Miary centralności sieci

Analiza danych z mediów społecznościowych w R

Sowmya Vivek

Data Science Coach

Przegląd lekcji

Pojęcie miar centralności sieci
Centralność stopnia i pośrednictwa
Identyfikacja kluczowych graczy w sieci i ich rola w kampanii promocyjnej

Miary centralności sieci

Wpływ wierzchołka zależy od liczby krawędzi i jego pozycji
Centralność sieci mierzy ważność wierzchołka w sieci
Miary centralności przypisują wartość liczbową każdemu wierzchołkowi
Wartość odzwierciedla wpływ wierzchołka na inne wierzchołki

Centralność stopnia

Najprostsza miara wpływu wierzchołka
Określa krawędzie lub połączenia wierzchołka
W sieci skierowanej wierzchołki mają wyniki out-degree i in-degree

Out-degree

In-degree

Centralność stopnia użytkownika

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

Użytkownicy z największą liczbą retweetów

# 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)

Użytkownicy z największą liczbą retweetów

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

VanesEtim   RedNileShop     w3daily 
  209           147            62

Użytkownicy najczęściej retweetowani

# 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)

Użytkownicy najczęściej retweetowani

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

XyC_129    SocialBflyMag      jisoupy 
  171           167             142

Pośrednictwo

Stopień, w jakim węzły pośredniczą między sobą
Odzwierciedla rolę użytkownika w przepływie informacji przez sieć
Węzeł o wyższym pośrednictwie ma większą kontrolę nad siecią

Pośrednictwo

Identyfikacja użytkowników o wysokim pośrednictwie

# 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()

Identyfikacja użytkowników o wysokim pośrednictwie

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

GuruOfficial   Home_and_Loving    SimplyTasheena 
   65                54                40

Czas na ćwiczenia!

Analiza danych z mediów społecznościowych w R