[논문 리딩] A Networks-Science Investigation into the Epic Poems of Ossian

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A Networks-Science Investigation into the Epic Poems of Ossian

A Networks-Science Investigation into the Epic Poems of Ossian

 

Introduction

• Ossian은 가장 중요하고 영향력 있는 작품들 중 하나로 인정받음. 낭만적 민족주의의 후속 발전에 영향을 미친 작품임.
• 그러나, 오시안의 진위에 대한 의문이 있었고 그 의문은 학술적인 방식으로 조사되었음.
• Ossian의 소셜 네트워크 구조를 고대 그리스 및 아일랜드 작품의 구조와 비교하여, 오시안의 진위를 파악하고자 함.
• Acallam na Sen ́orach (Colloquy of the Ancients) from the Fenian Cycle in Irish mythology의 사회와 오시언이 구조적 유사성을 가짐. 즉, 맥퍼슨이 권위를 거절한 작품들과 구조적 유사성을 가지고 있다는 것.
• 작품이 등장한 문화적 상황을 설명하고 찬사와 비난을 모두 받은 것에 대해 설명하면서 오세아니아 논쟁의 기원을 맥락화함.
• 주요 목표는, Ossian의 네트워크 구조가 호메릭 및 아일랜드 문학과 어떻게 관련이 있는지 조사함.

 

Context for Ossian

Ossian - Wikipedia

Ossian - Wikipedia

1. 군사적 패배와 문화적 약화를 겪은 스코틀랜드를 배경으로, 전투, 투쟁, 불행한 사랑에 대한 이야기를 들려주는 Ossian
2. 대중들의 관심을 사로잡는 환기적인 서사 스타일과 영험한 분위기를 만들어낸 Ossian은 스코틀랜드 고지에 대한 낭만적인 묘사의 시작을 알림.
3. Ossian은 수정, 개선을 거침.
4. Ossain은 봉기의 여파로 스코틀랜드 고지에 가해진 부상의 일부를 복구하려는 열망에서 비롯된 것으로 해석됨. 스코틀랜드 북부를 넘어 독자들 사이에서 하이랜드 문학 전통을 대중화하는 데 중추적인 역할을 했으며, 문화적 민족주의의 뚜렷한 형성으로 유행을 일으킴.
5. Blake, Byron, Coleridge, Goethe, Scott, and Wordsworth / Brahms, Mendelssohn, and Schubert / Abildgaard, G ́erard, Girodet, Ingres, Kauffmann, Krafft and Runge… 셀럽들의 찬사를 받은 Ossian
6. 이 시기에 낭만주의 민족주의의 성장으로 인해 대륙 전역에서 민족 문학에 대한 관심이 높아졌다. Ossian이 "전멸한 국가"를 증명하는 것처럼 보였기 때문에 Ossian은 영광스러운 국가의 과거를 상기시키는 것으로 정복 대상 국가들에게 특별한 울림을 주었음.
7. Ossian과 Homeros는 형식주의적인 측면에서 비교되었고 Ossian의 작품은 Iliad(written by Homeros)와 유사성이 있음.
8. Samuel Johnson은 고대 스코틀랜드 방언 필사본이 존재하지 않는다는 사실을 주목시키면서 동시에 Ossian의 길이의 텍스트가 수 세대에 걸쳐 구두로 전승될 가능성에 대해 의문을 제기함.
9. 영국 고전주의자들은 Homeros를 문화의 전형으로 보고, 그리스-로마 문명의 화려함을 반영하기 위해 서사시 형식을 사용했다. 이러한 배경에서 일부 사람들은 스코틀랜드 문화를 열등하고 문명화되지 않은 것으로 보았다. 따라서 그 나라의 정복과 식민지화는 평가절하되고 열등하며 심지어 소모적인 문화를 대체하는 것으로 정당화되었다. 고대 서사시적 전통이 스코틀랜드에서 발견되었다는 주장은 이러한 제국주의적 태도에 대한 주요 도전이었다.이 논쟁은 고전주의와 낭만주의 사이의 미학적 충돌뿐만 아니라 영국 내에서 떠오르는 민족 정체성 사이의 경쟁의 하나였다.
10. 아일랜드 사람들은 Ossian에서 그들의 신화 속 소재들을 발견하면서 맥퍼스의 표절, 위조에 대한 비판을 제기함. 이와 같이 Ossian의 기원과 정당성에 대한 열띤 논쟁은 낭만주의, 성실성, 진정성에 대한 생각에 눈에 띄게 지속적인 영향을 미쳤다
11. Is Ossian “Homer of the North” or an “imposture” ?
12. 우리는 현대적인 개념의 소셜 네트워크 분석을 사용하여 오시안 논쟁의 중심에 있는 복잡한 아이디어의 재평가에 새로운 목소리를 추가하고자 한다. Two prime comparisons were made from the outset: to the Homeric epics on the one hand and to Irish mythology on the other, especially to the Fenian Cycle. 우리는 캐릭터를 소셜 네트워크의 노드로 식별하고 이러한 것들에 개별적으로 초점을 맞추는 대신 그들 사이의 관계 전체를 다룬다. 이것이 3절에서 오시안의 사회적 네트워크 구조를 그리스 및 아일랜드 서사 구조와 비교한 우리의 동기이다.

• The Homeric epics, the Iliad and the Odyssey
• The Fenian Cycle of Irish mythology mostly plays out in Leinster and Munster, the eastern and southern Irish provinces.

 

 

Network Analysis

Our approach to constructing the networks follows the methodology of Refs.

Network topology

• N nodes, M edges
• undirected
• degree : ki. mean : <k> = 2M/N
• Edges:
  • Positive link : 서로 관련이 있는 캐릭터 쌍 사이에 형성되며, 서로 직접 소통하고, 서로에 대해 이야기하거나, 그들이 서로를 알고 있다는 것이 분명한 곳에 함께 존재한다.
  • Negative link :등장인물들이 충돌할 때 형성된다.(이때의 대화는 Positive link가 아님) 또는 한 캐릭터가 다른 캐릭터에 대해 적대감을 분명히 선언하고 그들이 서로를 알고 있는 것이 분명할 때 형성된다.
• Geodesic : minimum length between two nodes of the network
• ⇒ l : mean geodesic
• Potential edges
• ⇒ C : Clustering coefficient, Ct : the proportion of connected triplets which are closed

We frequently wish to compare networks to a random one of the same size N and same average degree ⟨k⟩.

⇒ Random Network와의 비교

Although most nodes of the network are not nearest neighbours of each other, it takes only a small number of hops or steps along edges to connect them. Many social networks exhibit this property; strangers tend to be connected by a short chain of relationships.

⇒ Sparsity, Connectivity

The giant component is in itself a connected network. We represent by Gc the proportion of network nodes which are part of the giant component.

⇒ Giant Componet, Gc (Gc를 구성하는 노드가 전체 노드 중 몇 퍼센트를 차지하는지)

Our objective here is to measure these statistics for the social network underlying Ossian and those from texts to which Macpherson’s has been compared.

⇒ Ossian과 비교한 텍스트의 통계를 보고자 한다는 것.

 

 

Acallam, Gregory : Irish

Iliad, Odyssey : Homeros

⇒ 각 작품 비교가 아닌, Full과 Positive, Negative를 비교함 ..? 왜..?

여튼, 긍정 네트워크가 전체 세계를 반영한다는 주장을 하기 위함으로 보임.

 

Comparison of Degree Distributions.

degree distribution은 복잡한 네트워크일수록 오른쪽으로 치우친다.

Complementary cumulative degree distributions P(k) : 꼬리의 노이즈를 감소시키기 때문에 이것을 본다.

Clearly the distribution for Ossian more closely resembles those from the Irish corpus.

 

Since we wish to capture and characterise as many data as possible, when analysing the degree distributions we use kmin = 2.

→ 0은 네트워크가 끊어지고, 1은 네트워크의 특성과 관련이 없는 통계량이 기대되므로 2

 

 

Iliad → power-law dist. (scale-free)

Ossian, Acallam, Gregory → log-normal dist.

Odyssey → Weibull dist.

 

적합한 모델을 선택하기 위해 즉, 각 텍스트를 대표하는 네트워크의 모델들의 추정된 각 분포의 파라미터를 정하기 위해 Maximum likelihood estimators : Akaike information criterion (AIC) 활용.

the higher the likelihood, the smaller the AIC value.

이는 주어진 모델이 데이터를 지배하는 "실제" 분포 함수 대신 해당 모델을 사용함으로써 발생하는 추정 정보 손실을 최소화하는 상대적 확률로 해석될 수 있다.

 

The Kolmogorov-Smirnov test

: 분포 형태에 대한 지식이 필요하지 않으며, 연속 분포를 위해 개발되었지만, 한 표본을 확률 분포 함수와 비교하는 대신 두 표본을 서로 비교하는 데 관심이 있다면 이산 사례에서 사용할 수 있다.

• f(k)와 g(k)가 두 경험적 분포 함수인 경우 검정 통계량은 D = sup|f(k) - g(k)|
• 귀무 가설은 표본이 동일한 기본 분포에서 추출된다는 것
• p < 0.05 : 기각, 두 표본이 서로 다른 분포를 가진 서로 다른 모집단에서 왔을 가능성이 높다는 결론

We are not interested in similarities between hostile networks as these reflect their trivial topologies rather than interesting societal structure…? 왜 ?

 

Ossian과 Acallam의 유사성

Appendix. Giant Components를 바탕으로, Ossian은 Accllam, Gregory와는 유사성 가짐.

⇒ Homeros의 것들과는 가지지 않음.

 

Spectral Distances

네트워크의 분포들을 통한 비교가 아닌 직접 비교 수행.

The adjacency matrix of a network를 Ipsen-Mikhailov (IM) distance 활용하여 비교

We construct the network’s so-called Laplacian matrix L by defining its elements as Lij = δij ki − Aij where δij is the Kronecker delta which is 1 if i = j and 0 otherwise.

→ 이 Laplacian matrix의 eigenvalues : lambda i

→ lambda는 Spectral function의 변수 중 하나로 활용됨

→ distance는 네트워크의 spectral function의 차이로 표현됨.

 

네트워크 자체가 sparse하지만, 그럼에도 거리간 비교는 가능하다.

역시, Homeros보다는 Ireland의 것들과 가까움.

 

 

Conclusions

Here, we have shown that network analysis exposes, to a certain extent, less immediately observable correlations between these sources – Ossian’s unelective affinities with other texts in the epic tradition.

서사시 전통의 다른 텍스트들과의 선택적이지 않은 유사성 사이의 덜 즉각적으로 관찰 가능한 상관관계를 어느 정도 노출한다는 것을 보여주었다.

 

Almost a quarter of a millenium ago, Charles O’Connor and Sylvester O’Halloran identified characters in the Ossianic network as appropriated from Irish tradition. These characters are nodes in the social-network interpretation. Here we have shown that the configuration of edges of the network – the set of relationship links in the narrative – also resembles that of Irish mythology, and not that of Homer. In this sense our work complements that of O’Connor and O’Halloran.

 

 

 

 

 

 

좋았던 점.

• 기존 인문학 주장들과 일부는 반하고 일부는 겹치면서(보완하면서) 다른 시사점도 제공하는 논문
  • 애초에 논쟁이 있는 부분에 대해 선택한 것이 장점이면서, 정량적으로 다룰만한 쟁점을 고른 것도 장점이 아닐까.
• metric 써볼만 한것들 많은데, 설명도 친절하네.

 

 

의문.

• positive 네트워크…? negative 네트워크…?
• 캐릭터 네트워크가 서사 구조를 얼마나 대표한다고 주장할 수 있는가