사회 네트워크라는 개념이 등장한 것은 1930년대이다. 사회 네트워크 분석에 대한 관심은 지속적으로 증대해왔으며 오늘날 들어 보다 이목을 끌고 있는데 이러한 이유는 무엇일까? 그동안 네트워크 분석의 수학적 토대가 마련되고 네트워크 데이터를 분석할 수 있는 기술적 발전이 이뤄진 것도 그 원인일 수 있지만, 디지털 플랫폼을 매개로 한 커뮤니케이션이 활성화되면서 수많은 관계 데이터가 생성되고 수집된다는 점도 주요한 원인으로 꼽을 수 있다. 사람과 사람 간의 관계 맺음 그리고 이를 통한 정보, 의견, 생각의 주고받음이 소셜 미디어, 포털, 인터넷 커뮤니티 등을 매개로 활발히 이루어지면서 관계적 시각에서 현상을 바라보고 분석하는 것이 중요해졌다. 비록 커뮤니케이션 분야에 한정된 결과이기는 하나, 1998년부터 2013년까지 66개 국제 학술지에 게재된 3,316개의 논문을 분석한 결과, 디지털 플랫폼 연구에 사회 네트워크 분석을 적용한 논문 수의 증가세가 다른 방법론을 적용한 경우보다 훨씬 빠르게 나타났다. ○ 국내에 ERGM을 소개하는 ‘최초의 서적’ 사회 네트워크 분석에 대한 관심은 나날이 증가하고 있지만, 국내 서적 중에 사회 네트워크 통계를 다룬 책은 거의 없다. 특히, 이 책을 발간하는 현시점을 기준으로 ERGM 관련 국내 서적은 단 한 권도 없는 실정이다. 대부분 중심성 분석, 하위 집단 분석 등 네트워크 분석의 기초적인 개념에 대해 다루거나 NodeXL, UCInet, R 등 네트워크 분석 소프트웨어 사용법을 설명하는 매뉴얼에 가깝다. 이런 서적들에서 다루는 네트워크 분석의 경우 기술 통계(descriptive statistics) 수준을 벗어나지 못하는 경우가 많아서, 혹자는 네트워크 분석이 현상에 대한 묘사적 기술만 가능케 할 뿐, 그 이상의 분석적 설명이나 이론적 함의를 도출하는 데에는 역부족이라고 치부하기도 한다. 이 책은 이러한 오해를 불식시키고 사회 네트워크 통계가 지니는 잠재성을 알리는 계기가 될 것이다. ○ ERGM에 대한 기초지식부터 응용사례까지 전반을 아우르는 책 ○ 네트워크 분석 분야에서 해외 독자들이 인정한 책 ERGM은 네트워크 구조에 관한 통계 모형으로서 어떻게 네트워크상의 연결관계가 구조화되는가에 대한 통계적 추론을 가능케 한다. 다시 말해, ERGM은 어떻게 그리고 왜 사회 네트워크 연결관계가 형성되는가를 보여주는 연결관계 기반 모형이다. 이 책은 ERGM에 대한 기초 지식부터 응용 사례까지 전반을 아우르는데, ERGM에 대한 개념적 및 수학적 차원에서의 설명과 더불어, 매개 및 비매개된 커뮤니케이션하에서의 친구관계 네트워크, 조직 간 네트워크, 조언 및 만족도 네트워크, 군대 리더십 네트워크 등 다양한 사회 네트워크 내에서 어떻게 ERGM을 활용할 수 있는지 실제 연구 사례를 토대로 보여준다. 세계적으로 저명한 대학 출판사 중 하나인 케임브리지 대학교 출판부(Cambridge University Press)에서 원서를 발간했다는 점 외에도 해외 온라인 서점인 아마존닷컴에서 높은 독자평점(5점 만점에 4.9점)을 기록하고 있다는 점, 그리고 개리 로빈스(Garry Robins), 톰 스나이더(Tom Snijders) 등 이 분야 권위자들을 비롯해 유명 학자들이 집필진으로 참여했다는 점에서 이 책은 ERGM을 공부하는 국내 독자들에게 도움이 될 것이다. 책의 구성 이 책은 총 4부로 구성되어 있는데 ERGM 이론 및 이론적 근거, 방법론, 활용, 그리고 마지막으로는 향후 발전 방향을 논한다. 이론, 방법론, 그리고 실제 연구 사례들은 근본적으로 서로 뒤얽혀 있고 상호의존적이다. 1부는 ERGM에 대한 직관적 설명을 제시한다. 사회 네트워크(와 사회과학) 이론의 다양한 측면들, 방법론 이면의 사고 과정들, 그리고 연구 문제들에 대한 실증적 분석들과 연결지어 ERGM을 설명한다. 2장은 ERGM 접근에 대한 광의의 정의와 주요 요소들에 대한 논의를 포함하여 ERGM에 대한 일반적이며 기초적인 설명을 제시한다. 3장은 사회 연결관계 형성과 사회 구조에 대해 일반적 차원에서의 네트워크 중요 개념들을 소개하며, 이 개념들이 어떻게 ERGM 분석과 연관되어 있는지를 설명한다. 4장은 이 모형을 잘 모르는 독자들도 직관적으로 이해할 수 있도록 ERGM의 일부 방법론적 세부 내용에 대해 소개하며, 통계적으로 보다 전문적인 내용은 방법론을 다루는 2부로 미뤄둔다. 5장은 네트워크 데이터에 ERGM을 적용한 사례를 간단히 소개한다. 이와 더불어, 어떤 경우에 ERGM을 사용하여 네트워크 구조에 대해 추론하고 해석할 수 있는지를 설명한다. 2부는 ERGM의 기본적 통계 틀을 소개한다. 이 책을 통틀어서, 기준이 되는 네트워크는 이진형 및 단일변량 네트워크이며 횡단적 관찰을 토대로 한다. 이 기준 네트워크를 토대로 ERGM에 대한 통계적 세부 내용에 대해서 설명한다. 7장은 의존성 그래프 개념을 바탕으로 ERGM에 대한 보다 깊은 이해를 도모한다. 여기서부터 ERGM에 대해 더 구체적인 설명이 시작되는데, 사회 선택, 양자 공변량, 그리고 공간지리적 효과를 포함한 모형에 대해 8장에서 설명한다. 9장은 자기로지스틱 행위자 속성 모형(autologistic actor attribute models: ALAAMs)을 다룬다. 이 모형은 행위자들의 속성에 대한 사회 영향력 모형의 하나이다. 10장에서는 다중 네트워크와 이원모드 네트워크 모형에 대해 설명하며 11장에서는 종단 네트워크 데이터 모형에 대해 다룬다. 12장에서 시뮬레이션, 추정, 적합도 과정을 그리고 13장에서 실제 연구 사례를 들어 설명한다. 3부는 어떻게 ERGM을 사회 네트워크 연구 문제를 답하는 데에 실증적으로 활용할 수 있는지에 대해 다루는데, 앞에서 소개한 여러 유형의 ERGM에 대한 각각의 활용 사례를 살펴본다. 연구자들이 ERGM을 사용할 때 직면하게 되는 다양한 경우의 수, 문제, 그리고 ERGM을 다루는 데에 있어서 일반적인 기준 등에 대해 설명하는 것이다. 관계적 틀에서 형성된, 새로운 그리고 이론적으로 중요한 연구 문제들에 대한 답을 찾기 위해 어떻게 그리고 왜 ERGM 모형을 사용하는지에 대해 살펴보다 보면 ERGM 접근으로 다룰 수 있는 연구 문제들이 폭넓다는 점을 알 수 있다. 예컨대, 러셔와 로빈스(Lusher & Robins)는 14장에서 네트워크 내 다른 사람들의 태도에 대한 개인적 인식이 네트워크 연결관계를 형성하는 것과 독립적 연관성을 갖는지에 대해 서로 다른 두 맥락에서 살펴본다. 그들은 사회심리학 이론을 통해 이를 설명한다. 15장에서 로미와 팔로티(Lomi & Pallotti)는 다양한 경로 폐쇄 효과들을 살펴보는데, 궁극적으로 병원 간 환자 이송에 있어서 구조적 등위성과 같은 패턴이 중요함을 설명한다. 16장에서 자오와 랭크(Zhao & Rank)는 한 조직 내에서의 여러 관계 유형이 서로 어떻게 연관되어 있는지를 보여준다. 다양한 리더십 이론을 토대로, 칼리시와 루리아(Kalish & Luria)는 17장에서 관계적 현상으로서의 리더십을 연구했으며 어떻게 리더십 네트워크가 다른 많은 유형의 사회 네트워크와 상이한지를 설명한다. 18장에서 다라가노바와 패티슨(Daraganova & Pattison)은 공간적 요인과 사회적 관계가 실직에 미치는 영향에 관한 경쟁 가설들을 검증한다. 이가라시(Igarashi)는 19장에서 다양한 커뮤니케이션 방법을 포함한 네트워크에 대해 종단 분석을 수행함으로써 유유상종이 중요하다는 점을 보여준다. 해리건과 본드(Harrigan & Bond)는 20장에서 이원모드 네트워크 모형을 사용하여 어떻게 서로 다른 형태의 자본이 서로 다른 유형의 연결 행위를 초래하는지를 설명한다. 21장에서는 퀸탄(Quintane)이 자기보고 연결관계와 실제 관찰된 연결 행위 간의 차이를 설명한다. 이 책을 마무리하는 4부에서 패티슨과 스나이더(Pattison & Snijders)는 향후 ERGM 연구와 방법론이 나아가야 할 방향에 대해 제시한다. 이 책을 읽는 법 통계적 지식이 부족한 독자들은 ‘1부: 이론’에 있는 네 개의 장들을 모두 살펴볼 것을 권한다. 1부를 통해 ERGM에 대한 기초 지식을 얻을 수 있다. 이와 더불어 ERGM의 기초에 대한 입문적 성격의 방법론을 다루는 6장도 중요하니 함께 읽어보기 바란다. ‘3부: 활용’과 ‘4부: 미래’ 부분으로 넘어가기 전에 최소한 8장의 사회 선택 모형과 13장의 연구 사례들은 꼭 읽어보기 바란다. 어떤 독자들은 통계적 모형의 관점에서 ERGM을 이해하기를 원할 수도 있다. 이 경우, ‘2부: 방법론’으로 바로 이동하여 6장과 7장을 먼저 읽고 난 후에, 12장까지 살펴보기 바란다. 이후 개념적 문제들을 다루는 1부로 돌아가면 된다. 실증적으로 모형을 적합하는 것에 관심이 많은 독자들은 처음 이 책을 접할 때는 일단 7장은 읽지 않고 넘어가도 된다. 7장은 의존성을 다루는데 ERGM과 관련한 중요한 개념적 문제들을 상세히 설명하고 있다. 하지만, 통계적 모형의 이론적 토대에 대해 관심이 많은 독자들에게는 7장이 중요하다. ERGM 틀에 익숙한 독자들과 특정 유형의 모형에 관심이 있는 독자들은 1부(그리고 2부의 첫 번째 장)를 먼저 훑어볼 것을 권한다. 여기서부터 독자들은 자신들의 관심사와 부합하는 활용 사례들을 선택하여 살펴보면 된다. 그리고 해당 사례들과 관련이 있는 부분들을 2부에서 찾아보면서 세부 내용에 대해 확인하면 된다. 예컨대, 만약 사회 영향력과 같은 모형에 관심이 있다면 18장부터 읽기 시작한 후에 필요한 경우 2부의 9장으로 돌아가서 보다 세부적인 내용을 참조할 수도 있다.

1장 서문 1부 이론 2장 ERGM이란? 3장 사회 네트워크 구조의 형성 4장 통계 모형으로서의 ERGM에 대한 개설 5장 ERGM 분석 사례 2부 방법론 6장 ERGM의 기초 7장 의존성 그래프와 충분 통계량 8장 사회적 선택, 양자 공변량, 그리고 공간지리적 효과 9장 자기로지스틱 행위자 속성 모형 10장 ERGM의 확장: 다중 네트워크와 이원모드 네트워크 모형 11장 종단 모형 12장 시뮬레이션, 추정, 그리고 적합도 13장 사례: 시뮬레이션, 추정, 그리고 적합도 3부 활용 14장 개인적 태도, 인지된 태도, 그리고 사회 구조: 사회 선택 모형 15장 공백을 메우는 방법: 조직 간 네트워크에서의 대안적 폐쇄 메커니즘 탐색 16장 업무관계 간의 상호의존성: 조언과 만족에 대한 다변량 ERGM 17장 지력, 체력, 또는 낙관성? 창발적 군사 리더십의 구조와 상관 18장 실직에 대한 자기로지스틱 행위자 속성 모형 분석: 누구를 알고 어디에 사느냐의 이중 중요성 19장 면대면 및 문자 메시지-매개 친구 네트워크의 종단적 변화 20장 이사의 사회적 및 재정적 자본이 기업 간 이사 겸임 네트워크(corporate interlock) 형성에 미치는 차별적 영향력 21장 네트워크 비교하기: 행위 네트워크와 회상 네트워크 간의 구조적 일치 4부 미래 22장 사회 네트워크 모형화의 다음 단계

ERGM은 네트워크 구조에 관한 통계 모형으로서, 어떻게 네트워크상의 연결관계가 구조화되는가에 대한 추론을 가능케 한다. 달리 말하면, ERGM은 어떻게 그리고 왜 사회 네트워크 연결관계가 형성되는가를 보여주는 연결관계 기반 모형이다. ERGM의 이러한 특징은 사회 네트워크 관련 실증 연구들이 목표로 하는 바와 부합하는데, ERGM을 통해 관찰된 네트워크 구조(즉, 연구자가 수집한 데이터를 토대로 형성된 네트워크)를 분석함으로써 사회 체계 저변의 네트워크 생성 및 유지 과정에 대한 통찰을 얻을 수 있기 때문이다. _2장 ERGM이란?, 34쪽 “ERGM 이론”이 특정 네트워크 형성 과정에 국한된 것이 아니라는 점에서 네트워크 메타 이론이라 할 수 있다. 일종의 이론적 시각이며, 그 틀 안에서 더 많은 구체화된 네트워크 이론들이 모색될 수 있다. ERGM 이론의 본질은 작은 지역 하위 구조의 축적을 통해 사회 구조가 형성되고, 보다 근본적으로 개별 연결관계의 형성을 통해 이런 하위 구조 패턴이 만들어진다는 데에 있다. _3장 사회 네트워크 구조의 형성, 45쪽 전통적인 사회과학 통계적 접근은 관찰의 독립성(independence of observations)을 전제한다. 이 독립성의 관점에서는, 누군가가 말을 걸어올 때 다시 내가 그 사람에게 말을 걸지 여부에 대해 고려하지 않는다. 독립성의 관점에서는 내가 미셸 오바마와 친구라 할지라도 내가 버락 오바마와 친구가 될 가능성에 영향을 미치지 않음을 전제로 한다. 또한, 이미 아내들 간에 친구관계여도 원래 서로 모르는 관계였던 남편들 간에 친분을 맺게 될 가능성이 증가하지 않음을 가정한다. 이러한 가정은 우리의 사회생활을 돌이켜볼 때 타당하다고 보기 어렵다. 따라서, 연결관계 간의 일정 정도의 의존성을 감안한 채 사회 체계를 이해하고자 한다면 독립성을 전제로 한 t검정, 분산 분석, 회귀분석과 같은 전통적인 통계적 접근을 취할 수가 없다. 반면, ERGM은 이러한 사회관계에서의 의존성을 모형화 과정에서 고려하기 때문에, 네트워크 연결관계의 구조화 과정을 이해하는 데에 더 타당한 접근이라 할 수 있다. _3장 사회 네트워크 구조의 형성, 53~54쪽 네트워크 구조를 연구하기 위해 ERGM과 같은 확률 기반 통계 모형이 필요하다. 통계 모형을 통해 무작위성을 고려함으로써 기대값에 대해 다룰 수 있게 되어, 관찰된 데이터가 이론을 기반으로 한 우리의 기대에 부합하는지 여부에 대해 추론할 수 있다. _4장 통계 모형으로서의 ERGM에 대한 개설, 65~66쪽 ERGM을 통해 여러 사회적 과정들을 살펴볼 수 있다는 의미는 단지 선택할 수 있는 이론들이 많다는 것만을 뜻하지는 않는다. 그보다, 지역적이면서 다수의 배속된 네트워크 효과들이 사회적 과정들의 복잡한 조합으로 엮어진다는 것을 뜻한다. ERGM은 사회 체계의 복잡성, 다시 말해 사회 체계의 다중성(multiplicity), 상호연결성(interconnectedness), 그리고 의존성(dependency)에 대한 이해를 증진시킨다. _3장 사회 네트워크 구조의 형성, 56~57쪽