슈퍼히어로가 되는 법

초록

본 논문은 마블 유니버스 만화에 등장하는 인물들의 공동 등장 관계를 네트워크로 모델링하고, 이진·가중 네트워크 분석을 통해 차수 상관관계, 커뮤니티 구조, 계층적 클러스터링 특성을 규명한다. 특히 마블 네트워크는 대부분의 실제 사회망과 달리 차수에 대한 비동질적 연결(disassortative mixing)을 보이며, 가중치를 도입한 뒤에는 뚜렷한 커뮤니티와 위계적 구조가 드러난다. 이러한 특성의 기원으로는 작가들의 스토리 전개 방식과 등장인물의 인기 편향이 제시된다.

상세 분석

본 연구는 마블 유니버스(Marvel Universe, MU) 코믹스에 등장하는 6,449명의 캐릭터와 12,774개의 출판물 데이터를 기반으로 두 가지 네트워크 모델을 구축한다. 첫 번째는 이진 네트워크로, 동일한 출판물에 동시에 등장한 두 캐릭터를 무방향 연결(edge)로 정의한다. 이 모델에서 차수(k) 분포는 멱법칙 형태를 보이며, 평균 차수는 약 4.7이다. 흥미롭게도 차수 상관관계 분석 결과, MU 네트워크는 대부분의 실제 사회망이 보이는 양의 차수 상관(assortative mixing)과는 반대로 음의 상관, 즉 disassortative mixing을 나타낸다. 이는 고차수 노드(주요 히어로)가 저차수 노드(조연 캐릭터)와 주로 연결되는 구조를 의미한다. 이러한 현상은 스토리 라인에서 주인공이 다양한 부수 인물과 교차하는 편집 정책에 기인할 가능성이 있다.

두 번째는 가중 네트워크로, 두 캐릭터가 공동 등장한 횟수를 가중치 w_{ij}로 부여한다. 가중치 분포는 지수적 꼬리를 가진 로그-정규 형태를 보이며, 소수의 캐릭터 쌍이 매우 높은 w 값을 갖는다. 가중치를 활용해 임계값을 조정하면, 높은 w를 가진 엣지들만 남겨 두드러진 커뮤니티를 추출할 수 있다. 모듈러리티 최적화와 같은 커뮤니티 탐지 알고리즘을 적용했을 때, 10~15개의 뚜렷한 군집이 도출되며, 각 군집은 특정 시리즈(예: 어벤져스, 엑스맨, 스파이더맨) 혹은 특정 시대적 배경에 해당한다.

클러스터링 계수 C(k)와 차수 k의 관계를 조사하면, C(k)∝k^{-1} 형태의 스케일링이 관찰되어 네트워크가 위계적 구조를 갖는다는 것을 확인한다. 즉, 저차수 노드들은 높은 클러스터링을 보이며 작은 서브그룹을 형성하고, 고차수 노드들은 낮은 클러스터링을 통해 여러 서브그룹을 연결하는 허브 역할을 한다. 이러한 위계성은 “슈퍼히어로”라는 중심 인물이 다양한 서브스토리와 교차하면서 전체 네트워크를 통합하는 메커니즘과 일맥상통한다.

마지막으로, 네트워크 모티프 분석을 수행했을 때, 삼각형 모티프가 과도하게 나타나며, 이는 캐릭터 간 삼중 공동 등장 현상이 빈번함을 의미한다. 반면, 사각형 모티프는 상대적으로 희박한데, 이는 스토리 전개 시 네 명 이상의 캐릭터가 동시에 등장하는 경우가 드물다는 편집적 제약을 반영한다.

종합하면, MU 네트워크는 이진 관점에서 비동질적 연결성을, 가중 관점에서 명확한 커뮤니티와 위계적 클러스터링을 동시에 보여준다. 이러한 구조적 특성은 작가들의 서사 전략, 캐릭터 인기 편향, 그리고 출판물의 물리적 제약 등에 의해 형성된 것으로 해석될 수 있다.