수학을 이용한 사회관계망의 분석

수학을 이용해 학생간의 따돌림을 막는 방법

[객원 에디터 6기 / 이지윤 기자]많은 기관과 단체들은 조직 안에서 발생하는 문제를 해결하기 위해 빅데이터 분석을 실행한다. 빅데이터에는 두 가지 종류가 있는데, 바로 ‘빅 노드 데이터’와 ‘빅 링크 데이터’이다. 빅 노드 데이터는 사람, 조직, 기관을 개별적으로 분석하는 반면, 빅 링크 데이터는 ‘링크’라는 말이 들어갔듯이 개별적인 분석보다는 사람 간의 관계, 조직 간의 관계, 기관 간의 관계 등 분석하려는 대상들 사이에 있는 고유한 관계를 분석하는데 집중한다. 이러한 빅 링크 데이터 분석을 사회학에 적용시키는 것이 바로 소셜네트워크 분석(Social Network Analysis)이다. 

일반적인 통계학을 이용해 개별 분석에 집중하는 것도 나쁘지 않지만, 우리가 살아가는 사회는 사실상 사람과 사람 간의 다양한 관계망으로 구성돼있기 때문에 관계를 분석하는 소셜네트워크 분석을 이용하면 훨씬 더 실용적으로 사회를 분석할 수 있다.

소셜네트워크 분석의 적용

우리나라에서 소셜네트워크분석이 적용된 경우 중 가장 인상 깊었던 경우는 바로 소외된 학생을 찾아 왕따를 막는 것이었다. 2013년 대전의 한 고등학교는 소셜네트워크분석 전문기업인 ‘사이람’에서 개발한 ‘교우 관계망 분석 프로그램’을 이용하여 교우관계를 분석함으로써 평소 소외되었던 학생의 자살을 막았다. 사이람의 프로그램을 이용해 소외된 학생을 찾은 후, 지속적인 관심과 격려를 해준 끝에 학생의 자살을 막은 것이다.

교우 관계망 분석 프로그램이 작용하는 원리는 생각보다 매우 간단하다. 학생들을 점, 그리고 학생과 학생 간의 관계를 선으로 표현함으로써 연결관계를 분석해 소외된 학생을 찾아내는 것이 핵심이다.

위 그림은 교우 관계망을 점과 선으로 나타낸 예시이다. 파란색 점들은 남학생, 분홍생 점들은 여학생을 나타내고, 점들 사이의 선들은 학생 간의 친분이 있는지 없는지를 나타낸 것이다. 보다시피 초등학생들은 주로 성별 간의 교류 없이 친구를 사귀는 것으로 예측할 수 있고, 오른쪽에 아무런 선으로도 연결되지 않은 네 점들은 다른 학생들과의 친분이 거의 없다는 것으로 판단할 수 있다. 이 네 학생들을 ‘외톨이 위험군’으로 분류한 다음 교우관계 향상을 위한 조치를 취하면 소외된 학생들이 다른 학생들과 더 잘 어울릴 수 있도록 도와줄 수 있다. 이처럼 점과 선, 그리고 색깔을 이용해 학생들의 사회관계망을 나타내면 한눈에 쉽게 교우관계를 분석할 수 있다.

복잡하기로 유명한 인간관계를 도대체 어떻게 점과 선으로만 나타내는 것일까, 하고 의문이 들 수도 있다. 특히 서로 친분이 있는지 없는지를 판단하는 기준이 모호할 수도 있기도 하다. 이러한 문제의 가장 기본적인 해결방안은 바로 설문조사를 이용하는 것이다. 학생들 사이에 존재하는 “사회적 평판” 과 “정서적인 호감”을 설문조사를 이용해 알아낸 뒤, “사회적 평판” 과 “정서적인 호감” 둘 중 하나라도 존재하면 소외된 학생이 아닐 것이라는 가정하에 학생들 사이의 친분도를 선으로 표현한 것이다.

따라서 소셜네트워크 분석을 이용하면 복잡한 관계망으로 얽힌 우리 사회의 문제점들을 풀 수 있게 된다. 이러한 수학적 분석은 사회적 문제해결에 새로운 가능성을 열어주고, 앞서 언급된 학생들 뿐만 아니라 사회를 구성하는 구성원, 기관, 상품 등 간의 관계를 개선함으로써 더 건강한 사회를 조성할 수 있을 것이다.