degree centrality() is better than based on other generalizing centrality.

대한민국 법률의 인용 네트워크 구조 분석

김재윤 서울대학교 대학원 2015 국내석사

본 연구는 법률 간 인용관계를 네트워크 이론을 이용하여 탐색적으로 분석하였다. 국회 법률지식정보시스템에 제공된 법률 정보를 웹로봇을 이용하여 수집하고, 법률을 노드로, 인용을 링크로 보아 네트워크 자료를 구축하였다. 어떤 법률이 타 법률을 인용하는 수를 외향 연결 정도 중심성(out-degree centrality)이라 하고, 해당 법률이 타 법률로부터 인용되는 수를 내향 연결 정도 중심성(in-degree centrality)이라 할 때, 각종 특별법이 외향 연결 정도 중심성으로 상위에 속하고, 「민법」, 「형법」, 「상법」 및 역사가 오래된 공간 개발에 관한 일반법들이 내향 연결 정도 중심성으로 상위에 속하는 것을 발견하였다. 이에 대하여 각종 특별법들이 공간 개발과 관련된 특례를 두기 위하여 ‘인·허가 의제’ 및 ‘특례 인용’의 형식으로 공간 개발 관련 일반법을 많이 인용한다고 추론하였다. 특별법을 네트워크에서 제거하고 법률들의 외향 연결 정도 중심성 감소 양상을 관찰하는 방법과 특별법의 영향을 통제할 수 있는 내향 근접 중심성(closeness centrality)을 계산하는 두 가지 상이한 방법의 관찰이 모두 추론과 부합하는 것을 확인하였다. 이 과정에서 특별법이 법률간 관계에서 차지하는 비중이 상당한 것으로 파악되었다. 특별법은 네트워크 노드의 약 11%, 링크의 약 20%를 차지하고 있고, 외향 연결 정도 중심성이 평균적으로 매우 높은 것으로 나타났다. 특별법 증가에 대해서는 법치주의에 대한 입장 차이에 따라 다른 평가가 가능하다. 다만, 특별법을 제정할 때는 법률의 명확성과 접근가능성을 훼손하지 않도록 유의할 필요가 있겠다. 또한 연결 정도 중심성 양상을 바탕으로 외향 연결 정도 중심성은 입법자가 의도적으로 설계한 결과이고, 내향 연결 정도 중심성은 의도하지 않은 자기조직화(self-organization)의 결과라고 해석하였다. 내향 연결 정도 중심성은 해당 법률을 읽어봐서는 파악할 수 없고, 형성에 오랜 시간이 걸려 의도적인 통제가 어렵다. 이처럼 내향 연결 정도 중심성은 오랜 시간동안 다른 법률을 만드는 여러 입법자들의 선택을 받아온 결과이므로, 법률의 중요성을 잘 나타낼 수 있는 것으로 평가하였다. 한편, 본 연구에서는 법률 네트워크를 27개의 정부 부처 분류로 분할하고, 소관 법률의 연관성을 기준으로 군집을 나누기 위하여 계층적 클러스터 분석(hierarchical cluster analysis)을 하였다. 뉴먼 커뮤니티 탐지(Newman community detection) 방법에 따라 군집을 도출하고, 이를 토대로 네트워크 시각화를 시도하였다. 그 결과 우리나라의 정부 부처는 법률의 연관성을 기준으로 ‘공간 개발 및 규제 클러스터’, ‘경제·산업·금융 클러스터’ 및 ‘교육·복지·외교·안보·독립기관 클러스터’의 3개로 분리될 수 있었다. 이 중 가장 강한 연관성으로 묶인 ‘공간 개발 및 규제 클러스터’에는 국토교통부를 중심으로 해양수산부, 문화체육관광부, 농림축산식품부, 환경부, 산림청, 소방방재청이 포함되었다. 정책 집행의 효과성을 제고하기 위하여 경제·사회·안보라는 통상적인 정책 분류 및 정부 업무분장으로 파악될 수 없는 ‘공간 개발 및 규제 분야’를 별도의 분야로 인식하고, 이를 통합적으로 조직화할 수 있는 방안을 모색하는 것이 필요하다고 진단하였다. This study analyzes a structure of the Korean legal codes' citation network. As an effective tool for research, I extracted hyperlinks from web pages corresponding to each law by using a web crawler. It is found that special laws regarding exemptions and concentrated approvals display high out-degree centrality. On the other hand, laws on basic institutions or spatial development present high in-degree centrality. Moreover, special laws frequently cite spatial development laws. This proposition can be proved either by calculating in-degree centrality after omitting special laws or by computing closeness centrality of each law. I propose that the in-degree centrality is a sound measurement of the importance of law. Indeed, a high citation frequency of law refers to the law being preferably chosen by a number of legislators. To analyze the community structure of the Korean legal codes' citation network, I categorized laws into 27 organizational jurisdictions. Accordingly, I implemented the hierarchical cluster analysis using Newman community detection algorithm. In this effort, three governmental clusters are created: 'spatial development,' 'economy and industry,' and 'social welfare policy, foreign and security policy, etc.' The visualization of the Korean legal codes' citation network via multidimensional scaling also shows these clusters.