트위터 네트워크 시각화

R로 소셜 미디어 데이터 분석하기

Sowmya Vivek

Data Science Coach

학습 개요

기본 매개변수로 네트워크 플롯 그리기
가독성을 높이기 위한 서식 속성 적용
중심성과 속성으로 플롯 강화

리트윗 네트워크 확인

# View the retweet network
print.igraph(nw_rtweet)

IGRAPH e7e618c DN-- 21 39 -- 
+ attr: name (v/c), followers (v/c)
+ edges from e7e618c (vertex names):
 [1] w3daily    ->RealFirstBuzz   w3daily    ->RealFirstBuzz  
 [3] w3daily    ->Giasaysthat     w3daily    ->RealFirstBuzz  
 [5] VanesEtim  ->PotionVanity    VanesEtim  ->DAVIDxCGN      
 [7] VanesEtim  ->PotionVanity    VanesEtim  ->Avinash_galaxy 
 [9] VanesEtim  ->PotionVanity    VanesEtim  ->BklynLeague    
[11] RedNileShop->Macaw_Blink     RedNileShop->leuqimcouture  
[13] RedNileShop->StoreDiv        RedNileShop->PotionVanity   
[15] RedNileShop->SCISSORSAPPAREL RedNileShop->Themoon12961958
+ ... omitted several edges

기본 네트워크 플롯 만들기

# Create the base network plot
set.seed(1234)  
plot.igraph(nw_rtweet)

기본 네트워크 플롯 보기

기본 네트워크 플롯

플롯 서식 지정

# Format the network plot with attributes
set.seed(1234)
plot(nw_rtweet, asp = 9/16, 
     vertex.size = 10,
     vertex.color = "lightblue",
     edge.arrow.size = 0.5,
     edge.color = "black",
     vertex.label.cex = 0.9,
     vertex.label.color = "black")

서식이 적용된 플롯 보기

서식이 적용된 네트워크 플롯

아웃디그리로 정점 크기 설정

# Create a variable for out-degree
deg_out <- degree(nw_rtweet, mode = c("out"))
deg_out

아웃디그리 값

vert_size <- (deg_out * 2) + 10

정점 크기 속성에 vert_size 할당

# Assign vert_size to vertex size attribute and plot network
set.seed(1234)
plot(nw_rtweet, asp = 9/16, 
     vertex.size = vert_size,
     vertex.color = "lightblue", 
     edge.arrow.size = 0.5,
     edge.color = "black",
          vertex.label.cex = 1.2,
     vertex.label.color = "black")

새 속성이 적용된 플롯 보기

vert_size 속성을 적용한 플롯

네트워크 속성 추가

리트윗이 많고 팔로워가 높은 사용자가 더 큰 영향
리트윗·팔로워 수 기반 네트워크 플롯
팔로워 수를 네트워크 속성으로 추가

네트워크 사용자 팔로워 수

# Import the followers count data frame
followers <- readRDS("follower_count.rds")

팔로워 데이터 프레임 보기

# View the follower count
head(followers)

screen_name    followers_count
<fct>             <dbl>
adyo312            58        
AllesUndNix_       18        
Avinash_galaxy     1536        
BklynLeague        40        
DAVIDxCGN          267        
Giasaysthat        9139

네트워크 사용자 팔로워 수

# Categorize high and low follower count
followers$follow <- ifelse(followers$followers_count > 500, "1", "0")

팔로워 데이터 프레임 보기

# View the data frame with the new column
head(followers)

screen_name    followers_count    follow
<fct>              <dbl>          <chr>
adyo312              58              0    
AllesUndNix_         18              0    
Avinash_galaxy     1536              1    
BklynLeague          40              0    
DAVIDxCGN           267              0    
Giasaysthat        9139              1

네트워크 속성 할당

# Assign external network attributes to retweet network
V(nw_rtweet)$followers <- followers$follow

정점 속성 보기

# View the vertex attributes
vertex_attr(nw_rtweet)

정점 속성

정점 색상 변경

# Set the vertex colors for the plot
sub_color <- c("lightgreen", "tomato")
set.seed(1234)
plot(nw_rtweet, asp = 9/16,
     vertex.size = vert_size,
     edge.arrow.size = 0.5,
     vertex.label.cex = 1.3,
     vertex.color = sub_color[as.factor(vertex_attr(nw_rtweet, "followers"))],
     vertex.label.color = "black",
     vertex.frame.color = "grey")

정점 속성으로 서식화된 플롯 보기

정점 속성 기반 플롯

연습해 봅시다!

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