최근 연구들이 라이덴(Leiden) 커뮤니티로 갈아탄 이유?
네트워크 데이터에는 단순한 연결 이상의 구조가 숨어 있습니다.
연구 협력 네트워크에서는 특정 연구 주제를 중심으로 연구자들이 모이고, 소셜 미디어에서는 비슷한 관심사를 가진 사용자들이 서로 더 많이 연결되는 경향이 있습니다.
네트워크 분석에서는 이렇게 서로 더 많이 연결된 노드들의 집합을 커뮤니티(community)라고 합니다. 커뮤니티 분석을 통해 네트워크 안에 존재하는 그룹 구조를 파악할 수 있으며, 인물/기관/국가 협력 구조, 연구 분야의 형성 과정, 텍스트 내 개념 그룹(주제) 등 다양한 현상을 이해할 수 있습니다.
커뮤니티 분석을 위해서는 주로 Girvan–Newman 커뮤니티(NetMiner에서는 Betweenness Community)나 루뱅 커뮤니티(Louvain Community) 방법이 널리 사용되어 왔습니다. 그러나 2019년에 Traag, Waltman, van Eck에 의해 라이덴 커뮤니티(Leiden) 방법이 제안된 이후, 최근 점차 많은 네트워크 분석 연구에서 이 방법이 활용되고 있습니다.
그렇다면 왜 최근 연구들에서 기존 방법 대신 라이덴 커뮤니티를 선택하는 것일까요?
이 글에서는 라이덴 커뮤니티의 특징과 기존 방법과의 차이, 그리고 실제 활용 사례를 간략히 살펴보겠습니다.