본 책은 그래프 이론에 기반한 네트워크 이론 및 분석기법에 대해 사회과학 분야 이외의 다른 분야에서도 공통적으로 사용할 수 있도록 내용을 정리한 기초 입문서이다. 또한 책에서 배운 이론을 실제 구현해 볼 수 있도록 파이썬 기반의 Networkx를 활용하는 방법 및 Networkx의 다양한 예제 및 그래프 형태도 같이 정리하였다.

1. 네트워크(Network) 과학의 개요
1.1 네트워크 과학의 정의
1.2 네트워크 과학의 범위

2. 네트워크 분석 기법의 기초 이론
2.1 행렬(Matrix)의 기초
2.2 그래프 이론(Graph Theory)의 기초
2.3 네트워크 이론(Network Theory)의 기초
2.4 네트워크 분석(Network Analysis)의 개요

3. 네트워크 분석 도구
3.1 NetworkX의 주요 특징
3.2 NetworkX의 설치
3.3 NetworkX의 기본 사용법

4. 네트워크 시각화
4.1 네트워크 시각화의 주요 개념
4.2 그래프 형태의 네트워크 시각화
4.3 트리 형태의 네트워크 시각화
4.4 다차원 척도 형태의 네트워크 시각화
4.5 대규모 네트워크의 시각화

5. 네트워크 분석 기법의 개요

6. 네트워크 수준 분석
6.1 네트워크 크기(Network Size)
6.2 밀도(Density)
6.3 포괄성(Inclusiveness)

7. 노드 수준 분석
7.1 연결정도(Degree)
7.2 연결강도(Strength)
7.3 연결거리(Distance)
7.4 직경(Diameter)
7.5 평균 연결거리(Average Distance)
7.6 도달가능성(Reachability)
7.7 보행(Walk)
7.8 경로(Path)

8. 네트워크에 내재된 특성 분석
8.1 상호성(Reciprocity)
8.2 이행성(Transitivity)
8.3 군집화 계수(Clustering Coefficient)
8.4 E-I(External-internal) 지수

9. 중심성 분석
9.1 중심성 개념
9.2 무방향 네트워크에서의 중심성
9.2.1 연결정도 중심성(Degree Centrality)
9.2.2 근접 중심성(Closeness Centrality)
9.2.3 매개 중심성(Betweenness Centrality)
9.3 위세중심성(Prestige Centrality)
9.3.1 아이겐벡터 중심성(Eigenvector Centrality)
9.4 방향 네트워크에서의 중심성
9.5 계량 네트워크에서의 중심성
9.6 집중도(Centralization)

10. 하위집단 분석(Sub-gruop Analysis)
10.1 컴포넌트 분석
10.2 파당(Clique) 분석
10.2.1 n-파당 분석
10.2.2 k-플렉스(k-Plex) 분석
10.2.3 k-코어(k-Core) 분석
10.2.4 n-클랜(n-Clan) 분석
10.2.5 n-클럽(n-Club) 분석

11. 에고 네트워크(Ego Network) 수준 분석
11.1 에고 네트워크의 주요 분석 지표
11.1.1 기본적 분석 지표
11.1.2 부가적 분석 지표
11.2 중개성 분석
11.3 구조적 공백 분석
11.3.1 구조적 공백의 계산

[부록]파이썬(Python) 기초 이론