2. 네트워크 밀도, 중심성 지표 및 커뮤니티 식별
이 논문에서는 우선 분석의 전제로서 법률의 총량과 복잡성이 어떻게 변했는지를 살펴보았다. 그 후 법률의 인용관계를 자세히 살펴보기 위하여 연결정도 중심성(degree centrality) 지표와 커뮤니티 식별(community detection)의 방법을 사용했다. 중심성이란 네트워크 내에서 해당 노드(법률)의 상대적인 중요성을 측정하는 척도이다. 중심성 지표가 높으면 네트워크 내에서 그 법률이 상대적으로 중요하거나 저명하다는 것이다. 논문을 예로 들면 많이 인용되는 논문일수록 IF(Impact Factor)가 높고, 이 값이 높을수록 더 가치있고 저명한 논문일 것이라고 추정하게 된다. 이 논문에서 주로 측정하는 연결정도 중심성 중 내향 연결정도 중심성(in-degree centrality)은 연결이 밖에서 스스로에게 들어오는 총 횟수를 의미하는데, 이는 피인용 횟수와 동일하여 직관적이다. 외향 연결정도 중심성(out-degree centrality)은 연결이 스스로에게서 밖으로 나가는 총 횟수를 의미하는데, 이는 특정 법률에서 규정하는 타법 인용 횟수로서, 그 법률을 읽어보면 바로 알 수 있다. 이러한 연결정도 중심성 분석을 노드의 종류, 즉, 법률이 일반법인지 또는 특별법인지 여부를 기준으로 나눔으로써 특별법이 네트워크에 미친 영향을 파악해보았다. 또한 법률간 인용 데이터와 법률의 조문 데이터를 결합(merge)하여 조제목상 ‘특례’와 ‘인･허가 의제’ 규정만을 식별하여 해당 규정이 가장 많이 인용하고 있는 법률과 구체적으로 조문 번호를 적시하여 인용하는 경우만 모아서 가장 많이 인용되는 법률 조문까지 도출하였다. 2000년대 이후 네트워크 복잡성 증가의 큰 원인이 되고 있는 규제 특례 또는 인･허가 절차 면제 또는 간소화를 위한 타법 인용의 구체적인 내용을 파악하고자 했다.
또한 법률간 연결 상태를 이용하여 통계적으로 봤을 때 서로 밀접한 관계가 있어 보이는 하위 집단들을 분리해내는 커뮤니티 식별 방법을 이용하여, 시간의 흐름에 따라 한국 법률 체계 내에서 어떤 법률 분야가 하나의 군집(cluster)으로서 성장하고 있는지를 진단했다. 이러한 분석의 결과를 연결정도 중심성 분석 결과와 결합하여 종합적으로 해석하였다.