대기업 군(삼성·LG·KT·SK·한국IBM·한국HP) 출신자는 286명이었다. 여성 27명, 지역 32명을 포함했다. 연령대는 50대가 252명으로 가장 많았다. 기초 분석 후 550명에 대한 이력 정보(지연, 학연, 경력)을 구해 새로운 데이터베이스(DB)를 구축했다. 이 DB를 사회연계망분석(SNA) 전문 업체 사이람(대표 김기훈)에 의뢰해 직연과 학연을 중심으로 사회 연결망 지도를 제작했다.
제작 시 학연보다는 직장 연이 중요하다는 가정 하에 ‘직장 연’에 더 가중치를 뒀다. 학연은 고등학교, 대학교, 학과, 대학원, 각종 교육과정에 따라 부여하는 가중치를 달리해 몇 가지 시뮬레이션했다. 직연도 서로 간 겹치는 기간(같이 근무한 기간)을 기준으로 100점부터 1점까지 서열화했다. 이후 직연과 학연을 각각 0∼1 사이의 값으로 표준화한 후에 ‘직연점수*0.7 + 학연점수*0.3’으로 인적 네트워크를 구성했다.
분석 결과, 550명 인물들이 각 직장을 중심으로 촘촘히 연결돼 있다는 결과가 나왔다. 직장 연과 함께 경기고, 서울대와 같은 이른바 ‘파워 학맥’ 출신자들간의 네트워크가 견고하게 드러났다.
조사 결과를 통해 △마당발=가장 많은 사람들이 연결된 인물 △중개자=각 산업 군간 인적 네트워크를 연결해주는 고리 역할 △조정자=각 산업 군 내부에서 인적 네트워크를 연결해주는 인물 등을 알 수 있었다.
철저히 DB에 근거한 분석 결과다. 즉, 가장 많은 인맥을 형성하고 있다 해도 네트워크를 적극 활용하지 않는 성향이라면 현실과 결과간의 차이는 클 수밖에 없다. IT산업 주요 CEO의 인적 네트워크 현황만으로 이해하는 것이 타당하다는 얘기다. 조사 범위를 산업계로 국한해 학계와 정부 및 연구계 인적 네트워크를 포함하면 결과치는 또 다르게 나올 수 있다.