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    • UCINET을 활용한 네트워크 작성법
    • 2019-09-16 10:39:48
  • 텍스톰에서 분석한 결과 데이터를 가지고 다른 프로그램과 연계하여 더 좋은 결과를 얻고자 하는 분들이 많으실텐데요. 오늘은 텍스토머 분들 사이에서도 가장 활용도가 높은 UCINET을 통한 네트워크 그래프 작성법을 알려드리려 합니다.


    UCINET은 다양한 연결망 분석 기법을 활용할 수 있는 프로그램으로, 네트워크 분석에서 가장 중요한 응집력(Cohesion), 하위 집단(Subgroup), 자아중심 연결망(Ego Network), 중앙성(Centrality), 중앙과 변방(Core/Periphery), 역할/위치(Roles & Positions) 등을 분석할 수 있습니다.



    노드의 크기로 단어의 빈도를 알 수 있고 단어 간의 연결선으로 단어 간의 관련 정도를 알 수 있어 한눈에 키워드 간의 관계를 파악하기에 매우 용이하답니다. 그동안 몰라서 이용하지 못하신 분들이 계시다면, 참고하셔서 많이 활용해 보시길 바랍니다! :)



    1. 구글에서 'UCINET'을 검색하거나 텍스톰 로그인 페이지 하단에 표시된 '텍스톰 자료 활용 프로그램' 배너 중 'UCINET'을 클릭하여 새창으로 UCINET에 접속합니다.


    2. UCINET Downlad 페이지에 들어와 오른쪽 'Version Info' 섹션을 통해 최신 버전을 다운로드합니다.


    3. 텍스톰 매트릭스 페이지 분석결과 '단어빈도' 트릭스를 다운로드합니다.


    4. 설치한 UCINET을 실행한 후 'Matrix editor' 아이콘을 클릭합니다.

    5. 텍스톰에서 다운로드한 매트릭스 Excel 파일의 내용을 전체 복사(Ctrl + A ▶ Ctrl + C)하여 Matrix editor 창에 붙여넣기(Ctrl + V)합니다.

    6. 'Save As'를 클릭한 후 원하는 폴더에 저장합니다.

    (파일은 .##h와 .##d 2개가 생성되며, 두 개의 파일이 반드시 같은 폴더에 저장되어야 합니다.)

    7. 텍스톰 매트릭스 페이지 분석단어 '선택단어'를 다운로드하여, 5번과 동일한 방법으로 .##h와 .##d 빈도 Attribute 파일을 생성합니다. (파일이 반드시 매트릭스 파일과 같은 폴더에 저장되어야 합니다.)


    여기서 반드시 붙여넣기 전, 첫 번째 행에는'단어(Word)'와 '빈도수(TF)'를 기입하는 라벨링을 해주셔야 합니다.


    8. 상단에 위치한 'Visualize network with NetDraw' 아이콘을 클릭히여 NetDraw 창을 실행합니다.

    9. NetDraw 창에서 상단 왼쪽에서 세 번째 파일 열기 아이콘을 클릭하여 첫 번째 저장한 매트릭스 파일을 오픈합니.

    10. 매트릭스를 오픈한 상태에서 'A'가 표시된 파일 오픈 아이콘을 클릭하여

    두 번째로 저장한 빈도 Attribute 파일을 오픈합니다. (매트릭스 파일을 연 상태에서 눈에 보이는 변화는 나타나지 않으며, 노드의 크기 차이를 원하지 않을 시 이 과정은 뛰어넘으시면 됩니다.)


    네트워크가 그려졌습니다. 이제 빈도수에 따른 노드의 크기와 선의 굵기를 조정해 볼 차례입니다.



    11. 상단 메뉴에 'properties'-'nodes'-'symbols'-'size'-'attribute-based'를 차례로 클릭합니다.


    12. 'select attribute'에서 빈도 Attribute 로 저장한 파일명을 선택하고

    'apply'를 클릭합니다(최소 및 최대값의 선정도 가능합니다).

    13. 노드의 크기가 변경되었습니다. 이제 노드를 잇는 선을 단어의 연결 관계에 비례하도록 변경해보겠습니다.

    상단에 'Properties'-'Lines'-'Size'-'Tie Strength'를 클릭합니다.

    14. 'Select relation'에서 Matrix파일을 선택하고 굵기의 최소값과 최대값을 설정하여 apply합니다.


    15. 네트워크가 완성되었습니다. NetDraw 창에서 노드나 선의 색상을 조절할 수도 있습니다

    (선의 굵기는 두 단어의 동시출현 빈도를 의미하며 서로간의 연결의 강도를 설명할 수 있습니다).



    >> UCINET NetDraw 프로그램을 활용하여 더욱 만족스러운 연구 결과를 얻으시길 바랍니다!