성장하는 네트워크에서 재조명 된 천성(nature) vs 환경(nurture) 논쟁
2023/11/09
천성(Nature) 과 환경(Nurture) 논쟁은 이미 많은 분야에서 현상을 바라보는 하나의 프레임워크가 되어 있다. 논쟁이라고 하는 이유는 승부가 쉬이 갈리지 않기 때문이다. 특히 복잡한 대상일수록 절대적인 천성도 절대적인 환경도 정답이 되기 힘들다.
네트워크 분야에서도 천성과 환경이라고 할만한 요소가 오랫동안 검토되어 왔다. 특히 새로운 개체(node)가 네트워크에 유입하면서 어떤 개체에게 링크를 연결할 것인지, 그 선호성이 주요 관심사였다. 만약 어떤 개체를 선호하는 이유가 그 개체만의 특징(적합성; fitness)에 의존한다면, 그렇게 성장하는 네트워크는 천성적인 요인에 기반해 성장하는 네트워크라고 볼 수 있다. 반면, 선호하는 이유가 그 개체의 영향력(친구의 수; degree)에 의존적이라면, 그 네트워크는 환경적인 요인에 기반해 성장하는 네트워크라고 볼 수 있다.
흥미롭게도, 기존의 천성적인 요인과 환경적인 요인을 통합한 모델(fitness model; Bianconi-barabasi model)은 각 개체가 지닌 친구의 수(degree)를 분포로 나타냈을 때 멱함수(power-law; scale-free) 꼴의 분포로 나타난다는 지점에서 대통합을 이루었다. 그러니까, '서로 싸우지마 우리 모두 degree 분포가 멱함수인 지점에서 만나자' 이런 느낌이다.
여담이지만 친구의 수가 멱함수 꼴로 나타나는 척도 없는 연결망(scale-free) 네트워크는 이런 식으로 그 위치를 공고히 해왔다. 이런 저런 변수들을 도입함에도 불구하고 여전히 나타나는 멱함수 꼴의 분포는, 네트워크 성장의 보편규칙으로 학자들의 뇌리에 각인되기 시작했다. 이로부터 발전한 학문체계는 친구 수의 분포만 봐도 대략적인 네트워크의 형태나 성장 메커니즘이나 그 위에서의 역학을 떠올릴 수 있다는 식으로 네트워크 과학계의 기반이 되어 왔다.
그런데 그렇게 단단해진 체계를 흔드는 논쟁이 얼마 전 다시 시작되었다. 진짜 scale-free 네트워크가 보편성의 시작점이 맞아? 하면서 엄밀하게 친...
네트워크 분야에서도 천성과 환경이라고 할만한 요소가 오랫동안 검토되어 왔다. 특히 새로운 개체(node)가 네트워크에 유입하면서 어떤 개체에게 링크를 연결할 것인지, 그 선호성이 주요 관심사였다. 만약 어떤 개체를 선호하는 이유가 그 개체만의 특징(적합성; fitness)에 의존한다면, 그렇게 성장하는 네트워크는 천성적인 요인에 기반해 성장하는 네트워크라고 볼 수 있다. 반면, 선호하는 이유가 그 개체의 영향력(친구의 수; degree)에 의존적이라면, 그 네트워크는 환경적인 요인에 기반해 성장하는 네트워크라고 볼 수 있다.
흥미롭게도, 기존의 천성적인 요인과 환경적인 요인을 통합한 모델(fitness model; Bianconi-barabasi model)은 각 개체가 지닌 친구의 수(degree)를 분포로 나타냈을 때 멱함수(power-law; scale-free) 꼴의 분포로 나타난다는 지점에서 대통합을 이루었다. 그러니까, '서로 싸우지마 우리 모두 degree 분포가 멱함수인 지점에서 만나자' 이런 느낌이다.
여담이지만 친구의 수가 멱함수 꼴로 나타나는 척도 없는 연결망(scale-free) 네트워크는 이런 식으로 그 위치를 공고히 해왔다. 이런 저런 변수들을 도입함에도 불구하고 여전히 나타나는 멱함수 꼴의 분포는, 네트워크 성장의 보편규칙으로 학자들의 뇌리에 각인되기 시작했다. 이로부터 발전한 학문체계는 친구 수의 분포만 봐도 대략적인 네트워크의 형태나 성장 메커니즘이나 그 위에서의 역학을 떠올릴 수 있다는 식으로 네트워크 과학계의 기반이 되어 왔다.
그런데 그렇게 단단해진 체계를 흔드는 논쟁이 얼마 전 다시 시작되었다. 진짜 scale-free 네트워크가 보편성의 시작점이 맞아? 하면서 엄밀하게 친...
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@김재경 예, 적어도 해당 모델 상에서 비사회적인 네트워크와 비교했을 때 사회적 네트워크에서는 상대적으로 더 그런 경향이 있다는 결론으로 볼 수 있을 것 같습니다..ㅎㅎ
문송합니다를 외치게 되는 난이도의 글이지만.. 그래도 최대한 이해를 해보자면, 일단 유명한 사람이면 그 사람이 가진 원래 매력이나 능력보다 유명하고 인기가 많으니 호감이 가서 그 사람에 대한 네트워크가 늘어나고 뭐 그런..? 방향으로도 말할 수 있다는 게 이번 글의 함의려나요 ㅎㅎ
@Fred Kim 오.. 흥미로운 상상입니다. fitness모델이나 이번 모델에서는 fitness와 degree를 곱한 값이 선호성에 비례하는 것으로 다뤄지지만, fitness 또한 degree나 환경에 의해 영향을 받는다면 훨씬 다양한 성장패턴을 보일 수 있을 것 같아요. 예를 들면 degree와 fitness가 상관이 있다면 degree에 superlinear한 선호성이 나타나는 등.. 개개인 별로 시간별로 phase를 예측해보는 연구로 확장하는 것도 흥미로운 주제가 될 수 있을 것 같아요ㅎㅎ
@JACK alooker nature vs nurture 논쟁처럼 유의미하면서 무의미해 보이는 논쟁은 참 도움이 되는 논쟁이라는 생각이 듭니다..ㅎㅎ 이런 질문들은 그 자체가 학문에 있어서 일종의 '알'이 아닌가 싶어요ㅎㅎ
닭과 알의 선행존재 논쟁과 비슷한 느낌이네요.😉
홀메 교수님 논문이군요 ㅎㅎ '유명하니까 유명한' 경우가 인간관계에서는 적다는 것이 흥미롭네요.
"저자에 의하면 사람은 타고난 요인에 정착하는 것이 아닌, 주관성과 자기 수정능력을 지닌 것이 그 원인일지도 모른다는 설명을 하고 있다. 그러니까 친구의 수라는 환경을 통해 정말 성장할 수도, 혹은 성장했다고 믿어질 수도 있는 것이 사람이라는 것이다." -> 역시 인간은 RLHF를 통해 변화하니 node fitness(혹은 feature)이 다이나믹하게 변화하는 모델을 만들면 어떨지 상상해봅니다.(물리학자가 만들기엔 가정이 너무 많이 들어가려나요)
@김재경 예, 적어도 해당 모델 상에서 비사회적인 네트워크와 비교했을 때 사회적 네트워크에서는 상대적으로 더 그런 경향이 있다는 결론으로 볼 수 있을 것 같습니다..ㅎㅎ
문송합니다를 외치게 되는 난이도의 글이지만.. 그래도 최대한 이해를 해보자면, 일단 유명한 사람이면 그 사람이 가진 원래 매력이나 능력보다 유명하고 인기가 많으니 호감이 가서 그 사람에 대한 네트워크가 늘어나고 뭐 그런..? 방향으로도 말할 수 있다는 게 이번 글의 함의려나요 ㅎㅎ
@Fred Kim 오.. 흥미로운 상상입니다. fitness모델이나 이번 모델에서는 fitness와 degree를 곱한 값이 선호성에 비례하는 것으로 다뤄지지만, fitness 또한 degree나 환경에 의해 영향을 받는다면 훨씬 다양한 성장패턴을 보일 수 있을 것 같아요. 예를 들면 degree와 fitness가 상관이 있다면 degree에 superlinear한 선호성이 나타나는 등.. 개개인 별로 시간별로 phase를 예측해보는 연구로 확장하는 것도 흥미로운 주제가 될 수 있을 것 같아요ㅎㅎ
@JACK alooker nature vs nurture 논쟁처럼 유의미하면서 무의미해 보이는 논쟁은 참 도움이 되는 논쟁이라는 생각이 듭니다..ㅎㅎ 이런 질문들은 그 자체가 학문에 있어서 일종의 '알'이 아닌가 싶어요ㅎㅎ
닭과 알의 선행존재 논쟁과 비슷한 느낌이네요.😉
홀메 교수님 논문이군요 ㅎㅎ '유명하니까 유명한' 경우가 인간관계에서는 적다는 것이 흥미롭네요.
"저자에 의하면 사람은 타고난 요인에 정착하는 것이 아닌, 주관성과 자기 수정능력을 지닌 것이 그 원인일지도 모른다는 설명을 하고 있다. 그러니까 친구의 수라는 환경을 통해 정말 성장할 수도, 혹은 성장했다고 믿어질 수도 있는 것이 사람이라는 것이다." -> 역시 인간은 RLHF를 통해 변화하니 node fitness(혹은 feature)이 다이나믹하게 변화하는 모델을 만들면 어떨지 상상해봅니다.(물리학자가 만들기엔 가정이 너무 많이 들어가려나요)