ノードレベルの指標

Python でのソーシャルメディアデータ分析

Alex Hanna

Computational Social Scientist

中心性：ノードの重要度

中心性
- ネットワーク内でのノードの重要度を測る指標
- 「重要度」にはさまざまな考え方がある

次数中心性

次数

ノードに接続されているエッジの数
有向ネットワークでは次数が2種類ある
- 入次数 - ノードに入ってくるエッジ
- 出次数 - ノードから出ていくエッジ

nx.in_degree_centrality(T)
nx.out_degree_centrality(T)

入次数中心性

媒介中心性

2つのノード間の最短経路がこのノードを通る回数
仲介者としての重要度

nx.betweenness_centrality(T)

媒介中心性

中心性が最も高いノードを表示する

bc = nx.betweenness_centrality(T)

betweenness = pd.DataFrame(
      list(bc.items()), 
      columns = ['Name', 'Cent'])

print(betweenness.sort_values(
       'Cent', 
       ascending = False).head())

    Name  Centrality
0      0    0.232540
23    23    0.158514
7      7    0.158514
15    15    0.158514
21    21    0.157588

媒介中心性

さまざまなネットワークにおける中心性

中心性2x3テーブル

比率

degree_rt = pd.DataFrame(list(G_rt.in_degree()), 
                         columns = ['screen_name', 'degree'])
degree_reply = pd.DataFrame(list(G_reply.in_degree()),
                            columns = ['screen_name', 'degree'])

ratio = degree_rt.merge(degree_reply, 
                        on = 'screen_name', 
                        suffixes = ('_rt', '_reply'))

ratio['ratio'] = ratio['degree_reply'] / ratio['degree_rt']

練習しましょう！

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