[Social Network] Structural Holes (구조적 공백) 이란?

위 그림을 보면 James와 Rober의 소셜 네트워크 관계를 볼 수 있다.

 

🧐위 관계를 보고 누가 더 많은 정보를 얻을 수 있는지 여러가지 관계에 중요한지 구할 수 있을까?

 

💡 Structural Holes?

 Structural holes is a concept from social network research, originally developed by Ronald Stuart Burt.

Ronald Stuart Burt에 의해 만들어진 소셜 네트워크 개념이다.

 

 Burt introduced this concept in an attempt to explain the origin of differences in social capital.

이 개념은 Social capital의 차이의 기원을 설명하기 위해 만들어졌다.

 

 Burt’s theory suggests that individuals hold certain positional advantages/disadvantages from how they are embedded in neighborhoods or other social structures.

이 이론은 개인이 얼마나 이웃 또는 사회 구조를 갖고 있음으로서 이점과 단점을 가질 수 있는지 설명한다.

 

 A structural hole is understood as a gap between two individuals who have complementary sources to information.

Structural Hole은 정보를 보완할 수 있는 소스를 갖고 있는 두 사람 사이의 차이로 설명된다.

 

(wiki 참조)

 

아래 두 종류의 Structural Holes을 볼 수 있다.

 

 Few structural holes과 Many structural holes이다.

 

앞선 Granovetter's Explanation을 토대로 예를 들자면

• Few structural holes의 structural holes을 적게 가진 EGO는 학과 내에서만 친한 사람들이 있을 것이고,
• Many structural holes의 structural holes을 많이 가진 EGO는 타 과에서도 친한 사람들이 있을 것이다.

https://withseungryu.tistory.com/105

[Social Network] Networks - 네트워크

그렇다면 어떻게 Structural holes이 많은지 적은지 알 수 있을까?

 

 

💡 Network Constraint (네트워크 제약)

 

사람들의 이웃들이 서로간 얼마나 많이 중복되어 있다는 수치

위 식을 보면 i의 노드의 Network Constraint는 i 노드와 연결 된 노드와의 링크의 Network Constraint의 합이다.

 

또한 이는 Pij를 통해 구해줄 수 있다.

 

이 때 Pij는

ex) P12는 1의 이웃노드가 4개이기 때문에 1/4이 나옴을 알 수 있다.

 

Network Constraint의 수치에 따라

• High (높으면) : 끈끈하고 강한 링크로 연결된 중복되는 이웃들이 많다
• Low (낮으면) : 연결되지 않은 이웃들이 존재하며 중복되는 이웃들이 적다.

 

🔍 결과

맨 앞 그림의 James와 Robert의 Network Constraint를 구하면 아래와 같이 나온다.

위 그림을 보면 James가 Robert보다 Network Constraint가 높게 나온 것을 볼 수 있는데,

• James의 이웃들은 서로 서로가 친할 것이라는 것을 알 수 있고, Structural hole이 적을 것이다.
• Robert는 이웃들간 서로 친한 사람이 없으며 Structural hole이 많은 것이다.

 

아래 연구 결과들을 보면 다방면에서 Structural Holes이 많을수록 사회에서 영향력이 큰 것을 볼 수 있다.

 

회사원 Edward Park의 Structural Holes에 따른 지표

따라서 Robert가 James보다 여러 정보를 얻을 가능성이 높고, 주변에 영향을 많이 줄 수 있는 사람임을 알 수 있다.

자료 출처 : cc224w.stanford.edu

 

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