Mesures de centralité du réseau

Analyzing Social Media Data in R

Sowmya Vivek

Data Science Coach

Aperçu de la leçon

Notion de mesures de centralité
Centralité de degré et d'intermédiarité
Identifier les acteurs clés du réseau et leur rôle dans une campagne promotionnelle

Mesures de centralité du réseau

L'influence d'un sommet dépend du nombre d'arêtes et de sa position
La centralité mesure l'importance d'un sommet dans un réseau
Les mesures de centralité attribuent une valeur numérique à chaque sommet
Cette valeur quantifie l'influence d'un sommet sur les autres

Centralité de degré

Mesure la plus simple de l'influence d'un sommet
Détermine les arêtes ou connexions d'un sommet
Dans un réseau orienté, les sommets ont des scores d'out-degree et d'in-degree

Degré sortant

Degré entrant

Centralité de degré d'un utilisateur

library(igraph)
# Calculate out-degree
out_deg <- degree(nw_rtweet, 
                  "OutfitAww", 
                   mode = c("out"))
out_deg

OutfitAww 
    20

library(igraph)
# Calculate in degree
in_deg <- degree(nw_rtweet, 
                 "OutfitAww", 
                  mode = c("in"))
in_deg

OutfitAww 
   23

Utilisateurs ayant le plus retweeté

# Calculate the out-degree scores
out_degree <- degree(nw_rtweet, mode = c("out"))

# Sort the users in descending order of out-degree scores
out_degree_sort <- sort(out_degree, decreasing = TRUE)

Utilisateurs ayant le plus retweeté

# View the top 3 users
out_degree_sort[1:3]

VanesEtim   RedNileShop     w3daily 
  209           147            62

Utilisateurs dont les posts ont été le plus retweetés

# Calculate the in-degree scores
in_degree <- degree(nw_rtweet, mode = c("in"))

# Sort the users in descending order of in-degree scores
in_degree_sort <- sort(in_degree, decreasing = TRUE)

Utilisateurs dont les posts ont été le plus retweetés

# View the top 3 users
in_degree_sort[1:3]

XyC_129    SocialBflyMag      jisoupy 
  171           167             142

Intermédiarité

Mesure dans quelle mesure les nœuds se tiennent entre eux
Rend compte du rôle d'un utilisateur pour faire circuler l'information
Un nœud avec une intermédiarité plus élevée contrôle davantage le réseau

Intermédiarité

Identifier les utilisateurs à forte intermédiarité

# Calculate the betweenness scores of the network
betwn_nw <- betweenness(nw_rtweet, directed = TRUE)

# Sort the users in descending order of betweenness scores
betwn_nw_sort <- betwn_nw %>%
                   sort(decreasing = TRUE) %>%
                   round()

Identifier les utilisateurs à forte intermédiarité

# View the top 3 users
betwn_nw_sort[1:3]

GuruOfficial   Home_and_Loving    SimplyTasheena 
   65                54                40

Passons à la pratique !

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