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네트워크 생성 모형의 설명 구조: 바라바시-알버트 선호적 연결 모형을 중심으로 = The Structure of Explanations in Network Formation Models: An Analysis of Barabasi-Albert Preferential Attachment Model
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2023
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KDC
300
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KCI등재
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학술저널
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101-129(29쪽)
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네트워크 이론이 사회과학을 비롯한 다양한 분과학의 보편적인 분석틀이 되고, 대표적인 학제적 분야로 성장하는 데에는 2000년을 전후로 발표된 네트워크 형성 모형에 관한 기념비적 논문들이 핵심적인 역할을 했다고 할 수 있다. 네트워크 생성 모형 대부분은 자연과학, 특히 물리학의 전형적인 이론 정초 형식을 따르고 있는데, 이러한 접근은 정성적 개념 간의 관계를 나타내는 사회 이론과 조작화를 통한 경험 검정에 익숙한 사회과학자들에게는 생소할 수 있다. 이 논문에서는 현대 네트워크 과학의 기원이 된 네트워크 생성 모형의 설명 구조를 과학 철학의 표준적인 관점에서 분석하고, 사회과학 경험 연구의 일반적인 설명 형식과 비교한다. 이를 바탕으로 사회 자료를 이용하는 분과학 간의 상호 이해를 모색하고, 사회과학 분야가 학제적 연구 경향에 기여할 수 있는 바를 논의한다.
더보기Network formation models proposed around the year 2000 played a key role in establishing network theory as a universal analytical framework for various branches of science, including social science. However, most network formation models are based on a theoretical foundation rooted in natural science, particularly physics, which may be unfamiliar to social scientists. By incorporating a standard perspective in philosophy of science, I analyze the explanatory structure of a network formation model, which is widely acknowledged as the origin of contemporary network science, and compare its explanatory structure with the structure of explanations in social science. Through this, I aim to promote shared understandings among scientific disciplines harnessing social data and discuss the potential contributions of social science to the interdisciplinary trends in academic research.
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