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id: DATA-SNA-001
category: Unified
confidence_score: 1.0
tags: [data-science, social-network-[[Analysis|Analysis]], [[Graph-Theory|Graph-Theory]], centrality, comm[[Unity|Unity]]-detection, network-science, relationship-mapping]
last_reinforced: 2026-04-26
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# Social Network Analysis (사회망 분석)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "개별 주체의 특성보다 그들 사이의 '연결 구조'에 주목하고, 네트워크 속에서 정보와 권력이 흐르는 지도(Map)를 파악하라" — 사회적 관계를 그래프 이론을 활용하여 구조적으로 분석하고, 노드 간의 상호작용 패턴을 밝혀내는 방법론.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "Graph-based Structural Property and Influence Mapping" — 점(Node)과 선(Edge)으로 이루어진 복잡한 네트워크에서 특정 노드의 중심성(Centrality)을 계산하고, 밀집된 하위 집단을 찾아내어(Community Detection) 전체 시스템의 역학을 파악하는 패턴.
- **핵심 분석 지표:**
    - **Degree Centrality:** 연결된 친구가 얼마나 많은가? (지역적 영향력)
    - **Betweenness Centrality:** 정보가 흐르는 길목을 얼마나 장악했는가? (중개자 역할)
    - **Closeness Centrality:** 다른 모든 노드에 얼마나 빨리 도달할 수 있는가? (접근성)
    - **PageRank:** 얼마나 영향력 있는 사람들로부터 연결되었는가? (권위도)
- **의의:** 마케팅에서의 인플루언서 발굴, 조직 내 의사소통 병목 지점 파악, 범죄 네트워크 추적 등 '관계의 맥락'이 성과를 결정짓는 모든 분야의 핵심 도구.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 정적인 관계도 분석에서 벗어나, 이제는 시간에 따라 관계가 변하는 '동적 네트워크 분석'과 그래프 신경망(GNN)을 이용해 보이지 않는 관계를 예측하는(Link Prediction) AI 기반 분석으로 고도화됨.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 1,174개 지식 문서 간의 상호 참조 관계를 사회망 분석 기법으로 시각화하여, 어떤 지식이 프로젝트의 핵심 교차로(Core Knowledge)인지 식별하고 관리 우선순위를 정함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Ranking-Algorithms|Ranking-Algorithms]], Graph-Theory-Foundations, Cluster-Analysis-Techniques, [[Recommendation-Systems|Recommendation-Systems]]
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Social-Network-Analysis.md
