SNA를 위한 분석 도구

Social Network Data 를 분석하기 위해서는 상용화되거나 혹은 Public Domain 에 공개되어 있는 Socail Network Analysis Software 를 활용할 수 있습니다.

아래는 현재 인터넷을 통해 구매하거나 무료로 사용가능한 SNA 분석도구들 입니다.

<SNA를 위한 분석도구들 출처 'Social Network Analysis in R', Drew Conway, 2009 >

사실저도 UCINet 정도만 써 봤습니다만 Python 으로 만든 igraph 모듈 같은 경우 매우 좋은 computing performance를 보인다고 하니 한번 써보셔도 좋을 것 같습니다.

분석툴에 익숙하신 분들이라면 R 이나 SAS, SPSS와 같은 범용 분석도구를 활용해서 분석할 수도 있겠습니다.

범용 분석도구를 활용할 경우 여러가지 다양한 분석 방법을 동시에 적용할 수 있다는 장점이 있겠으나, 데이터 처리과정이나 분석과정이 전적으로 분석자에게 의존한다는 점을 고려해야 합니다.

최근, 많은 분석자들이 쓰고 있는 R의 경우는 분석도구 자체가 가지고 있는 높은 유연성, 화려한 그래픽도구, 다수의 분석방법을 즉시 적용가능 하다는 장점을 가지고 있습니다.

R의 분석 모듈을 몇가지 소개하면 다음과 같습니다.

sna : Sociaometiric Data 처리

RBGL : Boost Graph Library

egrm : Exponential Random Graph

networksis : bipartite networks

degreenet : degree distribution

tnet : weighted networks

SAS 는 SAS^?? Social Network Analysis 라는 SAS Fraud Framework 의 component 에 다양한 visiual 분석 도구를 제공하고 있으며, Enterprise Miner 에 Link Analysis Node 를 지원하고 있기도 합니다.

얼마전IBM이 인수한 SPSS도 화려한 graph, Clementine, SPSS predictive analytics data and textmining 등을 통해 금융 통신의 fraud detection, churn-out prediction 을위한 SNA을 지원하고 있기도합니다. 작년에 Linked in 의 분석결과가 release 되기도 했는데요. 관심 있으신 분들은 한번 살펴보시기 바랍니다.

http://www.spss.com/press/template_view.cfm?PR_ID=1067