Začněte nyníZačněte zdarma

Kdo je v konverzaci důležitý?

Různé míry centrality se snaží odpovědět na podobnou otázku: „které vrcholy jsou nejdůležitější?" Jak jsme si už řekli, tyto dvě metriky k tomu přistupují trochu odlišně. Měj na paměti, že i když mohou dávat podobné rozdělení hodnot centrality, pořadí konkrétního vrcholu se podle každé z nich může lišit. Teď porovnáme vrcholy s nejvyšším skóre mezi uživateli Twitteru.

Vektory uchovávající vlastní centralitu a centralitu mezipolohy jsou uloženy jako retweet_ec a retweet_btw.

Toto cvičení je součástí kurzu

Případové studie: Analýza sítí v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Vypočítej kvantil 0.99 pro centralitu mezipolohy, retweet_btw.
  • Subsettuj retweet_btw tak, aby obsahoval pouze hodnoty větší než tento kvantil, a získej tak horní 1 %.
  • Totéž proveď pro vlastní centralitu, retweet_ec.
  • Spusť kód, který tato data vloží do datového rámce, a prohlédni si výsledky.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Get 0.99 quantile of betweenness 
betweenness_q99 <- quantile(___, ___)

# Get top 1% of vertices by betweenness
top_btw <- ___[retweet_btw > ___]

# Get 0.99 quantile of eigen-centrality
eigen_centrality_q99 <- ___(___, ___)

# Get top 1% of vertices by eigen-centrality
top_ec <- ___

# See the results as a data frame
data.frame(
  Rank = seq_along(top_btw), 
  Betweenness = names(sort(top_btw, decreasing = TRUE)), 
  EigenCentrality = names(sort(top_ec, decreasing = TRUE))
)
Upravit a spustit kód