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전산사회학

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목차

1. 개요

전산사회학은 사회 현상을 이해하기 위해 컴퓨터를 활용하는 학문 분야이다. 1960년대부터 모델링 시도가 이루어졌으며, 창발, 에이전트 기반 모델링, 시스템 이론 등이 중요한 역할을 했다. 전산사회학은 데이터 마이닝, 사회 네트워크 분석, 머신 러닝, 자연어 처리, 시뮬레이션, 빅데이터 분석 등 다양한 방법론을 활용하며, 과학, 기술, 사회에 영향을 미친다. 한국 사회에도 적용 가능성이 높지만, 데이터 편향성, 개인정보 보호, 해석의 어려움 등의 과제를 해결해야 한다. 북미 전산 사회 및 조직 과학 협회, 유럽 사회 시뮬레이션 협회 등 관련 학술 단체가 있으며, 서울대학교 복잡계 데이터 마이닝 연구실, KAIST 소셜 컴퓨팅 연구센터 등 국내 연구 센터에서도 연구가 진행되고 있다.

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전산사회학
전산 사회학
분야사회학
하위 분야사회학 이론, 사회 연구, 수리사회학
관련 분야전산 과학, 사회 과학, 복잡계 과학
유형학문 분야

2. 역사

1960년대부터 사회 현상을 설명하기 위한 모델링 시도가 이루어졌으며, 창발 개념이 중요한 역할을 했다.[8] 창발은 하위 수준의 단순한 요소들이 상호작용하여 상위 수준에서 복잡한 현상을 만들어내는 것을 의미한다.[9] 20세기 초 알렉산더, 모건, 브로드와 같은 고전적 창발론자들이 이 개념을 도입했다.[8]

에이전트 기반 모델은 전산사회학에 역사적인 영향을 미쳤다. 이러한 모델은 1960년대에 처음 등장하여 조직, 도시 등에서 제어 및 피드백 프로세스를 시뮬레이션하는 데 사용되었다. 1970년대에는 개인을 분석의 주요 단위로 사용하고 상향식 전략을 사용하여 행동을 모델링하는 응용 프로그램이 도입되었다. 1980년대에는 에이전트들이 상호 의존적으로 상호 작용하는 모델이 나타났다.[8]

사회학과 복잡성 과학의 연구 패러다임과 관련 과학자들의 역사적 지도.


전후 시대에 배니바 부시의 차동 분석기, 존 폰 노이만의 세포 자동자, 노버트 위너의 사이버네틱스, 클로드 섀넌의 정보 이론은 기술 시스템의 복잡성을 모델링하고 이해하는 데 영향력 있는 패러다임이 되었다.[10] 이에 대응하여 물리학, 생물학, 전자공학, 경제학 등의 분야의 과학자들은 모든 자연 및 물리적 현상이 공통적인 패턴과 속성을 가진 시스템 내의 상호 관련된 요소들의 표현이라는 일반 시스템 이론을 명확히 설명하기 시작했다.[10]

에밀 뒤르켐이 복잡한 현대 사회를 ''sui generis''로 분석해야 한다고 주장한 데 이어,[10] 탤코트 파슨스와 같은 전후 시대의 구조 기능주의 사회학자들은 구성 요소 간의 체계적이고 계층적인 상호 작용에 대한 이러한 이론들을 활용하여 AGIL 패러다임과 같은 거대한 통일 사회학 이론을 만들려고 시도했다.[11] 조지 호만스와 같은 사회학자들은 사회학 이론을 다른 명제와 가설을 파생하고 경험적 연구로 운영할 수 있는 명제와 정확한 용어의 계층적 구조로 공식화해야 한다고 주장했다.[12] 1956년 이래로 사색 정리와 같은 수학적 정리를 테스트하고 검증하기 위해 컴퓨터 알고리즘과 프로그램이 사용되었기 때문에,[13] 일부 학자들은 유사한 계산적 접근 방식으로 사회 구조와 역학에 대한 아날로그 방식으로 공식화된 문제와 정리를 "해결"하고 "증명"할 수 있을 것으로 예상했다.

1960년대 후반과 1970년대 초반, 사회 과학자들은 조직, 산업, 도시 및 세계 인구의 제어 및 피드백 프로세스에 대한 거시 시뮬레이션을 수행하기 위해 컴퓨팅 기술을 활용했다.[14][15] 이러한 모델은 미분 방정식을 사용하여 인구 분포를 예측했다.[14][15] 로마 클럽이 지수 경제 성장을 촉진하는 정책이 결국 세계 환경 재앙을 초래할 것이라고 예측하는 보고서를 발표한 후, 1970년대 중반에 사회 시스템 시뮬레이션이 상당한 주목을 받았다.[16] 그러나 불편한 결론으로 인해 많은 저자들은 모델을 불신하고 연구자 자신을 비과학적으로 보이게 만들려고 시도했다.[2][17] 많은 사회 과학자들은 이러한 상황을 피하고자 개별 수준 개체의 상태 변화를 모델링하여 예측하고 정책 효과를 연구하기 위해 미시 시뮬레이션 모델에 관심을 돌렸다.[18]

세포 자동자는 단순한 규칙에 따라 상태가 변화하는 격자 형태의 시스템을 통해 복잡한 현상을 모델링한다.[19] 인공 지능과 마이크로컴퓨터의 발전은 카오스 이론과 복잡성 이론의 발전에 영향을 주었고, 이는 학문적 경계를 넘어 복잡한 물리적 및 사회적 시스템을 이해하는 데 대한 관심을 새롭게 했다.[2]

에이전트 기반 모델링은 자율적이고 상호 의존적인 행위자들이 단순한 규칙과 적응 행동을 통해 사회 현상을 설명한다.[1] 1981년 로버트 액설로드와 W.D. 해밀턴은 에이전트 기반 모델링을 통해 상호주의에 기반한 사회적 협력이 죄수의 딜레마 게임에서 어떻게 확립되고 안정화될 수 있는지 보였다.[21] 이들은 개별 에이전트가 단순한 규칙을 따를 때, 인구 통계, 가치관, 종교 및 문화와 같은 전형적인 사회학적 구성 없이 협력의 "규범"을 개발하고 제재할 수 있음을 입증했다.[4] 1990년대에는 윌리엄 심스 베인브리지, 캐슬린 칼리, 마이클 메이시, 존 스코버츠와 같은 학자들이 일반화된 호혜주의, 편견, 사회적 영향, 조직 정보 처리 (심리학)에 대한 다중 에이전트 기반 모델을 개발했다. 1999년 나이젤 길버트는 사회 시뮬레이션에 대한 첫 번째 교과서인 ''사회 과학자를 위한 시뮬레이션''을 출판했고, 인공 사회 및 사회 시뮬레이션 저널을 설립했다.

데이터 마이닝은 대규모 데이터에서 유의미한 패턴을 발견하는 기술이다. 사회 네트워크 분석은 1970년대와 1980년대에 그래프 이론, 통계학, 사회 구조 연구의 발전에 힘입어 독자적인 분석 방법으로 등장했으며, 제임스 사무엘 콜먼, 해리슨 화이트, 린턴 프리먼과 같은 사회학자들이 발전시켰다.[22] 행위자 간의 관계를 네트워크 형태로 표현하여 분석한다. 1980년대와 1990년대에 걸쳐 컴퓨터 및 통신 기술이 널리 보급되면서 네트워크 분석 및 다층 모델링과 같이 점점 더 복잡하고 방대한 데이터 세트에 맞춰 확장할 수 있는 분석 기술이 요구되었다. 가장 최근의 전산 사회학은 네트워크 분석과 고급 통계 기법을 사용하여 행동 데이터를 전자적으로 대리하는 대규모 컴퓨터 데이터베이스를 분석한다. 이메일 및 인스턴트 메시지 기록, 월드 와이드 웹의 하이퍼링크, 휴대폰 사용, 유즈넷 토론과 같은 전자 기록을 통해 사회 과학자들은 기존의 경험적 방법의 제약 없이 여러 시점에서 여러 수준의 사회적 행동을 직접 관찰하고 분석할 수 있다.[23] 머신 러닝 알고리즘의 지속적인 개선 또한 사회 과학자와 기업가가 대규모 전자 데이터 세트에서 사회적 상호 작용과 진화의 잠재적이고 의미 있는 패턴을 식별하기 위한 새로운 기술을 사용할 수 있게 했다.[24][25]



텍스트 코퍼스의 자동 구문 분석을 통해 방대한 규모의 행위자와 그들의 관계 네트워크를 추출하여 텍스트 데이터를 네트워크 데이터로 전환할 수 있게 되었다. 그 결과 수천 개의 노드를 포함할 수 있는 네트워크는 네트워크 이론의 도구를 사용하여 주요 행위자, 주요 커뮤니티 또는 정당, 전체 네트워크의 견고성 또는 구조적 안정성, 특정 노드의 중심성과 같은 일반적인 속성을 식별하여 분석한다.[27] 이는 주어-동사-목적어 삼중항을 식별하여 동작으로 연결된 행위자 쌍 또는 행위자-객체로 형성된 쌍을 식별하는 정량적 내러티브 분석에 의해 도입된 접근 방식을 자동화한다.[26]

전산 내용 분석은 텍스트 데이터를 자동으로 분석하여 사회적 의미를 파악하는 방법이다. 내용 분석은 오랫동안 사회 과학 및 미디어 연구의 전통적인 부분이었으나, 빅 데이터 시대의 도래와 함께 자동화가 이루어지면서 혁명을 맞이했다.

수백만 건의 뉴스 항목을 포함하는 소셜 미디어 및 신문 내용 연구가 진행되면서, 텍스트 마이닝 방법을 기반으로 성차별, 가독성, 내용 유사성, 독자 선호도, 심지어 기분까지도 분석이 가능해졌다.[29][30][31][32][33] Flaounas et al.은 가독성, 성차별 및 주제 편향 분석을 통해[34] 서로 다른 주제가 서로 다른 성차별과 가독성 수준을 가지고 있음을 보여주었으며, 트위터 콘텐츠를 분석하여 광범위한 인구의 기분 변화를 감지할 수 있는 가능성 또한 입증되었다.[35]

Dzogang et al.은 방대한 양의 역사적 신문 내용 분석을 통해,[36] 역사적 신문에서 주기적인 구조를 자동으로 발견할 수 있음을 보여주었다. 소셜 미디어에서도 유사한 분석이 수행되었으며, 역시 강력한 주기적 구조가 드러났다.[37]

2. 1. 배경

1960년대부터 사회 현상을 설명하기 위한 모델링 시도가 이루어졌으며, 창발 개념이 중요한 역할을 했다.[8] 창발은 하위 수준의 단순한 요소들이 상호작용하여 상위 수준에서 복잡한 현상을 만들어내는 것을 의미한다.[9] 20세기 초 알렉산더, 모건, 브로드와 같은 고전적 창발론자들이 이 개념을 도입했다.[8]

에이전트 기반 모델은 전산사회학에 역사적인 영향을 미쳤다. 이러한 모델은 1960년대에 처음 등장하여 조직, 도시 등에서 제어 및 피드백 프로세스를 시뮬레이션하는 데 사용되었다. 1970년대에는 개인을 분석의 주요 단위로 사용하고 상향식 전략을 사용하여 행동을 모델링하는 응용 프로그램이 도입되었다. 1980년대에는 에이전트들이 상호 의존적으로 상호 작용하는 모델이 나타났다.[8]

2. 2. 시스템 이론과 구조 기능주의

전후 시대에 배니바 부시의 차동 분석기, 존 폰 노이만의 세포 자동자, 노버트 위너의 사이버네틱스, 클로드 섀넌의 정보 이론은 기술 시스템의 복잡성을 모델링하고 이해하는 데 영향력 있는 패러다임이 되었다.[10] 이에 대응하여 물리학, 생물학, 전자공학, 경제학 등의 분야의 과학자들은 모든 자연 및 물리적 현상이 공통적인 패턴과 속성을 가진 시스템 내의 상호 관련된 요소들의 표현이라는 일반 시스템 이론을 명확히 설명하기 시작했다.[10]

에밀 뒤르켐이 복잡한 현대 사회를 ''sui generis''로 분석해야 한다고 주장한 데 이어,[10] 탤코트 파슨스와 같은 전후 시대의 구조 기능주의 사회학자들은 구성 요소 간의 체계적이고 계층적인 상호 작용에 대한 이러한 이론들을 활용하여 AGIL 패러다임과 같은 거대한 통일 사회학 이론을 만들려고 시도했다.[11] 조지 호만스와 같은 사회학자들은 사회학 이론을 다른 명제와 가설을 파생하고 경험적 연구로 운영할 수 있는 명제와 정확한 용어의 계층적 구조로 공식화해야 한다고 주장했다.[12] 1956년 이래로 사색 정리와 같은 수학적 정리를 테스트하고 검증하기 위해 컴퓨터 알고리즘과 프로그램이 사용되었기 때문에,[13] 일부 학자들은 유사한 계산적 접근 방식으로 사회 구조와 역학에 대한 아날로그 방식으로 공식화된 문제와 정리를 "해결"하고 "증명"할 수 있을 것으로 예상했다.

2. 3. 거시 시뮬레이션과 미시 시뮬레이션

1960년대 후반과 1970년대 초반, 사회 과학자들은 조직, 산업, 도시 및 세계 인구의 제어 및 피드백 프로세스에 대한 거시 시뮬레이션을 수행하기 위해 컴퓨팅 기술을 활용했다.[14][15] 이러한 모델은 미분 방정식을 사용하여 인구 분포를 예측했다.[14][15] 로마 클럽이 지수 경제 성장을 촉진하는 정책이 결국 세계 환경 재앙을 초래할 것이라고 예측하는 보고서를 발표한 후, 1970년대 중반에 사회 시스템 시뮬레이션이 상당한 주목을 받았다.[16] 그러나 불편한 결론으로 인해 많은 저자들은 모델을 불신하고 연구자 자신을 비과학적으로 보이게 만들려고 시도했다.[2][17] 많은 사회 과학자들은 이러한 상황을 피하고자 개별 수준 개체의 상태 변화를 모델링하여 예측하고 정책 효과를 연구하기 위해 미시 시뮬레이션 모델에 관심을 돌렸다.[18]

2. 4. 세포 자동자와 에이전트 기반 모델링

세포 자동자는 단순한 규칙에 따라 상태가 변화하는 격자 형태의 시스템을 통해 복잡한 현상을 모델링한다.[19] 인공 지능과 마이크로컴퓨터의 발전은 카오스 이론과 복잡성 이론의 발전에 영향을 주었고, 이는 학문적 경계를 넘어 복잡한 물리적 및 사회적 시스템을 이해하는 데 대한 관심을 새롭게 했다.[2]

에이전트 기반 모델링은 자율적이고 상호 의존적인 행위자들이 단순한 규칙과 적응 행동을 통해 사회 현상을 설명한다.[1] 1981년 로버트 액설로드와 W.D. 해밀턴은 에이전트 기반 모델링을 통해 상호주의에 기반한 사회적 협력이 죄수의 딜레마 게임에서 어떻게 확립되고 안정화될 수 있는지 보였다.[21] 이들은 개별 에이전트가 단순한 규칙을 따를 때, 인구 통계, 가치관, 종교 및 문화와 같은 전형적인 사회학적 구성 없이 협력의 "규범"을 개발하고 제재할 수 있음을 입증했다.[4] 1990년대에는 윌리엄 심스 베인브리지, 캐슬린 칼리, 마이클 메이시, 존 스코버츠와 같은 학자들이 일반화된 호혜주의, 편견, 사회적 영향, 조직 정보 처리 (심리학)에 대한 다중 에이전트 기반 모델을 개발했다. 1999년 나이젤 길버트는 사회 시뮬레이션에 대한 첫 번째 교과서인 ''사회 과학자를 위한 시뮬레이션''을 출판했고, 인공 사회 및 사회 시뮬레이션 저널을 설립했다.

2. 5. 데이터 마이닝과 사회 네트워크 분석

데이터 마이닝은 대규모 데이터에서 유의미한 패턴을 발견하는 기술이다. 사회 네트워크 분석은 1970년대와 1980년대에 그래프 이론, 통계학, 사회 구조 연구의 발전에 힘입어 독자적인 분석 방법으로 등장했으며, 제임스 사무엘 콜먼, 해리슨 화이트, 린턴 프리먼과 같은 사회학자들이 발전시켰다.[22] 행위자 간의 관계를 네트워크 형태로 표현하여 분석한다. 1980년대와 1990년대에 걸쳐 컴퓨터 및 통신 기술이 널리 보급되면서 네트워크 분석 및 다층 모델링과 같이 점점 더 복잡하고 방대한 데이터 세트에 맞춰 확장할 수 있는 분석 기술이 요구되었다. 가장 최근의 전산 사회학은 네트워크 분석과 고급 통계 기법을 사용하여 행동 데이터를 전자적으로 대리하는 대규모 컴퓨터 데이터베이스를 분석한다. 이메일 및 인스턴트 메시지 기록, 월드 와이드 웹의 하이퍼링크, 휴대폰 사용, 유즈넷 토론과 같은 전자 기록을 통해 사회 과학자들은 기존의 경험적 방법의 제약 없이 여러 시점에서 여러 수준의 사회적 행동을 직접 관찰하고 분석할 수 있다.[23] 머신 러닝 알고리즘의 지속적인 개선 또한 사회 과학자와 기업가가 대규모 전자 데이터 세트에서 사회적 상호 작용과 진화의 잠재적이고 의미 있는 패턴을 식별하기 위한 새로운 기술을 사용할 수 있게 했다.[24][25]

텍스트 코퍼스의 자동 구문 분석을 통해 방대한 규모의 행위자와 그들의 관계 네트워크를 추출하여 텍스트 데이터를 네트워크 데이터로 전환할 수 있게 되었다. 그 결과 수천 개의 노드를 포함할 수 있는 네트워크는 네트워크 이론의 도구를 사용하여 주요 행위자, 주요 커뮤니티 또는 정당, 전체 네트워크의 견고성 또는 구조적 안정성, 특정 노드의 중심성과 같은 일반적인 속성을 식별하여 분석한다.[27] 이는 주어-동사-목적어 삼중항을 식별하여 동작으로 연결된 행위자 쌍 또는 행위자-객체로 형성된 쌍을 식별하는 정량적 내러티브 분석에 의해 도입된 접근 방식을 자동화한다.[26]

2. 6. 전산 내용 분석

전산 내용 분석은 텍스트 데이터를 자동으로 분석하여 사회적 의미를 파악하는 방법이다. 내용 분석은 오랫동안 사회 과학 및 미디어 연구의 전통적인 부분이었으나, 빅 데이터 시대의 도래와 함께 자동화가 이루어지면서 혁명을 맞이했다.

수백만 건의 뉴스 항목을 포함하는 소셜 미디어 및 신문 내용 연구가 진행되면서, 텍스트 마이닝 방법을 기반으로 성차별, 가독성, 내용 유사성, 독자 선호도, 심지어 기분까지도 분석이 가능해졌다.[29][30][31][32][33] Flaounas et al.은 가독성, 성차별 및 주제 편향 분석을 통해[34] 서로 다른 주제가 서로 다른 성차별과 가독성 수준을 가지고 있음을 보여주었으며, 트위터 콘텐츠를 분석하여 광범위한 인구의 기분 변화를 감지할 수 있는 가능성 또한 입증되었다.[35]

Dzogang et al.은 방대한 양의 역사적 신문 내용 분석을 통해,[36] 역사적 신문에서 주기적인 구조를 자동으로 발견할 수 있음을 보여주었다. 소셜 미디어에서도 유사한 분석이 수행되었으며, 역시 강력한 주기적 구조가 드러났다.[37]

3. 주요 도구 및 방법론

생성 모델은 통제된 방식으로 광범위한 질적 분석을 수행하는 데 도움을 준다. 에 엡스타인(Epstein)이 제안한 모델은 초기 이질적 개체(에이전트) 집합을 식별하고 간단한 지역 규칙에 따라 진화와 성장을 관찰하는 에이전트 기반 시뮬레이션이다.[45]

그러나 이러한 지역 규칙과 이질적인 에이전트 집합을 식별하는 방법, 그리고 이러한 규칙의 평가와 영향은 완전히 새로운 어려움을 제시한다. 개별 작업에 더 나은 성능을 보이는 간단한 모델을 통합하여 하이브리드 모델을 형성하는 것은 고려해 볼 수 있는 접근 방식이다.[46] 이러한 모델은 더 나은 성능과 데이터 이해를 제공할 수 있지만, 이러한 간단한 모델 간의 상호 작용을 식별하고 깊이 이해하는 것은 성능이 우수한 결합된 모델을 만들어야 할 때 발생하는 문제점이다. 또한, 이러한 하이브리드 모델을 기반으로 데이터를 분석하고 시각화하는 데 도움이 되는 도구와 응용 프로그램을 개발하는 것도 추가적인 과제이다.

사회 네트워크 분석(Social Network Analysis, SNA)은 사회적 관계를 네트워크 형태로 표현하고 분석하는 방법이다. 행위자들을 노드(node)로, 관계를 엣지(edge)로 표현하여 네트워크의 구조, 중심성, 밀도 등을 분석한다. 사회 연결망 서비스(SNS) 데이터 분석에 널리 활용된다.

머신 러닝은 데이터로부터 패턴을 학습하여 예측, 분류, 군집화 등을 수행하는 알고리즘이다. 사회 과학 분야에서는 텍스트 데이터 분석, 이미지 분석, 예측 모델링 등에 활용된다.

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술이다. 텍스트 데이터의 감성 분석, 토픽 모델링, 기계 번역 등에 활용된다.

전산사회과학에서 시뮬레이션은 현실 세계의 복잡한 시스템을 모방하여 가상 환경에서 실험하는 방법이다. 이를 통해 사회 현상의 동태적 변화를 예측하고 정책 효과를 분석하는 데 활용된다.

어떤 연구나 모델링이 실험과 결합될 때, 제기된 질문에 답할 수 있어야 한다. 전산사회과학은 대규모 데이터를 다루며, 규모가 커질수록 이러한 과제가 더욱 분명해진다. 대규모에서 유익한 시뮬레이션을 설계하고, 만들어진 대규모 시뮬레이션을 평가하는 방법에 대한 연구가 필요하다.

빅데이터 분석은 대규모 데이터에서 유의미한 정보를 추출하고 분석하는 기술이다. 사회 현상에 대한 새로운 통찰력을 제공하고, 의사 결정을 지원하는 데 활용된다.

3. 1. 에이전트 기반 모델링 (Agent-Based Modeling, ABM)

생성 모델은 통제된 방식으로 광범위한 질적 분석을 수행하는 데 도움을 준다. 에 엡스타인(Epstein)이 제안한 모델은 초기 이질적 개체(에이전트) 집합을 식별하고 간단한 지역 규칙에 따라 진화와 성장을 관찰하는 에이전트 기반 시뮬레이션이다.[45]

그러나 이러한 지역 규칙과 이질적인 에이전트 집합을 식별하는 방법, 그리고 이러한 규칙의 평가와 영향은 완전히 새로운 어려움을 제시한다. 개별 작업에 더 나은 성능을 보이는 간단한 모델을 통합하여 하이브리드 모델을 형성하는 것은 고려해 볼 수 있는 접근 방식이다.[46] 이러한 모델은 더 나은 성능과 데이터 이해를 제공할 수 있지만, 이러한 간단한 모델 간의 상호 작용을 식별하고 깊이 이해하는 것은 성능이 우수한 결합된 모델을 만들어야 할 때 발생하는 문제점이다. 또한, 이러한 하이브리드 모델을 기반으로 데이터를 분석하고 시각화하는 데 도움이 되는 도구와 응용 프로그램을 개발하는 것도 추가적인 과제이다.

3. 2. 사회 네트워크 분석 (Social Network Analysis, SNA)

사회 네트워크 분석(Social Network Analysis, SNA)은 사회적 관계를 네트워크 형태로 표현하고 분석하는 방법이다. 행위자들을 노드(node)로, 관계를 엣지(edge)로 표현하여 네트워크의 구조, 중심성, 밀도 등을 분석한다. 사회 연결망 서비스(SNS) 데이터 분석에 널리 활용된다.

3. 3. 머신 러닝 (Machine Learning)

머신 러닝은 데이터로부터 패턴을 학습하여 예측, 분류, 군집화 등을 수행하는 알고리즘이다. 사회 과학 분야에서는 텍스트 데이터 분석, 이미지 분석, 예측 모델링 등에 활용된다.

3. 4. 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP)

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술이다. 텍스트 데이터의 감성 분석, 토픽 모델링, 기계 번역 등에 활용된다.

3. 5. 시뮬레이션 (Simulation)

전산사회과학에서 시뮬레이션은 현실 세계의 복잡한 시스템을 모방하여 가상 환경에서 실험하는 방법이다. 이를 통해 사회 현상의 동태적 변화를 예측하고 정책 효과를 분석하는 데 활용된다.

어떤 연구나 모델링이 실험과 결합될 때, 제기된 질문에 답할 수 있어야 한다. 전산사회과학은 대규모 데이터를 다루며, 규모가 커질수록 이러한 과제가 더욱 분명해진다. 대규모에서 유익한 시뮬레이션을 설계하고, 만들어진 대규모 시뮬레이션을 평가하는 방법에 대한 연구가 필요하다.

3. 6. 빅데이터 분석 (Big Data Analytics)

빅데이터 분석은 대규모 데이터에서 유의미한 정보를 추출하고 분석하는 기술이다. 사회 현상에 대한 새로운 통찰력을 제공하고, 의사 결정을 지원하는 데 활용된다.

4. 한국 사회에의 적용과 과제

전산사회학은 여타 학문 분야와 마찬가지로 여러 가지 도전에 직면해 있다. 이러한 과제들은 사회에 최대한의 영향을 미칠 수 있도록 의미 있게 다루어져야 한다.

4. 1. 한국 사회의 특수성

4. 2. 적용 분야

전산사회학은 정치, 경제, 사회, 문화 등 다양한 분야에 적용될 수 있다.

정치 분야에서는 선거 예측, 여론 분석, 정책 효과 분석 등에 활용된다. 특히 소셜 미디어 데이터를 활용한 여론 분석은 정치적 의사 결정에 중요한 정보를 제공한다. 경제 분야에서는 소비자 행동 분석, 시장 예측, 금융 리스크 관리 등에 활용된다. 사회 분야에서는 불평등, 양극화, 저출산, 고령화 등 사회 문제 해결에 기여할 수 있으며, 사회 연결망 분석을 통해 사회적 자본의 분포와 영향을 파악할 수 있다. 문화 분야에서는 한류 확산, 문화 콘텐츠 소비 패턴 분석 등에 활용될 수 있다.

사회의 네트워크와 수준의 진화는 문화적 다양성을 가져온다.[43]

4. 3. 과제

전산사회학은 여타 학문 분야와 마찬가지로 여러 가지 도전에 직면해 있다.[38] 이러한 과제들은 사회에 최대한의 영향을 미칠 수 있도록 의미 있게 다루어져야 한다. 데이터에 가장 적합한 모델과 이러한 모델의 복잡성을 식별하는 것 또한 과제이다. 이러한 모델은 사회가 시간이 지남에 따라 어떻게 진화할 수 있는지 예측하고, 사물의 작동 방식에 대한 가능한 설명을 제공하는 데 도움이 될 것이다.[44]

데이터 편향성 문제, 개인정보 보호 문제, 해석의 어려움, 한국형 모델 개발의 필요성 등이 주요 과제로 제기된다. 전산사회학 연구에 사용되는 데이터는 특정 집단이나 플랫폼에 편향될 수 있으며, 개인정보 수집 및 활용 과정에서 개인정보 침해 문제가 발생할 수 있다. 또한 연구 결과가 복잡하여 해석이 어렵고, 서구 중심의 이론과 방법론을 한국 사회에 적용하는 데 한계가 있을 수 있다는 점도 고려해야 한다.

5. 영향

전산사회학은 과학, 기술 및 사회에 영향을 미칠 수 있다.[38]

;과학에 대한 영향

전산사회학 연구가 효과를 거두려면 가치 있는 혁신이 필요하다. 이러한 혁신은 새로운 데이터 분석 도구, 더 나은 모델 및 알고리즘 형태가 될 수 있다. 이러한 혁신의 출현은 과학계 전체에 큰 호황을 가져다줄 것이다.

;사회에 대한 영향

전산사회학의 주요 과제 중 하나는 사회적 과정의 모델링이다. 다양한 법률 및 정책 입안자들은 새로운 지침을 효과적으로 제시할 수 있는 효율적인 방법을 파악할 수 있으며, 일반 대중은 제시된 선택 사항에 대한 공정하고 적절한 이해를 얻어 열린 균형 잡힌 의사 결정 과정을 가능하게 할 수 있다.

5. 1. 과학에 대한 영향

전산사회학 연구가 효과를 거두려면 가치 있는 혁신이 필요하다. 이러한 혁신은 새로운 데이터 분석 도구, 더 나은 모델 및 알고리즘 형태가 될 수 있다. 이러한 혁신의 출현은 과학계 전체에 큰 호황을 가져다줄 것이다.

5. 2. 사회에 대한 영향

전산사회학의 주요 과제 중 하나는 사회적 과정의 모델링이다. 다양한 법률 및 정책 입안자들은 새로운 지침을 효과적으로 제시할 수 있는 효율적인 방법을 파악할 수 있으며, 일반 대중은 제시된 선택 사항에 대한 공정하고 적절한 이해를 얻어 열린 균형 잡힌 의사 결정 과정을 가능하게 할 수 있다.

6. 관련 학술 단체, 학술 대회 및 워크숍


  • 북미 전산 사회 및 조직 과학 협회(NAACSOS)
  • 유럽 사회 시뮬레이션 협회(ESSA)

6. 1. 국제 학술 단체


  • 북미 전산 사회 및 조직 과학 협회(NAACSOS)
  • 유럽 사회 시뮬레이션 협회(ESSA)

6. 2. 국내 학술 단체

7. 관련 학술 프로그램, 학과 및 학위

전산사회학 관련 교육 프로그램은 다음과 같이 국내외 대학 및 학과에서 제공되고 있다.


  • 브리스톨 대학교 "미디어 패턴" 프로젝트
  • 카네기 멜론 대학교 전산, 조직 및 사회(COS) 박사 과정
  • 시카고 대학교 전산 사회 과학 수료증 및 석사 과정
  • 조지 메이슨 대학교 CSS(전산 사회 과학) 박사 과정 및 간학문적 연구 석사(CSS 강조) 과정
  • 포틀랜드 주립 대학교 시스템 과학 박사 과정 및 석사 과정
  • 더블린 대학교 복합 시스템 및 전산 사회 과학 박사 과정, 사회 데이터 분석 석사 과정, 전산 사회 과학 이학사 과정
  • UCLA 인간 복합 시스템 부전공 및 전산 및 시스템 생물학 전공(행동 과학 포함)
  • 미시간 대학교 복합 시스템 부전공
  • 포틀랜드 주립 대학교의 시스템 과학 프로그램 목록은 전 세계 관련 프로그램 정보를 제공한다.

8. 관련 연구 센터 및 연구소

8. 1. 국외 연구 센터


  • 인디애나 대학교 블루밍턴의 [http://cnets.indiana.edu/ 복잡 네트워크 및 시스템 연구 센터](Center for Complex Networks and Systems Research)는 복잡 네트워크 및 시스템에 대한 연구를 수행한다.
  • 조지 메이슨 대학교 페어팩스의 [http://socialcomplexity.gmu.edu/ 사회 복잡성 센터](Center for Social Complexity)는 사회 복잡성에 대한 연구를 진행한다.
  • 하버드 대학교 보스턴의 [http://www.iq.harvard.edu/ 정량 사회 과학 연구소](Institute for Quantitative Social Science)는 정량적 사회 과학 연구를 수행한다.
  • [http://www.santafe.edu/ 산타페 연구소](Santa Fe Institute)는 뉴멕시코주 산타페에 위치하고 있으며 복잡계 연구를 진행한다.
  • 일리노이 대학교 어바나-샴페인의 [https://web.archive.org/web/20110430200327/http://www.ccsr.uiuc.edu/ 복잡계 시스템 연구 센터](Center for Complex Systems Research)는 복잡계 시스템에 대한 연구를 수행했다.
  • 애리조나 주립대학교 템피의 [http://www.asu.edu/clas/csdc/ 사회 역학 및 복잡성 센터](Center for Social Dynamics and Complexity)는 사회 역학 및 복잡성에 대한 연구를 진행한다.
  • 미시간 대학교 앤아버의 [http://www.cscs.umich.edu/ 복잡계 시스템 연구 센터](Center of the Study of Complex Systems)는 복잡계 시스템 연구를 수행한다.
  • 캘리포니아 대학교 로스앤젤레스의 [http://hcs.ucla.edu/ 인간 복잡계](Human Complex Systems)는 인간 복잡계에 대한 연구를 수행한다.
  • 노스웨스턴 대학교 에반스턴의 [http://www.nico.northwestern.edu/ 노스웨스턴 복잡계 연구소 (NICO)](Northwestern Institute on Complex Systems (NICO))는 복잡계 연구를 진행한다.
  • 듀크 대학교 더럼의 듀크 네트워크 분석 센터는 네트워크 분석을 수행한다.
  • 상파울루 대학교 - EACH의 [http://www5.each.usp.br/mestrado-academico-em-modelagem-de-sistemas-complexos/ 복잡계 시스템 모델링]은 복잡계 시스템 모델링 연구를 진행한다.
  • 브라질 물리 연구 센터 리우데자네이루의 [http://inct.cnpq.br/web/inct-sc 복잡계 시스템 국립 과학 기술 연구소]는 복잡계 시스템에 대한 연구를 수행한다.
  • 영국 맨체스터의 [http://cfpm.org 정책 모델링 센터](Centre for Policy Modelling)는 정책 모델링을 수행한다.
  • 영국 서리 대학교의 [http://cress.soc.surrey.ac.uk/ 사회 시뮬레이션 연구 센터](Centre for Research in Social Simulation)는 사회 시뮬레이션 연구를 진행한다.
  • 아일랜드 더블린 대학교 공공 정책 기어리 연구소의 [https://web.archive.org/web/20130425014018/http://dl.ucd.ie/ UCD 다이내믹스 랩 - 계산 사회 과학 센터](UCD Dynamics Lab- Centre for Computational Social Science)는 계산 사회 과학 연구를 수행했다.
  • 네덜란드 흐로닝겐의 [http://www.rug.nl/research/gcscs/ 흐로닝겐 사회 복잡성 연구 센터](Groningen Center for Social Complexity Studies (GCSCS))는 사회 복잡성 연구를 진행한다.
  • 스위스 취리히의 [http://www.soms.ethz.ch/ 사회학, 특히 모델링 및 시뮬레이션 의장](Chair of Sociology, in particular of Modeling and Simulation (SOMS))은 사회학, 특히 모델링 및 시뮬레이션 연구를 수행한다.
  • 이탈리아 브레시아의 [http://www.eco.unibs.it/gecs/ 실험 및 계산 사회학 연구 그룹](Research Group on Experimental and Computational Sociology (GECS))은 실험 및 계산 사회학 연구를 수행한다.

8. 2. 국내 연구 센터

국내에는 다음과 같은 전산사회학 연구 센터가 있다.

참조

[1] 논문 From Factors to Actors: Computational Sociology and Agent-Based Modeling
[2] 서적 Simulation for Social Scientists Open University Press
[3] 서적 Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up https://archive.org/[...] Brookings Institution Press
[4] 서적 The Complexity of Cooperation: Agent-Based Models of Competition and Collaboration https://books.google[...] Princeton University Press
[5] 논문 The Computer as Laboratory: Toward a Theory of Complex Adaptive Systems
[6] 논문 Methodological Implications of Complex Systems Approaches to Sociality: Simulation as a Foundation for Knowledge http://jasss.soc.sur[...]
[7] 서적 Generative Social Science: Studies in Agent-Based Computational Modeling https://www.research[...] Princeton University Press
[8] 논문 Emergence and communication in computational sociology http://epubs.surrey.[...]
[9] 논문 From factors to actors: computational sociology and agent-based modeling http://sct.uab.cat/l[...]
[10] 서적 The Division of Labor in Society Macmillan
[11] 서적 Handbook of Sociological Theory Springer Science
[12] 백과사전 Computational Sociology http://www.sociology[...] Blackwell Reference Online
[13] 서적 AI: The Tumultuous History of the Search for Artificial Intelligence https://archive.org/[...] Basic Books
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[15] 논문 Using Simulation to Develop and Validate Analytic Models: Some Case Studies
[16] 서적 The Dynamics of Growth in a Finite World MIT Press
[17] 뉴스 Computer View of Disaster Is Rebutted https://www.nytimes.[...] 1974-10-18
[18] 논문 From engineering to microsimulation : An autobiographical reflection
[19] 서적 Cellular automata machines: a new environment for modeling https://archive.org/[...] MIT Press
[20] 논문 A simulation of the structure of academic science http://www.socresonl[...]
[21] 논문 The Evolution of Cooperation 1981-03-27
[22] 서적 The Development of Social Network Analysis: A Study in the Sociology of Science Empirical Press
[23] 논문 Life in the network: the coming age of computational social science 2009-02-06
[24] 논문 Web usage mining: Discovery and applications of usage patterns from Web data
[25] 논문 The anatomy of a large-scale hypertextual Web search engine 1998-04
[26] 논문 Automated analysis of the US presidential elections using Big Data and network analysis
[27] 논문 Network analysis of narrative content in large corpora https://research-inf[...]
[28] 서적 Quantitative Narrative Analysis Emory University
[29] 논문 The Structure of EU Mediasphere https://orca-mwe.cf.[...]
[30] 논문 Nowcasting Events from the Social Web with Statistical Learning http://www.lampos.ne[...]
[31] 학회 NOAM: news outlets analysis and monitoring system http://www.tijldebie[...]
[32] 서적 Combinatorial Pattern Matching
[33] 논문 Content analysis of 150 years of British periodicals 2017-01-09
[34] 논문 Research methods in the age of digital journalism
[35] 학회 Effects of the Recession on Public Mood in the UK http://www.cs.bris.a[...]
[36] 논문 Discovering Periodic Patterns in Historical News 2016-11-08
[37] 논문 Seasonal Fluctuations in Collective Mood Revealed by Wikipedia Searches and Twitter Posts https://core.ac.uk/d[...] 2016 IEEE International Conference on Data Mining, Workshop on ''Data Mining'' in Human Activity Analysis
[38] 논문 Manifesto of computational social science https://link.springe[...]
[39] 논문 American Journal of Sociology
[40] 논문 Computational & Mathematical Organization Theory
[41] 논문 Physical Review E
[42] 서적 Agent-based computational modelling: applications in demography, social, economic and environmental sciences https://books.google[...] Taylor & Francis 2006
[43] 논문 Journal of Conflict Resolution
[44] 논문 When less is more: Tradeoffs and idealization in model building https://www.academia[...] Stanford University 2003
[45] 서적 Generative social science: Studies in agent-based computational modeling https://www.research[...] Princeton University Press 2006
[46] 논문 An interpretable approach for social network formation among heterogeneous agents https://doi.org/10.1[...]


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