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SNA 입문 · R로 시작하기

sna·igraph로 자료를 읽고 그리고 재는 실습 안내서 — 교실 교우관계 자료 하나로

1편R의 SNA 생태계 — 네 패키지의 역할 분담(The R SNA Ecosystem)network·sna·igraph·intergraph가 각각 무엇을 맡는가, 그리고 처음 만나는 이름 충돌→
2편자료 읽기 — 세 가지 입력 형식(Loading Your Data)인접행렬·엣지리스트·노드표가 실제로 어떻게 생겼는지 보고, R 객체로 만든다→
3편그려 보기(Visualization)gplot과 plot — 같은 그림을 그리는 두 문법, 그리고 좌표를 손에 쥐어야 하는 이유→
4편기초 지표 — 크기·밀도·상호성·전이성(Basic Descriptives)학급 하나를 숫자 몇 개로 요약한다. 다이애드 센서스와 연결성까지→
5편중심성 ① 연결정도와 근접(Degree and Closeness Centrality)누가 인기 있나, 누가 빨리 닿나 — 그리고 무한거리 함정→
6편중심성 ② 매개·위세, 그리고 네 지표의 비교(Betweenness, Eigenvector, and Comparison)누가 다리를 놓나, 누가 힘 있는 친구를 두었나. 네 지표는 서로 얼마나 다른가→
7편하위집단 — 클리크·k-코어·커뮤니티(Subgroups)학급 안의 무리를 찾는 세 가지 방법과, 각각이 실제로 무엇을 세는가→
8편속성과 가중치 — 동질성, 그리고 호감도 살리기(Attributes and Weights)성별 같은 속성을 붙여 E-I 지수를 재고, 버렸던 1~5점 호감도를 되살린다→
9편담임이 읽는 법과 흔한 함정(Interpretation and Common Pitfalls)지표를 어떤 순서로 읽어 무엇을 결정하는가, 그리고 초보자가 자주 걸리는 여덟 가지→
10편연습문제와 해설(Exercises and Solutions)손으로 계산해 보는 다섯 문제. 해설은 접어 두었으니 먼저 풀 것→

부록

부록sna ↔ igraph 함수 대조표(Function Cross-Reference)같은 일을 하는 두 패키지의 함수를 나란히. 인자 이름과 반환값 차이까지→