업데이트: 네트워크 분석에 통계적 해석을 더하세요

분석을 넘어 보다 설득력 있는 연구 결과로 나아가기

소셜 네트워크 분석은 구조를 파악하고 관계의 특징을 설명하는 것만으로도
충분히 많은 정보를 제공합니다.
하지만 그 결과가 통계적으로 얼마나 타당한지까지 함께 설명할 수 있다면,
분석의 설득력은 한층 더 높아질 수 있습니다.

이를 위해 이번 업데이트에서는
개체 데이터와 네트워크 데이터를 각각의 특성에 맞는
통계적 방식으로 검정할 수 있는 기능을 강화했습니다.

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[연관글] 네트워크 데이터에 일반 통계를 그대로 사용할 수 없는 이유? ☞

주요 업데이트

NetMiner 5는 Windows와 macOS에서 사용 가능합니다. 원활한 업데이트를 위해 Preferences에서 자동 업데이트를 활성화하세요.

계층적 군집화(클러스터링)

노드와 네트워크를 위한 계층적 클러스터링 기능이 추가되었습니다.

속성이 비슷한 노드끼리 군집화 하거나, 관계적 특성과 역할이 유사한 그룹을 탐지하는 데 활용할 수 있습니다.

네트워크 데이터의 통계적 분석

네트워크 구조와 관계 패턴을 통계적 방식으로 해석할 수 있습니다. 관계 속성을 위한 ANOVA, Network Correlation, Autocorrelation, MRQAP(선형·로지스틱) 등을 통해 네트워크 간 유사성, 속성의 자기상관, 관계 형성 요인을 검정합니다.