인터넷에서 사회 연결망, 우리의 생물학적 실재를 결정하는 유전자 네트워크까지, 네트워크는 어디에나 있다. 물리학부터 컴퓨터과학, 공학, 경제, 사회 과학까지 광범위한 주제를 다루는 이 책은 전면 컬러 인쇄를 했으며 학제간 연구에 관심있는 청중에게 네트워크 과학을 소개한다. 네트워크가 왜 고장을 잘 견디고 공격에 취약한지 설명하려고 한 여섯 단계 분리의 원리부터, 에볼라와 H1N1같은 바이러스가 어떻게 퍼지는지, 왜 내 친구는 나보다 친구가 더 많은지를 탐구한다. 또한 수많은 실제 세상 예시를 이용해서 명확히 대학생과 대학원생 수준 사이의 해설을 담았다. 수학 공식과 유도는 심화 주제에서 다뤄 다양한 수준에서 책을 활용하는데 도움이 된다. 영화와 네트워크 분석 소프트웨어를 포함하는 광범위한 온라인 자료는 네트워크 과학에 관심있는 사람이라면 다측면으로 활용할 수 있다.

0장. 개인적인 소개 첫 네트워크 논문(1994) 실패 1: 두 번째 논문(1995) 실패 2: 웹의 지도 그리기(1996) 다시, 시동을 걸다(1998) 실패 3: 좁은 세상(1998) 웹의 지도를 그리기(1998) 발견(1999) 돌진(1999) 믿음의 도약(1999) 실패 4: 연구비 지원(1999) 실패 5: “우스꽝스럽게도 틀렸다” 정리 1장. 네트워크 과학 소개 1.1 상호 연결 때문에 나타나는 취약성 1.2 복잡계의 중심에 있는 네트워크 1.3 네트워크 과학을 도운 두 가지 힘 1.3.1 네트워크 지도의 출현 1.3.2 네트워크 특성의 보편성 1.4 네트워크 과학의 특성 1.4.1 학제 간 연구 특성 1.4.2 실증적, 데이터 기반 특성 1.4.3 정량적, 수학적 특성 1.4.4 계산적 특성 1.5 사회에 미친 영향 1.5.1 경제적 영향: 웹 검색에서 소셜 네트워킹까지 1.5.2 보건: 약물 설계부터 물질대사 공학 1.5.3 보안: 테러와의 싸움 1.5.4 전염병: 생명을 앗아가는 질병을 예측하고 멈추기까지 1.5.5 뇌과학: 뇌 지도 그리기 1.5.6 경영: 조직의 내부 구조 밝히기 1.6 과학에 미친 영향 1.7 정리 1.8 과제 1.8.1 어디에나 있는 네트워크 1.8.2 당신의 흥미는? 1.8.3 영향력 2장. 그래프 이론 2.1 쾨니히스베르크의 다리 2.2 네트워크와 그래프 2.3 링크수, 평균 링크수, 링크수 분포 2.3.1 링크수 2.3.2 평균 링크수 2.3.3 링크수 분포 2.4 인접 행렬 2.5 현실 네트워크의 성김 2.6 가중치 네트워크 2.7 이분 네트워크 2.8 경로와 거리 2.8.1 최단 경로 2.8.2 네트워크 지름 2.8.3 평균 경로 길이 2.9 연결상태 2.10 뭉침 계수 2.11 정리 2.12 과제 2.12.1 쾨니히스베르크 문제 2.12.2 행렬 수식 2.12.3 그래프 표현법 2.12.4 링크수, 뭉침 계수, 덩어리 2.12.5 이분 네트워크 2.12.6 이분 네트워크(일반적인 경우) 2.13 [심화 주제 2.A] 전역 뭉침 계수 3장. 무작위 네트워크 3.1 소개 3.2 무작위 네트워크 모형 3.3 링크의 수 3.4 링크수 분포 3.4.1 이항 분포 3.4.2 푸아송 분포 3.5 실제 네트워크는 푸아송 분포가 아니다 3.6 무작위 네트워크의 점진적 변화 3.7 실제 네트워크는 초임계성을 보인다 3.8 좁은 세상 3.9 뭉침 계수 3.10 정리: 실제 네트워크는 무작위가 아니다 3.11 과제 3.11.1 에르되시-레니 네트워크 3.11.2 에르되시-레니 네트워크 만들기 3.11.3 원형 네트워크 3.11.4 케일리 나무 3.11.5 속물적인 네트워크 3.11.6 속물적인 사회연결망 3.12 [심화 주제 3.A] 푸아송 분포의 유도 과정 3.13 [심화 주제 3.B] 최대 링크수와 최소 링크수 3.14 [심화 주제 3.C] 거대 덩어리 3.15 [심화 주제 3.D] 덩어리 크기 3.15.1 덩어리 크기 분포 3.15.2 평균 덩어리 크기 3.16 [심화 주제 3.E] 완전히 연결된 영역 3.17 [심화 주제 3.F] 상전이 3.18 [심화 주제 3.G] 좁은 세상 보정 4장. 척도 없는 성질 4.1 소개 4.2 거듭제곱 법칙과 척도 없는 네트워크 4.2.1 이산적인 형식 4.2.2 연속적인 형식 4.3 허브 4.3.1 가장 큰 허브 4.4 척도 없음의 의미 4.5 보편성 4.6 극단적인 좁은 세상 성질 4.7 링크수 지수의 역할 4.8 임의의 링크수 분포를 가진 네트워크 만들기 4.8.1 구조 모형 4.8.2 이웃수를 보존하는 무작위화 4.8.3 숨은 매개변수 모형 4.9 정리 4.10 과제 4.10.1 허브 4.10.2 친구 관계 역설 4.10.3 척도 없는 네트워크 만들기 4.10.4 분포 익히기 4.11 [심화 주제 4.A] 거듭제곱 법칙 4.11.1 지수함수적으로 제한된 분포 4.11.2 두꺼운 꼬리 분포 4.11.3 혼합된 분포(로그 정규 분포, 펼쳐진 지수함수) 4.12 [심화 주제 4.B] 거듭제곱 법칙 그리기 4.12.1 로그-로그 그림을 이용하기 4.12.2 선형 묶기 피하기 4.12.3 로그 묶기 사용하기 4.12.4 누적 분포 사용하기 4.13 [심화 주제 4.C] 링크수 지수 추정하기 4.13.1 맞춤 과정 4.13.2 적합도 4.13.3 실제 분포에 맞추기 4.13.4 체계적인 맞춤 문제 5장. 바라바시-알버트 모형 5.1 소개 5.2 성장과 선호적 연결 5.2.1 새로운 노드의 추가를 통해 확장되는 네트워크 5.2.2 노드는 더 많이 연결되어 있는 노드와 연결되는 것을 선호한다 5.3 바라바시-알버트 모형 5.4 링크수 동역학 5.5 링크수 분포 5.6 성장 혹은 선호적 연결의 부재 5.6.1 모형 A 5.6.2 모형 B 5.7 선호적 연결 측정하기 5.8 비선형 선호적 연결 5.9 선호적 연결의 근원 5.9.1 국소 메커니즘 5.9.2 링크 선택 모형 5.9.3 복제 모형 5.9.4 최적화 5.10 지름과 뭉침 계수 5.10.1 지름 5.10.2 뭉침 계수 5.11 정리 5.12 과제 5.12.1 바라바시-알버트 네트워크 만들기 5.12.2 방향성 있는 바라바시-알버트 모형 5.12.3 복제 모형 5.12.4 선호적 연결이 없는 성장 5.13 [심화 주제 5.A] 링크수 분포 유도하기 5.14 [심화 주제 5.B] 비선형 선호적 연결 5.15 [심화 주제 5.C] 뭉침 계수 6장. 변화하는 네트워크 6.1 소개 6.2 비안코니-바라바시 모형 6.2.1 링크수 동역학 6.2.2 링크수 분포 6.3 적합도 측정 6.3.1 웹 문서의 적합도 6.3.2 과학 출판물의 적합도 6.4 보스-아인슈타인 응축 6.5 변화하는 네트워크 6.5.1 초기 매력도 6.5.2 내부 링크 6.5.3 노드 제거 6.5.4 가속 성장 6.5.5 나이 듦 6.6 정리 6.6.1 구조적 다양성 6.6.2 다양성을 모형화하기 6.7 과제 6.7.1 가속 성장 6.7.2 t파티 자라는 네트워크 모형 6.7.3 비안코니-바라바시 모형 6.7.4 더하는 적합도 6.8 [심화 주제 6.A] 비안코니-바라바시 모형의 해석적 결과 7장. 링크수 상관관계 7.1 소개 7.2 끼리끼리와 반대끼리 7.3 링크수 상관관계 측정하기 7.4 구조적 절단 7.5 실제 네트워크의 상관관계 7.6 상관관계가 있는 네트워크 만들기 7.6.1 정적 모형의 링크수 상관관계 7.6.2 변화하는 네트워크의 링크수 상관관계 7.6.3 링크수 상관관계 조절하기 7.7 링크수 상관관계의 영향 7.8 정리 7.9 과제 7.9.1 링크수 상관관계의 세부 균형 7.9.2 별 모양 네트워크 7.9.3 구조적 단절 7.9.4 에르되쉬-레니 네트워크의 링크수 상관관계 7.10 [심화 주제 7.A] 링크수 상관계수 7.10.1 μ와 r의 관계 7.10.2 방향성 네트워크 7.11 [심화 주제 7.B] 구조적 절단 8장. 네트워크의 견고함 8.1 소개 8.2 스미기 이론 8.2.1 스미기 8.2.2 역스미기 전이와 견고함 8.3 척도 없는 네트워크의 견고함 8.3.1 몰로이-리드 기준 8.3.2 임계 문턱값 8.3.3 유한한 네트워크의 견고함 8.4 공격 내구성 8.4.1 공격받았을 때의 임계 문턱값 8.5 연쇄 고장 8.5.1 실증적인 결과 8.6 연쇄 고장의 모형화 8.6.1 고장 전파 모형 8.6.2 가지치기 모형 8.7 견고함 만들기 8.7.1 견고한 네트워크 설계하기 8.7.2 사례 연구: 견고함 측정하기 8.8 정리: 아킬레스건 8.9 과제 8.9.1 무작위 고장: 척도 없는 네트워크를 넘어서 8.9.2 상관관계가 있는 네트워크의 임계 문턱값 8.9.3 실제 네트워크의 고장 8.9.4 사회연결망에서의 음모 8.9.5 네트워크에서의 사태 8.10 [심화 주제 8.A] 척도 없는 네트워크에서의 스미기 8.11 [심화 주제 8.B] 몰로이-리드 기준 8.12 [심화 주제 8.C] 무작위 고장이 있을 때의 임계 문턱값 8.13 [심화 주제 8.D] 유한한 척도 없는 네트워크의 무너짐 8.14 [심화 주제 8.E] 실제 네트워크의 공격과 고장에 대한 내구성 8.15 [심화 주제 8.F] 공격 문턱값 8.16 [심화 주제 8.G] 최적 링크수 분포 9장. 커뮤니티 9.1 소개 9.2 커뮤니티의 기초 9.2.1 커뮤니티 정의하기 9.2.2 커뮤니티의 수 9.3 계층적 뭉치기 9.3.1 병합하는 방법: 라바즈 알고리듬 9.3.2 분리하는 방법: 거번-뉴만 알고리듬 9.3.3 실제 네트워크에서의 계층 9.4 모듈도 9.4.1 모듈도 9.4.2 탐욕 알고리듬 9.4.3 모듈도의 한계 9.5 중첩된 커뮤니티 9.5.1 클리크 스미기 9.5.2 링크 뭉치기 9.6 커뮤니티 시험하기 9.6.1 정확도 9.6.2 빠르기 9.7 커뮤니티 특성화 9.7.1 커뮤니티 크기 분포 9.7.2 커뮤니티와 링크 가중치 9.7.3 커뮤니티 진화 9.8 정리 9.9 과제 9.9.1 계층적 네트워크 9.9.2 원형에서의 커뮤니티 9.9.3 모듈도 해상도 한계 9.9.4 최대 모듈도 9.10 [심화 주제 9.A] 계층적 모듈도 9.10.1 링크수 분포 9.10.2 뭉침 계수 9.10.3 실증적 결과 9.11 [심화 주제 9.B] 모듈도 9.11.1 커뮤니티 합으로서의 모듈도 9.11.2 두 커뮤니티 합치기 9.12 [심화 주제 9.C] 커뮤니티를 찾는 빠른 알고리듬 9.12.1 루뱅 알고리듬 9.12.2 인포맵 9.13 [심화 주제 9.D] 클리크 스미기의 문턱값 10장. 확산 현상 10.1 소개 10.2 전염병 모형 10.2.1 SI 모형 10.2.2 SIS 모형 10.2.3 SIR 모형 10.3 네트워크 전염학 10.3.1 네트워크 SI 모형 10.3.2 SIS 모형과 사라지는 전염병 문턱값 10.4 접촉 네트워크 10.4.1 성병 10.4.2 공기 매개 질병 10.4.3 위치 네트워크 10.4.4 디지털 바이러스 10.5 링크수 분포 너머 10.5.1 시간에 따라 변하는 네트워크 10.5.2 폭발적인 접촉 패턴 10.5.3 링크수 상관관계 10.5.4 링크 가중치와 커뮤니티 구조 10.5.5 복합 전염 10.6 면역 전략 10.6.1 마구잡이 면역 전략 10.6.2 척도 없는 네트워크에서의 백신 전략 10.7 전염병 예측 10.7.1 실시간 예측 10.7.2 가정 예상 분석 10.7.3 유효 거리 10.8 정리 10.9 과제 10.9.1 네트워크상의 전염병 10.9.2 사회연결망에서의 무작위적인 비만 10.9.3 면역 전략 10.9.4 이분 네트워크에서의 전염병 10.10 [심화 주제 10.A] 전염병 과정의 미시 모형 10.10.1 전염병 방정식의 유도 10.10.2 전염병 문턱값과 네트워크 구조 10.11 [심화 주제 10.B] SI, SIS, SIR 모형의 해석적 풀이 10.11.1 밀도 함수 10.11.2 SI 모형 10.11.3 SIR 모형 10.11.4 SIS 모형 10.12 [심화 주제 10.C] 표적 면역 전략 10.13 [심화 주제 10.D] SIR 모형과 결합선 스미기