With the Big Data of culture, network science is advancing the arts and humanities by exploring the innate patterns in the data and interpreting the significance in their own fields. In this paper we apply network science to understand associations between the composers of western classical music constructed from comprehensive data of classical music CD recordings. First, we study the topology of the network to uncover the characteristics of the large-scale composer--composer associations. We also investigate the topological evolution of our network to understand the development process of classical music composers in the industry. We believe that our study can afford novel insights into traditional musicology and can underline the potential of network science as a complementary framework for the arts and humanities.
문화 빅데이터로 인해, 네트워크 과학은 데이터에 내재된 패턴을 찾고 각 분야 내 연결망적인 특징을 도출해 냄으로써 예술과 인문학을 진전시키고 있다. 본 논문에서는 고전 음악 음반 데이터에 나타난 서양 고전 음악 작곡가들의 관계를 이해하기 위해 네트워크 과학을 접목한다. 먼저, 거시적인 작곡가 연결망의 특징과 작곡가들의 예술 표현과 연결망적 특징의 관계를 밝혀내기 위해 네트워크 과학 이론을 통해 위상을 연구한다. 또한, 고전 음악 작곡가 연결망의 위상적 변화를 탐구하고 변화 모델을 구축하여 고전 음악 산업 내에서 작곡가들의 발전 과정을 이해하고자 한다. 본 연구는 기존 음악학에 새로운 시각을 제공해줄 뿐만 아니라 네트워크 과학이 예술과 인문학을 연구함에 있어 상호보완적인 프레임워크로 활용될 수 있는 가능성을 시사한다.
