Node xl korean_introduction

* This slide was made by Han Woo Park and his students to help Korean users use the NodeXL 새로운 네트워크분석 도구 NodeXL 이 슬라이드는 Marc Smith, Analyzing Social Media Networks with NodeXL의 3,4장을 기초로 한국 이용자들이 노드 엑셀을 쉽게 사용할 수 있도록 만든 매뉴얼임. 노드엑셀 최근 버전을 사용했으며 사례 또한 원제와 상이함. ,[object Object],[object Object]

SNA 도구 Social Network Analysis 는 Social Network 구조, Social Media와 기타 Network 구조 등에 대한 연구를 지원하는 툴 주요 네트워크 분석 프로그램의 종류와 비교 출처: 박한우(2010), LexiURL을 이용한 동시링크분석-정치웹진,정치포럼사이트, p.1098

왜 노드엑셀(NodeXL) 인가 ? 순환적 그래프데이터 구조를 표현할 수 있는 기존의 도구들은 각각 한계를 가졌다. 네트워크 분석은 학술, 상업과 인터넷 Social Media 등 분야에 중요한 연구영역이고 빠른 성장을 보이고 있다. 현재 사용하고 있던 도구는 명령을 입력 등의 방식으로 네트워크를 분석하기 때문에 도구에 대한 많은 지식이 필요하다. 많은 네트워크 데이터들은 Excel파일로 저장하고 있다.

결정적으로 Microsoft Excel 2007 차트기능 중 네트워크 차트가 없음

NodeXL의 장점 SNA(Social Network Analysis) 쉽게 만들자 광범위하게 사용되고 있는 Excel에 네트워크 분석 툴을 결합하여 연구의 시너지효과를 실현 SNA 초보자도 쉽게 접근할 수 있음. NodeXL은 앞서 나열된 SNA도구들의 가장 발전되고 간편한 도구중의 하나라 할 수 있음

NodeXL NodeXL는 Microsoft Excel 2007에 네트워크 분석도구를 추가한 새로운 기능 툴이다. NodeXL는 NET Framework 3.5 소스를 통해 다른 네트워크분석 소프트웨어를 이용한 분석결과나 기초데이터도 처리할 수 있다. NodeXL 개발자 http://www.codeplex.com/NodeXL노드엑셀 사이트에서 무료로 NodeXL최신버전을 다운로드받을 수 있으며, 간단한 사용법 또한 배울 수 있다.

NodeXL기본구성 NodeXL메뉴창 NodeXL네트워크그래프 효과창 NodeXL데이터 입력창

NodeXL기본구성- 데이터 입력 창

1. NodeXL에 데이터 만들기 and 불러오기 Vertex1 행에서 Vertex2 행으로 향하는 데이터를 작성한다. 기존의 데이터를 불러(import) 온다. 특히 노드엑셀은Email, Flickr, Twitter, Youtube의 데이터를 수집할 수 있다는 장점이 있다.

매트릭스로 나타낸 네트워크 Edge list로 나타낸 네트워크 위의 두 매트릭스와 Edge list는다르게 표현된 같은 네트워크 Edge list는 Vertex1에서 Vertex2로의 방향성을 나타냄 다른 속성을 첨가하지 않는다면 Vertex1에서 vertex2 로 향하는(directed) 이진법(binary)적인 네트워크라 할 수 있음 NodeXL은 Edge list로 네트워크로 분석함 네트워크 지표들은 이진(binary)매트릭스에 기초해 계산 되지만, Edge weight를 넣어서 관계의 강도(valued)를 시각적으로 표현 할 수 있음

네트워크분석을 하는 Matrix 파일을 edge list로 바꾸기 2 3 1 노드엑셀 창에 매트릭스 시트를 함께 열어둔다 기존의 네트워크분석을 하는 Matrix 파일을 edge list로 나타내어 활용 할 수있다.

관계가 있고 없고를 나타내는 2진(binary)법적, 방향성이 있는(directed) 네트워크 완성.

노드엑셀에서 개체(vertices)는 색, 모양, 크기, 투명도의 성질로 표현될 수 있다

Autofill Columns을 이용하여 연결선(Edge), 개체(vertex)의 크기와 각각의 중심도 및 특정 값에 따라 표현할 수 있다.

2. NodeXL을 이용한 네트워크 분석 Graph Metrics 를이용하여 각 개체들의 Degree, In-degree, Out Degree, Betweenness and Closeness centrality, Eigenvector centrality, PageRank, Clustering Coefficient, Group Metrics, 등을 구할 수 있음.

Betweenness Centralities: Bridge Scores for Boundary Spanners

Closeness Centrality: Distance Scores for Broadly Connected People

Eigenvector Centrality : Influence Scores for Strategically Connected People,[object Object]

NodeXL-사례 코멘트 수와 비디오의 순위에 따라 개체의 색과 크기를 나타낸 YouTube의 건강보험에 관련된 비디오 네트워크

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