사회적 네트워크의 최근 연구동향 분석: semantic network analysis를 중심으로

김은실 ( Kim Eun-sil ) 경남대학교 산업경영연구소 2025 지역산업연구 Vol.48 No.2

This study conducted a quantitative analysis of research trends over the past decade by applying text mining and semantic network analysis to academic papers related to “social networks” published in Korea Citation Index (KCI) journals between 2015 and 2024. The analysis was divided into the general field of social sciences and the field of business-related studies, focusing on keyword frequency, centrality, and CONCOR analysis. The results showed that in the overall social sciences domain, key research topics included “social network analysis,” “social capital,” “social economy,” and “social performance.” In contrast, in the business-related field, prominent keywords were “absorptive capacity,” “innovative behavior,” “knowledge sharing,” and “density.” The CONCOR analysis revealed that research in the social sciences was clustered around social issues related to the elderly and adolescents, as well as topics such as social enterprises and performance. In the business domain, research was primarily clustered around individual decision-making factors (e.g., entrepreneurial intention, retirement preparedness) and corporate performance outcomes. The low betweenness centrality observed in the network analysis suggests that social network research has largely focused on specific themes, indicating limited topic diversity within the field. This highlights the need for interdisciplinary and integrative research approaches that can address a broader range of themes within social network studies. Furthermore, considering that social networks are increasingly being applied across diverse domains―including organizational performance, social capital, and psychological variables―future research should explore comparative studies across disciplines, and the application of multilayered network analysis techniques. Ultimately, this study contributes to the field by providing a big data-based quantitative framework for understanding the macro-level trends in social network research. It offers a foundation for future theoretical expansion and empirical design, while also demonstrating the applicability of quantitative methodologies such as text mining and semantic network analysis within the context of social network research.

소셜 네트워크 서비스의 사회 연결망 시각화에 대한 연구

최종규(Jong Kyu Choi),지용구(Yong Gu Ji) 대한인간공학회 2010 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.5

Web 2.0 has started to make a user-centered environment which users can make and share data easily. Various type of opened and participatable social network services using Web 2.0; are serviced and the researches focused on relation among Social Network Services are conducted. Social Network means the network and every relation among people, and it is made of social relations and interactions. Social network services support tools to connect user or context information, so peoples are using it to communicate each other and sharing information as a new communication method. In online environment, social network is developed easily but more complex than offline environment. Social Network Analysis is the research to clarify relation or network of people. Also Social Network Analysis can be visualized. Social Network Analysis is using widely to reveal the relation clearly, and visualized information of Social Network Analysis helps to understand social network directly, and categorization of data makes effective information sharing in limited space. Visualization of social network in social network service also has problems. First, as time goes by social network in online environment is going to be more complex, so analysis of social network will be harder than offline environment. Second, accumulated single communication data of social network is not enough information to understand social network in online. Third, researcher can be confused of many temporary networks. To solve the problems, based on analysis of various visualized application, the social networks is visualized using timeline. In this paper, we measured user satisfaction of application using timeline. We studied visualization problem of social network in social network service, and visualized analysis using timeline. It will help to understand social network’s formation, maintain and development.

소셜 빅데이터를 활용한 사회복지 네트워크 분석

이근명 비판과 대안을 위한 사회복지학회/ 건강정책학회 2019 비판사회정책 Vol.- No.64

The purpose of this study is to analyze the yearly network change of social welfare by using big data of social media. For this, text mining and CONCOR of network analysis were performed. And to statistically verify the degree of correlation between each year’s network structure, correlation analysis between each year’s matrices was conducted using QAP(Quadratic Assignment Procedure) correlation analysis, which is a typical statistical test method used in social network analysis. The analysis showed, words that had the highest frequency in 2010 were social welfare, society, research, social worker, social welfare facility, social welfare department; in 2015, social welfare, society, research, social worker certificate, social welfare course, social welfare facility; and in 2018, on top of social welfare, society and research, new words such as news, articles, documents, and analyzes were mentioned significantly. As a result of CONCOR analysis for network analysis, clusters of four groups in 2010, four groups in 2015 and four groups in 2018 were created. And as a result of QAP correlation analysis of three years, correlation coefficient between 2010 and 2015showed to be 0.757, 0.457 between 2010 and 2018; and 0.451 between 2015 and 2018. The former and current governments have carried out social welfare policies using a great amount of time and budget. However, the primary problem have not yet been identified and solved. Therefore, research should be conducted to measure the yearly network change using big data, to grasp future trends based on this, and to establish policies that will form the basis for social welfare development. And by combining big data information related to social welfare on SNS and existing large-scale research data, unstructured data created by millions of people should be systematically constructed and more extensive research should be done by combining these with empirical studies. 이 연구의 목적은 소셜미디어의 빅데이터를 이용하여 사회복지에 대한연도별 네트워크 변화를 분석하는 데 있다. 이를 위해 이 연구에서는 텍스트 마이닝과 네트워크 분석의 CONCOR 분석을 실시하였다. 또한 각 연도별 네트워크가 구조적으로 어느 정도의 상관관계가 있는지를 통계적으로검증하기 위하여 소셜 네트워크 분석에서 사용하는 대표적 통계적 검정방법인 QAP(Quadratic Assignment Procedure) 상관분석을 활용하여 각연도의 매트릭스 간의 상관분석을 실시하였다. 분석결과 단어의 빈도가 높은 순서는 2010년에는 사회복지, 사회, 연구, 사회복지사, 사회복지시설, 사회복지학과 등의 단어이고 2015년에는 사회복지, 사회, 연구, 사회복지사자격증, 사회복지학과, 사회복지시설 2018년에는 사회복지, 사회, 연구 등에 새로운 단어인 뉴스, 기사, document, 분석 등이 비중있게 언급되었다. 네트워크 분석을 위해 CONCOR 분석을 실시한 결과, 2010년 4개 그룹, 2015년 4개 그룹, 2018년 4개 그룹의 클러스터가 생성되었다. 또한 3개년도 간의 QAP 상관분석을 실시한 결과, 2010년과 2015년의 네트워크 간 상관계수는 0.757, 2010년과 2018년간 상관계수는 0.457, 2015년과 2018년간 상관계수는 0.451로 나타났다. 사회복지를 위한 정책은 역대 정부마다 많은 시간과 예산을 들여 시행하고 있다. 그러나 일차적인 문제점 파악 및 해결방안은 아직 없는 실정이다. 따라서 빅데이터를 활용한 연도별 네트워크 변화를 측정하고, 이를 토대로 미래 트렌드를 파악하여 사회복지 발전을 이루는데 기틀이 되는 정책을 수립하기 위한 연구가 진행되어야 한다. 그리고 SNS상에서 발생하는 사회복지와 관련된 빅데이터 정보와 기존의 방대한 연구 자료를 접목하여, 수많은 사람들이 만들어낸 비정형 데이터를 체계적으로 구축하고, 이를 실증적 연구에 접목함으로써 보다 폭넓은 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.

한국 신석기시대 사회관계망분석(SNA)을 위한 예비검토

홍은경 중부고고학회 2019 고고학 Vol.18 No.3

In recent archaeological studies, multivariate analysis methods such as Multi-Dimensional Scaling, Principal Component Analysis, and Correspondence Analysis are frequently used for the quantitative approaches to a large amount of data. The results of these analyses are expressed on a two-dimensional or three-dimensional diagram, in which the researcher explore the time or spatiality by measuring and classifying similarities between the sites through the relative distances and arrangements expressed in it. Although these methods have many advantages, they do not directly identify the relationship between sites. So, I proposed Social Network Analysis as a way to overcome these limitations in this study. The Social Network Analysis is much more intuitive than the multivariate analysis in that it shows the existence and extent of the connection between archaeological sites by a line directly connected in the diagram. And it is possible to classify into subgroups through the relationship between archaeological sites. In addition, it is also noteworthy that this analysis can examine not only sites but also the relationship between sites and artifacts at the same time. Besides, it can help understand the characteristics of archaeological site, as well as its location and function can be analyzed more specific in their networks. Therefore, I attempted to analyze the application of Social Network Analysis using existing research data on pottery patterns in the Neolithic Age of Korea. As a result, the Social Network Analysis was able to show much more visible features of inter-regional network than the preceding study. In addition, the analysis provided additional insight into the overall structure of the network, as well as the location and meaning of some individual sites within the network. As above, the Social Network Analysis is expected to contribute to the research of the Neolithic Age in Korea. In a subsequent study, I will analyze the actual data and discuss the results. 최근 고고학에서는 대규모 자료에 대한 수량적 접근의 일환으로 다차원척도법(Multi-Dimensional Scaling), 주성분분석(Principal Component Analysis)과 대응일치분석(Correspondence Analysis) 등의 다변량분석법이 자주 이용된다. 다변량분석의 최종 결과는 2차원이나 3차원의 도표상에 표현되는데, 연구자는 그 안에 표현된 상대적 거리와 배열의 양상을 통해 유적간의 유사도를 가늠하고 분류하여 시간성 혹은 공간성을 탐색한다. 각각의 장점이 분명한 방법이지만, 이를 통해 유적간의 관계를 직접적으로 파악할 수는 없다. 본고에서는 이를 보완할 수 있는 방법으로 사회관계망분석(Social network Analysis)을 제시하였다. 사회관계망분석은 직접 연결된 선으로 유적간 연결유무와 연결정도를 가시적으로 나타낸다는 점에서 다변량분석법에 비해 더욱 직관적일 뿐만 아니라 유적간 관계를 통해 하위그룹으로 분류할 수 있는 등 다양한 각도로 자료에 접근할 수 있다는 점에서 많은 시사점을 준다. 유적과 유적만이 아니라 유적과 유물의 관계까지 동시에 살필 수 있다는 점 역시 주목할만하다. 그리고 전체 유적네트워크 내에서 하나의 유적이 차지하고 있는 위치와 기능에 대해서도 보다 구체적인 분석이 가능하여 유적의 성격을 이해하는데도 도움이 된다. 이에 실제 자료에의 적용 가능성을 검토하기 위해 한국 신석기시대 중서부지역의 토기 문양을 대상으로 시험적인 분석을 실시하였다. 기존에 발표된 연구 데이터를 이용함으로써 그 결과를 비교해볼 수 있었는데, 기존 분석 및 해석처럼 지역에 따른 문양의 편중과 유적간 관계의 특징이 감지되었음은 물론이고 네트워크의 전반적인 구조, 네트워크 내에서 특정 유적이 가지는 위치와 그 의미까지도 파악이 가능함을 확인하였다. 예비적 차원의 분석을 통해 한국 신석기시대 자료에의 적용 가능성은 충분하다고 판단한 바, 후속 연구에서는 토기 자료를 분석하고 그 결과를 논의하고자 한다.

빅데이터와 사회연결망 분석을 활용한 타투에 관한 사회현상 분석 -최근 1년간 뉴스 본문을 분석 대상으로-

서란숙 ( Ran-sug Seo ) 한국미용학회 2021 한국미용학회지 Vol.27 No.5

The purpose of this study was to identify the social phenomena of tattoo, which have been of constant interest in our society, through analysis of social networks collected from big data on what the social phenomena implied in keywords emphasized in newspaper articles over the past year. To this end, by analyzing keywords about tattoos that frequently appeared in newspaper articles, we could see what the main interests of social phenomena related to tattoos were. Data on tattoos were collected from newspaper articles over the past year and analyzed how they formed meaning regarding the relationship structure and centrality between the keywords at issue through social network analysis. These findings provide basic data on social discussions and policy directions related to tattoos in practice and discussions related to ways to improve them. This study is an extension from existing quantitative research by analyzing the social phenomena of tattoos through Bigdata and social network analysis. Apart from statistical surveys or subjective qualitative research, we have approached them with content analysis using big data and social network analysis. The conclusion of this study is as follows. First, as a result of analyzing the word cloud regarding tattoos, it was confirmed that “rose” and “300” were the most prominent, and there were keywords that could analyze various other social phenomena. Second, as a result of analysis by connection centrality, it was proved that the social interest and popularity of tattoos increased. Third, as a result of analysis by eigenvector centrality, the popularity of tattoos was proved. It objectified academic research by attempting research from a different perspective from the analysis of research trends and provided visualized research results of readers.

네트워크 텍스트 분석결과 해석에 관한 소고

김준현(Kim Jun hyun) 부경대학교 인문사회과학연구소 2015 인문사회과학연구 Vol.16 No.4

사회네트워크 분석방법을 내용연구에 적용한 방법으로, 텍스트에 출현하는 단어와 단어 사이의 관계를 네트워크로 파악해 메시지를 해석하는 분석기법인 네트워크 텍스트 분석은 통계 자료 중심의 계량적 연구방법에 적합한 주제에 편향되어 있는 행정학 분야에 중요한 질적 연구방법으로 관심을 받고 있다. 하지만 여전히 내용분석 연구는 행정학 분야에서 그 가능성과 잠재력을 충분히 발휘하고 있지 못하고 있는 바, 이러한 한계를 넘어서기 위해서는 네트워크 텍스트 분석방법의 내용과 그 분석결과에 대한 해석방법에 대한 이해를 심화시키는 것이 필요하다. 이러한 문제의식을 바탕으로 본 연구에서는 네트워크 텍스트 분석이 행정학 분야에서 보다 유용한 내용분석방법으로 자리 잡고, 그 잠재성을 행정학 분야에서 충분히 활용하는데 필요한 개선점을 제안하고자 2010년부터 2015년 사이에 학술지에 게재된 네트워크 텍스트 분석이 사용된 행정학 분야의 연구 18편을 검토하여 이들 연구에서 사용된 주요한 접근방법과 지표 및 그에 대한 해석을 검토하였다. 그리고 이를 바탕으로 행정학 분야에서 네트워크 텍스트 분석을 활용한 연구가 그 가치를 발휘하는데 도움이 되는 제안을 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 연구목적과 분석대상 텍스트에 부합하는 적절한 네트워크 접근방법과 분석방법을 선별하여 단계적으로 사용해야 한다. 둘째, 보다 풍부하고 설득력 있는 설명과 해석을 제시하기 위해서 네트워크 텍스트 분석에 있어서 대표적인 3가지 접근방법별로 복수의 분석방법과 지표들을 비교하려는 시도가 필요하다. 셋째, 연구자가 사용한 분석방법과 분석단위, 코딩 방식 등에 대해 정확히 소개하는 것이 필요하다. 넷째, 텍스트의 메시지를 보다 풍부하게 해석하기 위해, 현재까지 사용된 네트워크 텍스트 분석방법 혹은 지표 외에 보다 다양한 사회 네트워크 분석방법·지표를 새롭게 활용해 보려는 시도가 필요하다. The network text analysis, a kind of social network analysis applied to the studies of content analysis, is known as the method which interprets the messages by analyzing the relationship between words that appear in the text. Recently network text analysis grasps the attention of the researchers in Public Administration as a promising qualitative research methods. But still the number of researches used the network text analysis is small in Public Administration Sector, In order to exceed these limits, it is necessary to deepen the understanding of the technique of the network text analysis and of the interpretation of the results. So we review the 18 network text analysis studies in Public Administration which have been published in journals from 2010 to 2015 in Korea. Based on this, Some suggestions to help achieve that value in the Administration field of the studies are showed as follows: Firstly, after screening the appropriate network approaches and analysis method to meet the research goal, the selected approaches and analysis methods should be used step by step. Second, in order to provide the interpretation and analysis about the messages of the text, there is a need for an attempt to compare methods and indicators of three approaches in network analysis. Third, it is necessary for the researchers to correctly introduce analysis methods, analysis unit and coding scheme. Fourth, in order to enrich the interpretation of the message of the text, we should try to take advantage of a wider variety of social network analysis methods or indicators.

『기업경영연구』 에서의 공동연구 네트워크 분석

최일영,이현수 한국기업경영학회 2014 기업경영연구 Vol.21 No.4

There are filled with accredited journals and candidated journals which are published by 46 societies and 4 university research institutes in the management field. In these circumstances, it is important to create a virtuous circle of sharing and diffusing knowledge through socialization of knowledge, externalization of knowledge, combination of knowledge, and internalization of knowledge for the sustainable growth of Korean Corporation Management Review. So network analysis of research collaborations in Korean Corporation Management Review is useful to create a virtuous circle because researchers and research facilities participated in the collaboration research network not only share the ideas and the techniques of the research but also influence other researchers and other research facilities. In this paper, we analyzed the flow of knowledge in the collaborative research network of Korean Corporation Management Review. Our research methodology consisted of the following three steps. In the first step, we collected author data and research facility data from articles which is published in Korean Corporation Management Review from 1994 to 2012, and then we built 2 matrices called 2 mode data . One is comprised of articles and authors. The other is comprised of articles and research facilities. In the second step, we transformed 2 mode data to 1 mode data called adjacency matrix for the construction of the co-authorship network and co-research facility network, respectively. In the last step, we performed 3 analyses on each network. One is the structure analysis which is an analysis for computing degree, density, diameter and so on in the network level. Another is the component analysis which is an analysis for searching strongly connected sub-network. And the other is the centrality analysis which is an analysis for computing degree centrality and the betweenness centrality in the node level. Through the network analysis, the results were as follows; First, co-authorship network and co-affiliation network formed small-worlds because average diameter of two networks is less than 6 from 1994 to 2012. Second, lots of researchers of the collaborative research network in Korean Corporation Management Review worked alone rather than in collaborative teams. Third, Busan formed an important research region in the early years since Korean Corporation Management Review was first issued in 1994. But, Seoul and Gyeonggi Province became the core of the research clusters after Korean Corporation Management Review was selected as accredited journal by National Research Foundation of Korea. Fourth, degree centrality and betweenness centrality of researchers in Busan were high in the early years but those in Seoul and Gyeonggi Province were high later. From the our results, we found several implications for he sustainable growth of Korean Corporation Management Review. First, Korean Corporation Management Association need to serve as the useful platform for promoting the communication with the authors who have the high degree centrality or high between centrality to boost collaborative researches. Second, Korean Corporation Management Association need to accept good researchers who live in Gangwon Province, Chungcheong Province, and Jeonna Province as board members to grow a society nationwide in its scope. We expect the results will contribute to the sustainable growth of Korean Corporation Management Review. 경영학 분야에서는 50개의 기관(학회 46곳, 대학부설연구소 4곳)에서 등재(후보)지를 발간하고 있을 정도로 많은 학술지가 난립하고 있는 상황에서 본 연구는 기업경영연구의 지식의 선순환 구조를 구축하기 위해 공동연구 네트워크에서 지식의 흐름을 파악하였다. 분석을 위해 1994년~2012년 동안 기업경영연구에 게재된 논문 639편을 수집하였으며, 수집된 데이터를 이용하여 저자 네트워크 및 연구기관 네트워크를 구성한 후 각각의 네트워크에 대해 밀도, 평균 최단길이, 직경 등을 이용한 네트워크 구조 분석, 컴포넌트 분석, 연결정도 중심성 및 매개중심성을 이용한 중심성 분석을 통해 지식의 흐름을 분석하였다. 분석결과, 첫째, 저자 네트워크 및 연구기관 네트워크는 비교적 좁은 세상 네트워크를 형성하고 있어, 평균적으로 6단계를 거치면 모두 연결되었다. 둘째, 기업경영연구에 논문을 게재하는 대다수 연구자들은 협업보다는 단독 연구를 수행하고 있다. 셋째, 기업경영연구는 초창기 부산지역을 중심으로 클러스터를 형성하다가 서울 및 경기도를 중심으로 클러스터가 이동하였다. 넷째, 연결정도 중심성 및 매개중심성은 초기 부산지역의 연구자가 높았지만, 등재지로 선정된 후 서울 및 경기도 지역의 연구자가 높았다. 따라서 기업경영연구가 지속적으로 발전 및 성장을 위해서는 지식의 선순환 구조를 구축하기 위해서는 연결정도 중심성과 매개중심성이 높은 저자 및 연구기관들과 소통할 수 있는 교류의 장을 마련할 필요가 있으며, 또한 전국적 규모의 학술지로 거듭나기 위해서는 부산, 서울, 경기도 중심을 탈피하여 강원도, 충청도, 전라도 지역의 연구자들을 한국기업경영학회의 임원으로 초빙하여 지역 거점을 형성할 필요가 있다.

웹사이트 중복회원 관리

강은영(Eun-Young Kang),곽기영(Kee-Young Kwahk) 한국지능정보시스템학회 2011 지능정보연구 Vol.17 No.1

Today using Internet environment is considered absolutely essential for establishing corporate marketing strategy. Companies have promoted their products and services through various ways of on-line marketing activities such as providing gifts and points to customers in exchange for participating in events, which is based on customers’ membership data. Since companies can use these membership data to enhance their marketing efforts through various data analysis, appropriate website membership management may play an important role in increasing the effectiveness of on-line marketing campaign. Despite the growing interests in proper membership management, however, there have been difficulties in identifying inappropriate members who can weaken on-line marketing effectiveness. In on-line environment, customers tend to not reveal themselves clearly compared to off-line market. Customers who have malicious intent are able to create duplicate IDs by using others’ names illegally or faking login information during joining membership. Since the duplicate members are likely to intercept gifts and points that should be sent to appropriate customers who deserve them, this can result in ineffective marketing efforts. Considering that the number of website members and its related marketing costs are significantly increasing, it is necessary for companies to find efficient ways to screen and exclude unfavorable troublemakers who are duplicate members. With this motivation, this study proposes an approach for managing duplicate membership based on the social network analysis and verifies its effectiveness using membership data gathered from real websites. A social network is a social structure made up of actors called nodes, which are tied by one or more specific types of interdependency. Social networks represent the relationship between the nodes and show the direction and strength of the relationship. Various analytical techniques have been proposed based on the social relationships, such as centrality analysis, structural holes analysis, structural equivalents analysis, and so on. Component analysis, one of the social network analysis techniques, deals with the sub-networks that form meaningful information in the group connection. We propose a method for managing duplicate memberships using component analysis. The procedure is as follows. First step is to identify membership attributes that will be used for analyzing relationship patterns among memberships. Membership attributes include ID, telephone number, address, posting time, IP address, and so on. Second step is to compose social matrices based on the identified membership attributes and aggregate the values of each social matrix into a combined social matrix. The combined social matrix represents how strong pairs of nodes are connected together. When a pair of nodes is strongly connected, we exepct that those nodes are likely to be duplicate memberships. The combined social matrix is transformed into a binary matrix with ‘0’ or ‘1’ of cell values using a relationship criterion that determines whether the membership is duplicate or not. Third step is to conduct a component analysis for the combined social matrix in order to identify component nodes and isolated nodes. Fourth, identify the number of real memberships and calculate the reliability of website membership based on the component analysis results. The proposed procedure was applied to three real websites operated by a pharmaceutical company. The empirical results showed that the proposed method was superior to the traditional database approach using simple address comparison. In conclusion, this study is expected to shed some light on how social network analysis can enhance a reliable on-line marketing performance by efficiently and effectively identifying duplicate memberships of websites.

에고 네트워크 분석을 활용한 북촌 방문객의 장소애착에 관한 연구

주연이,정진우 한국공간디자인학회 2024 한국공간디자인학회논문집 Vol.19 No.7

(연구배경 및 목적) 서울의 대표적인 한옥마을인 북촌은 600년의 역사를 가지고 있으며 서울의 이미지 형성 및 경제활동의 장으로서 중요한 장소이다. 최근 북촌은 방문자 밀집으로 인해 상업시설이 발달하였으며, 이에 따라 다양한 목적을 가지고 방문하는 사람이 증가하였다. 방문 목적에 따라 선택하는 장소 및 장소들의 관계를 분석하는 것은 방문객이 북촌을 찾는 원인을 이해하고 공간 간의 관계를 해석하는데 중요한 요소이다. 따라서 본 연구에서는 북촌 방문자가 긍정적인 애착을 형성하는 장소의 관계를 밝혀내는 것을 목적으로 삼았다. 기존 장소에 관한 연구들과 다르게 사회네트워크 분석 방법에서 ‘에고 네트워크’ 방법을 활용하여 관계에 대한 특성을 중심으로 살펴보고자 한다. (연구방법) 북촌의 현재 범위인 경복궁과 창덕궁 사이를 연구의 범위로 제한하고, 내용적 범위로는 북촌을 방문하는 방문자의 에고네트워크 특성과 장소애착으로 제한한다. 따라서 본 연구는 이론적 고찰을 통해 장소애착과 에고 네트워크의 특성에 대해 알아보고 북촌의 장소적 특징을 토대로 설문지를 구성한다. 설문조사를 통해 얻은 데이터 자료로 에고 네트워크를 구성한 후, 북촌 방문객을 에고로 설정하고 방문한 장소에 대한 네트워크 특성을 분석한다. 네트워크 특성과 이용 특성을 회귀분석을 통해 분석하고 에고 네트워크 특성이 장소애착에 미치는 영향에 대한 결과를 도출한다. (결과) 설문조사를 통해 109부의 설문지를 분석 자료로 사용하였다. 에고 네트워크의 중심성 분석과 다중회귀분석을 대조해 보았을 때 식음료 관련 공간은 북촌을 방문하게 하는 원인을 제공하고 다른 장소를 방문할 수 있게 하는 유입 경로의 역할을 한다. 그러나 실질적으로 북촌에 대한 긍정적인 이미지를 형성하는 데에는 가로(Street)에서의 경험과 공방과 소품샵과 같은 가게(Store)에서 주로 형성된다는 것을 알 수 있었다. (결론) 본 연구에서는 북촌의 방문 장소 특성을 분석하기 위해 설문조사 방법을 통해 장소애착도와 에고 네트워크를 구성하였다. 에고 네트워크 특성을 도출하여 응답자가 방문한 장소의 공간 특성에 따른 중심성 분석을 진행하고 다중회귀분석을 통해 장소애착과 북촌 방문 특성을 분석하였다. 설문조사 자료를 분석한 결과, 음식점, 카페와 같은 장소는 북촌에 방문자를 유입하는 핵심 장소이며, 북촌에 대한 긍정적인 장소애착을 형성하는 곳은 가로와 체험공간인 것을 알 수 있었다. 본 연구는 방문자가 밀집된 북촌에서 지속적으로 긍정적인 공간 이미지를 형성하기 위한 가로계획에 기초자료를 제공하였다는 것에서 의의가 있다. 또한, 에고 네트워크 분석을 공간에 대입하여 진행한 연구가 미비한 상태이나, 공간에 대입하여 실질적인 결과를 분석하고 일반 특성과 비교하여 장소 간의 보이지 않던 관계를 해석하였다. (Background and Purpose) Bukchon, a representative Hanok village in Seoul with a 600-year history, is a significant place for shaping the image of Seoul and for economic activities. Recently, Bukchon has seen the development of commercial facilities due to the high density of visitors, leading to an increase in people visiting for various purposes. Analyzing the places chosen by visitors based on their purposes and the relationships between these places is crucial for understanding why visitors come to Bukchon and for interpreting the relationships between spaces. Therefore, this study aims to uncover the relationships of places where Bukchon visitors form positive attachments. Unlike existing studies on places, this research focuses on the characteristics of relationships using the "ego network" method from social network analysis. (Method) The study limits its scope to the current extent of Bukchon, between Gyeongbokgung and Changdeokgung Palaces, and its content scope to the ego network characteristics and place attachment of Bukchon visitors. Thus, this study examines the characteristics of place attachment and ego networks through theoretical considerations and constructs a survey based on the spatial characteristics of Bukchon. Using the data obtained from the survey, ego networks are formed, and the network characteristics of the places visited by Bukchon visitors, set as egos, are analyzed. The network characteristics and usage characteristics are analyzed through regression analysis to derive results on the impact of ego network characteristics on place attachment. (Results) Data from 109 surveys were used for analysis. Comparing the centrality analysis of ego networks with multiple regression analysis, it was found that food and beverage-related spaces play a role in attracting visitors to Bukchon and serve as entry points for visiting other places. However, positive images of Bukchon are primarily formed through experiences on streets and in stores such as workshops and souvenir shops. (Conclusions) This study constructed place attachment and ego networks through a survey to analyze the characteristics of visited places in Bukchon. By deriving the characteristics of ego networks, centrality analysis was performed based on the spatial characteristics of the places visited by respondents, and multiple regression analysis was conducted to analyze place attachment and Bukchon visit characteristics. The survey analysis revealed that places like restaurants and cafes are key locations attracting visitors to Bukchon, while streets and experiential spaces are places that form a positive place attachment to Bukchon. The significance of this study lies in providing basic data for street planning to continuously form a positive spatial image in the densely visited area of Bukchon. Moreover, although research on applying ego network analysis to space is scarce, this study interpreted the previously unseen relationships between places by applying ego network analysis to space and comparing the practical results with general characteristics.

저자 동시 인용 분석을 통한 "관계 마케팅" 연구 동향 및 지적 구조 규명에 관한 연구

김재욱(Jae Wook Kim),이소영(So Young Lee),김향미(Hyang Mi Kim),이진화(Jin Hwa Rhee) 한국마케팅학회 2008 마케팅연구 Vol.23 No.3

본 연구는 1990년대 이후 지금까지 꾸준히 연구가 되어 오고 있는 관계 마케팅의 연구 동향 및 그 지적 구조를 파악하고자 한다. 약 20년간 관계 마케팅 연구가 이루어지는 동안 메타 분석을 이용하여 관계 마케팅 연구 영역에서의 주요 변수들의 관계를 계량적으로 분석한 연구는 있었다. 하지만 이러한 분석 방법은 변수들 간의 관계를 파악하는 것으로 연구의 진화 및 그 지적 구조를 파악하기는 어렵다. 이를 위해 계량서지학(Bibliometric) 분야에서 학문의 지적 구조를 파악하는데 주로 이용하는 저자 동시 인용 분석 방법(author co-citation analysis)을 이용하였다. 저자 동시 인용 분석 방법은 어느 특정 연구 주제 내에서 저자들 간의 동시 인용 빈도를 분석단위로 하기 때문에, 시간의 경과를 반영한다. 저자 동시 인용 분석의 장점은 단순히 선행연구들의 결과를 계량적으로 정리하고자 하는 것이 아니라, 연구의 흐름 및 지적 구조를 지도로 표현할 수 있다. 저자들은 1990년~2006년까지 17년간 이루어진 누적된 관계 마케팅 연구들을 대상으로 저자 동시 인용 분석 을 실시하였다. 우선 SSCI 웹 사이트에서 마케팅 분야의 Top 10 저널과 관계마케팅 분야에서 가장 많은 인용이 된 저자 28명에 대한 정보를 얻었다. 이를 바탕으로 저자들 간의 동시인용빈도를 이용한 상관관계 행렬을 구한 다음, 다차원 척도 분석을 실시, 관계 마케팅 분야의 지적 구조를 지도로 보여주었다. 그 결과, 관계 마케팅연구는 크게 B2C와 B2B 라는 연구 대상을 기준으로 하여 그 분야가 나누어져 있음을 알 수 있었다. 그러나 이를 통해 과거 17년간의 관계 마케팅의 연구 분야의 진화 과정 및 연구 동향을 파악하기에 무리가 있다고 판단하여 추가 연구를 실시하였다. 저자들은 처음 분석 결과에 대한 이유를 저자들은 17년간의 연구 결과를 한꺼번에 보았기 때문이라 판단했다. 따라서 저자들은 1990년~2006년을 약 5~6년 단위로 3 기간(1990-1995년, 1996-2000년, 2001-2006년)으로 나누어 군집 분석 및 다차원 분석을 실시하였다. 그 결과, 처음 분석결과와 달리 관계 마케팅 분야의 연구 주제를 바탕으로 저자들이 각 시기별로 다양한 군집을 형성하고 있음을 확인할 수 있었으며, 시간의 흐름에 따라 변화되는 추이도 살펴볼 수 있었다. 1990년대 초에는 관계에서 나타나는 문제(힘, 의존성, 만족, 신뢰, 몰입, 영향전략, 통제 등) 및 시장지향성과 같은 기본적인 문제를 다루었기 때문에 군집의 수도 적었다. 그러나 시간이 지남에 따라 보다 군집 수가 늘어나는데, 이는 환경, 법, 기술 등과 같은 외부적인 요인들과의 연결되어 더 많은 연구 주제(장기지향성, 브랜드 커뮤니티, CRM 등)로 확장되었기 때문이라고 볼 수 있다. 특히 2000년대 가 이후에는 정보 기술의 발전으로 관계를 다루는 시야가 넓어져 관계 마케팅에서도 이전의 연구에서 하나의 관계 자체에만 초점을 맞추었다면, 이후에는 네트워크 관점에서 관계 마케팅 이슈를 다루고 있음을 확인할 수 있었다. 저자들은 이러한 결과를 도출하는데 그치지 않고, 관계 마케팅 영역이 발전해 오는 동안의 핵심 연구가 무엇인가를 확인하기 위해 3 기간 마다 사회적 네트워크 분석(Social Network Analysis)을 실시하였다. 사회적 네트워크 분석은 특정 네트워크 자체가 얼마나 집약적인 특성을 가지고 있는지를 판단하는 네트워크 밀도(density)뿐만 아니라 그 안의 개별 구성원들 사이에서 누가 네트워크의 핵심인지를 보여주는 네트워크적인 특성인 중심성(centrality)을 분석하는 방법이다. 이를 이용하면 각각의 기간 내의 핵심 저자와 주제 및 저자들 간의 네트워크적인 구조 및 특성을 파악하였다. 분석 결과, 3기간의 네트워크 밀도는 시간이 흐름에 따라 1에 가까워지고 있는 것을 알 수 있다. 이는 선정한 관계 마케팅 핵심 연구 저자들 간에 가능한 연결이 거의 존재하는 것으로 연구가 산발적으로 이루어지는 것이 아니라 관계 마케팅 연구가 그 분야 내의 연구들을 많이 인용함으로써 시간이 갈수록 이 분야 연구의 깊이가 깊어지는 것을 알 수 있다. 핵심저자들을 살펴본 결과, 가장 기본적인 문제를 다룬 저자들(Morgan, Hunt, Naver, Slater, Ganesan)등이 초기 단계부터 핵심저자임을 알 수 있다. 그러나 시간이 흐를수록 처음에 중심성이 낮았던 저자들(Oliver, Cannon, Steenkamp 등)의 중심성이 높아지는 것을 볼 수 있었다. 또한 2000년이 들어서면서는 누가 핵심저자라는 의미가 중요하지 않을 정도로 모든 저자들이 핵심이 되었다. 본 연구는 학문적인 측면에서 기여하는 바가 크다고 볼 수 있는데, 우선 마케팅 대표 저널을 대상으로 17년 동안 누적된 관계 마케팅 연구들을 바탕으로 그 연구 흐름 및 지적 구조를 파악했다는 점이다. 또한 이러한 분석을 통해 관계 마케팅을 연구하는 학자들에게 향후 연구에 대한 방향을 제시해주었다는 점이다. The purpose of this study is to identify research trends and knowledge structure of relationship marketing field that has been extensively dealt since 1990`s. Several researches investigated the relations among important relationship variables using meta analysis method, but did not show how the relationship marketing research field has evolved. To understand the research trends and knowledge structure, we adopted author co-citation analysis(ACA). ACA is frequently used in Bibliometirc field to identify the knowledge structure of a research field. ACA uses the co-citation frequency among researchers as the unit of analysis and produces a map of research trends and knowledge structure in a research field for a certain period. We applied ACA for the relationship marketing researches that were published between 1990 and 2006. First, we identified 28 researchers that their researches have been cited most frequently in the relationship marketing related papers selected from the top 10 marketing journals listed in SSCI web site. We produced a correlation matrix of author co-citation frequency and a map of the knowledge structure in the relationship marketing field using multi-dimensional scale analysis. The results were unexpectedly simple, showing that the field is categorized into two research streams, B2C relationship marketing and B2B relationship marketing research. As the results did not show us the detailed structure and trends of relationship marketing studies, we performed additional analyses. We suspected that applying ACA to the entire period of interest may have caused the initial results. We divided the period of interest into three shorter periods - 1990-1995, 1996-2000, 2001-2006 - and performed cluster analysis and MDS analysis with relationship marketing related researches in each period. The results of the second analyses showed that the researhers can be grouped into several clusters formed around specific relationship marketing research topics. The results also showed that the structure of the clusters have been changing through three periods. In the first period, we found a few number of clusters as the research interests were focusing on market orientation and relationship issues such as power, dependence, satisfaction, trust, commitment, influence strategy, control, etc. In the next periods, as the researchers started to expand their interests into the influence of external factors such as environment, law, technology on relationships. In this period, we started to have researches on the topic such as long-term orientation, brand community, customer relationship management, etc. in the 21st century, the results showed that the focus of the relationship marketing expanded to include network perspective. We performed social network analysis to identify the main researchers representing each period. Social network analysis is useful in finding out the density of a network as well as the centrality of a network, identifying the core researchers in the network. As we move from period 1 to 3, we found that the network density index moving toward 1. This result means that the selected researchers in the relationship marketing field are connected to each other in almost all possible ways and they are citing each other`s work in their own researches. This suggests that the researches are gaining more depth and influencing other researches. The researchers that have dealt with fundamental issues such as Morgan, Hunt, Naver, Slater, Ganesan are identified as the core researchers from the first period. As the relationship marketing researches expand, the researchers such as Oliver, Cannon, and Steenkamp are added into core group in the second period. in the final period, most of the selected researchers became the member of the core group. We have identified the research trends and the structure of knowledge in the relationship marketing field using author co-citation analysis and social network analysis using the Researc