본문/내용
1. 서론
네트워크과학은 복잡한 시스템 내의 상호작용을 이해하고 분석하는 데 필수적인 학문으로, 지난 수십 년간 다양한 이론과 모델이 발전하였다. 특히 알바레바시의 네트워크 이론은 그래프 이론 기반으로 노드와 링크의 구조적 특성을 설명하며 다양한 분야에 응용되고 있다. 그러나 오늘날의 급변하는 사회적, 기술적 환경 속에서 이 이론이 과연 모두 유효한지에 대해 재고할 필요가 있다. 과거에 제시된 네트워크 모델들은 주로 균일하거나 간단한 연결 구조를 가정했으며, 이는 오늘날의 복잡한 현실 세계와는 괴리가 있다. 예를 들어, 소셜 미디어의 확산 패턴을 분석할 때 초기 모델들은 단순한 전염모델을 따랐지만, 최근 연구에 따르면 정보 확산은 비선형적이고 예측 어려운 특성을 보여준다. 2023년 기준으로 글로벌 SNS 이용자는 약 35억 명에 이르며, 이중 60% 이상이 특정 인플루언서를 중심으로 한 확산을 경험하고 있다. 이는 네트워크의 구조적 비대칭성과 집중화 현상이 심화된 결과로 볼 수 있고, 기존 이론이 제공하는 균등 분포 가정은 적용하기 힘들다. 또한, 전염병 확산이나 금융 시장의 붕괴와 같은 현실적 사례 분석에서 기존 이론이 적합…