Interaktive JavaScript-Plots
Ein weiteres weit verbreitetes Framework für interaktive Plots ist D3.js. Es hat einen eigenen Standard für Netzwerkdiagramme, den wir in R automatisch erzeugen können. Das ist einerseits sehr praktisch, denn mit nur wenigen Zeilen Code kannst du vollständig interaktive D3.js-Plots erstellen. Der Nachteil: Echte Anpassungen gelingen erst, wenn du den ausgegebenen JavaScript-Quellcode aus R direkt bearbeitest (das liegt außerhalb des Umfangs dieses Kurses). Trotzdem lässt sich mit der Bibliothek d3network in R schnell und einfach ein hübsches D3.js-Netzwerkdiagramm erstellen. In dieser Lektion laden wir den #rstats-Twitter-Datensatz und fügen die Community-Zugehörigkeit hinzu. Dann erstellen wir einen Subgraphen mit nur wenigen Communities und rendern ein D3.js-Netzwerkdiagramm.
Das Tweet-Graph-Objekt retweet_samp steht bereit.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Fallstudien: Netzwerkanalyse in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Run this to see the static version of the plot
ggplot(ggnetwork(retweet_samp, arrow.gap = 0.01),
aes(x = x, y = y, xend = xend, yend = yend)) +
geom_edges(color = "black") +
geom_nodes(aes(color = as.factor(comm))) +
theme_blank()
# Convert retweet_samp to a networkD3 object
nd3 <-igraph_to_networkD3(___, V(___)$___)
# View the data structure
str(nd3)