Misure di centralità di rete

Analisi dei dati dei social media in R

Sowmya Vivek

Data Science Coach

Panoramica della lezione

  • Concetto di misure di centralità di rete
  • Centralità di grado e betweenness
  • Individuare i profili chiave e il loro ruolo in una campagna
Analisi dei dati dei social media in R

Misure di centralità di rete

  • L’influenza di un vertice dipende da numero di archi e posizione
  • La centralità di rete misura l’importanza di un vertice
  • Le misure di centralità assegnano un valore numerico a ogni vertice
  • Il valore misura l’influenza del vertice sugli altri
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Centralità di grado

  • Misura più semplice dell’influenza di un vertice
  • Indica gli archi/connessioni di un vertice
  • In una rete direzionata, i vertici hanno punteggi out-degree e in-degree
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Out-degree

Out_degree

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In-degree

In_degree

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Centralità di grado di un utente

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
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Utenti che hanno retwittato di più

# 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)
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Utenti che hanno retwittato di più

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

VanesEtim   RedNileShop     w3daily 
  209           147            62
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Utenti con post più retwittati

# 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)
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Utenti con post più retwittati

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

XyC_129    SocialBflyMag      jisoupy 
  171           167             142
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Betweenness

  • Quanto i nodi stanno “in mezzo” tra loro
  • Cattura il ruolo nel far passare info nella rete
  • Più betweenness = più controllo sulla rete

Betweenness

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Individuare utenti con alta betweenness

# 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()
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Individuare utenti con alta betweenness

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

GuruOfficial   Home_and_Loving    SimplyTasheena 
   65                54                40
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Passons à la pratique !

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