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Weitere Plot-Optionen mit ggnetwork

Genau wie in der letzten Lektion bietet ggnetwork auch Methoden, um schnell ansprechende Plots zu erzeugen. Denk daran, dass jedes Paket einen eigenen Stil hat, der dir mehr oder weniger zusagen kann. Zur Erinnerung: ggnetwork funktioniert, indem es einen Graphen in einen Dataframe umwandelt, der dann von ggplot2 gezeichnet wird. Deshalb stehen dir alle Parametrisierungen zur Verfügung, die du gewohnt bist. Das gibt dir viel Flexibilität, kann aber auch bedeuten, dass du mehr Aufwand treiben musst, um das gewünschte Erscheinungsbild zu erreichen. Wir wiederholen die Übung aus der vorherigen Lektion, nutzen diesmal aber ggnetwork. So hast du einen guten Vergleichspunkt, um zu entscheiden, welches Paket dir am besten gefällt.

Die Attribute für Zentralität und Community-Zugehörigkeit, die du in der letzten Übung erstellt hast, sind weiterhin vorhanden.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Fallstudien: Netzwerkanalyse in R

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Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

ggplot(
  # Draw a ggnetwork of retweet_graph_smaller
  ggnetwork(___, arrow.gap = 0.01), 
  aes(x = x, y = y, xend = xend, yend = yend)
) + 
  geom_edges(
    arrow = arrow(length = unit(6, "pt"), type = "closed"), 
    curvature = 0.2, color = "black"
  ) + 
  # Add a node layer, mapping color to comm and setting the size to 4
  ___(aes(color = ___), size = ___) + 
  theme_blank()
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