본 연구는 대학교의 체육계열 학과 구성원의 연결망의 특성을 알아보기 위하여 사회연결망 분석을 이용하였으며, 이를 위하여 연구대상은 D대학교 체육계열 학과 1학년을 선정하였다. 그리고 본 체육계열 학과 구성원의 연결망의 특성을 분석하는데 있어 UCINET(ver. 6.29)과 NetDraw(ver. 1.0) 프로그램을 이용하여 분석하였으며, 구체적인 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 체육계열 학과의 정보수집 연결망의 중앙성은 LJH가 가장 높은 것으로 나타났으며, 친한동기 연결망의 중앙성은 CMK, KHC, SHJ가 가장 높은 것으로 나타났다. 둘째, 체육계열 학과의 정보수집 연결망의 외향 중심화는 11.574% 내향 중심화는 28.704%로 나타났으며, 친한동기 연결망의 외향 중심화는 23.457%, 내향 중심화는 14.892%로 나타났다. 셋째, 체육계열 학과의 정보수집 연결망의 밀도는 0.2162, 친한동기 연결망의 밀도는 0.5300으로 나타났다. 넷째, 체육계열 학과의 정보수집 연결망내에는 72개의 연결고리, 4개의 구조적 등위집단이 있는 것으로 나타났다. 다섯째, 체육계열 학과의 친한동기 연결망내에는 177개의 연결고리, 4개의 구조적 등위집단이 있는 것으로 나타났다. 결론적으로, 이 연구는 체육학 분야에서 집단의 구조적 특성을 규명하기 위한 새로운 연구방법인 사회연결망 분석의 타당성을 검토하는데 그 의의가 있으며, 이를 통하여 향후 체육학 분야의 새로운 연구방법의 도입으로 다양한 후속연구결과를 가져올 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 대학교의 체육계열 학과 구성원의 연결망의 특성을 알아보기 위하여 사회연결망 분석을 이용하였으며, 이를 위하여 연구대상은 D대학교 체육계열 학과 1학년을 선정하였다. 그리고 본 체육계열 학과 구성원의 연결망의 특성을 분석하는데 있어 UCINET(ver. 6.29)과 NetDraw(ver. 1.0) 프로그램을 이용하여 분석하였으며, 구체적인 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 체육계열 학과의 정보수집 연결망의 중앙성은 LJH가 가장 높은 것으로 나타났으며, 친한동기 연결망의 중앙성은 CMK, KHC, SHJ가 가장 높은 것으로 나타났다. 둘째, 체육계열 학과의 정보수집 연결망의 외향 중심화는 11.574% 내향 중심화는 28.704%로 나타났으며, 친한동기 연결망의 외향 중심화는 23.457%, 내향 중심화는 14.892%로 나타났다. 셋째, 체육계열 학과의 정보수집 연결망의 밀도는 0.2162, 친한동기 연결망의 밀도는 0.5300으로 나타났다. 넷째, 체육계열 학과의 정보수집 연결망내에는 72개의 연결고리, 4개의 구조적 등위집단이 있는 것으로 나타났다. 다섯째, 체육계열 학과의 친한동기 연결망내에는 177개의 연결고리, 4개의 구조적 등위집단이 있는 것으로 나타났다. 결론적으로, 이 연구는 체육학 분야에서 집단의 구조적 특성을 규명하기 위한 새로운 연구방법인 사회연결망 분석의 타당성을 검토하는데 그 의의가 있으며, 이를 통하여 향후 체육학 분야의 새로운 연구방법의 도입으로 다양한 후속연구결과를 가져올 수 있을 것으로 사료된다.
The purpose of this study was to analyze networks of physical education department members of university through social network analysis. In order to achieve purpose of this study, subject has selected all freshman of physical education department of D university excluded students who were temporary...
The purpose of this study was to analyze networks of physical education department members of university through social network analysis. In order to achieve purpose of this study, subject has selected all freshman of physical education department of D university excluded students who were temporary absence from school, and athletic students. The results of the study were as follows; First, it was found LJH as person who had the highest centrality in information collection network, and it was found CNIIC, KHC, and SHJ as persons who had the highest centrality in the friendly network of physical education department of D university. Second, out degree of centralization was 11.574%, in degree of centralization was 28.704% in information collection network, and out degree of centralization was 23.457%, in degree of centralization was 14.892% in friendly network of physical education department of D university. Third, density of information collection network was 0.2162, density of friendly network was 0.5300 in physical education department of D university. Fourth, it was found that there were 72 ties and 4 structural equivalence groups in information collection network of physical education department of D university. Finally, it was found that there were 177 ties and 4 structural equivalence groups in friendly network of physical education department of D university.
The purpose of this study was to analyze networks of physical education department members of university through social network analysis. In order to achieve purpose of this study, subject has selected all freshman of physical education department of D university excluded students who were temporary absence from school, and athletic students. The results of the study were as follows; First, it was found LJH as person who had the highest centrality in information collection network, and it was found CNIIC, KHC, and SHJ as persons who had the highest centrality in the friendly network of physical education department of D university. Second, out degree of centralization was 11.574%, in degree of centralization was 28.704% in information collection network, and out degree of centralization was 23.457%, in degree of centralization was 14.892% in friendly network of physical education department of D university. Third, density of information collection network was 0.2162, density of friendly network was 0.5300 in physical education department of D university. Fourth, it was found that there were 72 ties and 4 structural equivalence groups in information collection network of physical education department of D university. Finally, it was found that there were 177 ties and 4 structural equivalence groups in friendly network of physical education department of D university.
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