In diesem Kapitel lernst du grundlegende Konzepte der Analyse sozialer Netzwerke kennen. Du erfährst, wie du mit dem R-Paket <code>igraph</code> soziale Netzwerkdaten untersuchst und analysierst und wie du Netzwerke visualisierst. 


Was sind soziale Netzwerke?

Ein igraph-Objekt erstellen

Knoten und Kanten zählen

Netzwerkattribute

Knotenattribute und Subsetting

Kantenattribute und Subsetting

Attribute visualisieren

Quiz zu Attributen

Netzwerkvisualisierung

igraph-Netzwerk-Layouts

Kanten visualisieren

Quiz zu igraph-Objekten

Einführung in Netzwerke

In diesem Kapitel lernst du gerichtete Netzwerke kennen. Außerdem erfährst du, wie du zentrale Beziehungen zwischen Knoten in einem Netzwerk identifizierst und diese nutzt, um wichtige oder einflussreiche Knoten zu bestimmen. 
In diesem Kapitel arbeitest du mit einem Netzwerk der Masernübertragung. Die Daten stammen aus dem Jahr 1861 aus der deutschen Stadt Hagelloch. Jede gerichtete Kante im Netzwerk zeigt an, dass sich ein Kind nach Kontakt mit einem infizierten Kind mit Masern angesteckt hat.



Gerichtete Netzwerke

Gerichtete igraph-Objekte

Kanten für jeden Knoten identifizieren

Beziehungen zwischen Knoten

Nachbarn

Distanzen zwischen Knoten

Den längsten Pfad zwischen zwei Knoten finden

Wichtige und einflussreiche Knoten

Wichtige Knoten identifizieren

Betweenness

Wichtige Knoten und Kanten visualisieren

Quiz: Wichtige Knoten

Wichtige Knoten in einem Netzwerk identifizieren

Dieses Modul zeigt, wie sich globale Netzwerkstrukturen und -substrukturen charakterisieren lassen. Außerdem führt es in die Erzeugung zufälliger Netzwerkgraphen ein.

Einführung

Forrest-Gump-Netzwerk

Netzwerkdichte und durchschnittliche Pfadlänge

Quiz zur Knotendichte

Netzwerkstrukturen verstehen

Zufallsgraphen

Netzwerk-Randomisierungen

Randomisierungs-Quiz

Netzwerk-Teilstrukturen

Dreiecke und Transitivität

Randomisierungen der Transitivität

Cliquen

Größte Cliquen visualisieren

Netzwerkstrukturen charakterisieren

In diesem Kapitel vertiefst du die Zerlegung von Netzwerken in Subnetzwerke und ermittelst, welche Knoten stärker miteinander verwandt sind als andere. Außerdem entwickelst du Visualisierungsmethoden weiter, indem du dreidimensionale Visualisierungen erstellst.


Enge Beziehungen: Assortativität & Reziprozität

Assortativität

Assortativität mit Randomisierungen beurteilen

Reziprozität

Quiz zur Assortativität

Community-Erkennung

Fast-greedy-Community-Erkennung

Community Detection mit Edge-Betweenness

Community-Quiz

Interaktive Netzwerkvisualisierungen

Interaktive Netzwerke mit threejs

Knoten in threejs skalieren

3D-Community-Netzwerkgraph

Besondere Beziehungen erkennen

Friendship network data

Friendship network edge data

Friendship network node data

Forrest Gump network data

Measles network data

<b>Einführung in Netzwerke</b>
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Lerne die Grundkonzepte der Netzwerkanalyse kennen. Dieser Kurs startet mit den Basics zu sozialen Netzwerken, Knoten und Kanten und zeigt dir, wie du mit dem R-Paket igraph Netzwerkdaten untersuchen und visualisieren kannst.
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Anschließend schaust du dir gerichtete Netzwerke genauer an: Du identifizierst wichtige Beziehungen zwischen Knoten und wendest deine neuen Fähigkeiten auf einen Datensatz zur Masernübertragung in Hagelloch an.
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<b>Netzwerkstrukturen und Graphen verstehen</b>
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Lerne, Netzwerkstrukturen und -substrukturen zu beschreiben, zum Beispiel über Netzwerdichte und durchschnittliche Pfadlänge. Kapitel 3 führt dich durch Randomisierung und Zufallsgraphen und widmet sich dann Dreiecken, Transitivität und der Visualisierung von Cliquen.
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<b>Beziehungen mit Assortativität in igraph erkennen</b>
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Assortativität beschreibt, wie wahrscheinlich zwei Knoten miteinander verbunden sind, wenn sie ein gemeinsames Merkmal teilen – ob numerisch oder kategorisch. Du untersuchst die Funktion ASSORTATIVITY in igraph, um den Einfluss des Geschlechts auf einen Freundschaftsnetzwerk-Datensatz zu bestimmen, und nutzt Randomisierungen, um deine Ergebnisse zu prüfen.
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<b>Interaktive Netzwerk-Plots mit threejs erstellen</b>
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Am Ende des Kurses erweiterst du deinen Horizont über igraph hinaus und erkundest die Visualisierungsmöglichkeiten von threejs. Du erstellst deine ersten interaktiven Netzwerk-Plots mit diesem R-Paket und siehst, wie du deine Visualisierungen weiterentwickeln kannst.

<h2>Hol dir eine Einführung in Netzwerke</h2>
Lerne die grundlegenden Konzepte der Netzwerkanalyse kennen. Dieser Kurs fängt damit an, dass du die Grundlagen von sozialen Netzwerken, Knoten und Kanten lernst und wie du das igraph R-Paket nutzen kannst, um Netzwerkdaten zu erkunden und zu visualisieren.
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Als Nächstes wirst du dich genauer mit gerichteten Netzwerken beschäftigen, zum Beispiel wie man wichtige Beziehungen zwischen Knoten identifiziert. Außerdem wirst du deine neuen Fähigkeiten auf einen Netzwerkdatensatz anwenden, der sich mit der Übertragung von Masern in Hagelloch befasst.

<h2>Netzwerkstrukturen und -diagramme verstehen</h2>
Lerne, Netzwerkstrukturen und -unterstrukturen anhand der Netzwerkdichte und der durchschnittlichen Pfadlänge zu beschreiben. Das dritte Kapitel dieses Kurses beschäftigt sich mit Randomisierung und Zufallsgraphen, bevor es um Dreiecke, Transitivität und die Visualisierung von Cliquen geht.

<h2>Identifiziere Beziehungen mithilfe der Assortativität in igraph</h2>
Assortativität zeigt, wie wahrscheinlich es ist, dass zwei Punkte miteinander verbunden werden, wenn sie ein gemeinsames Merkmal haben – egal ob das ein numerisches oder ein kategorisches Merkmal ist. Du wirst die ASSORTATIVITY-Funktion in igraph erkunden, um zu sehen, wie sich das Geschlecht auf einen Datensatz zum Freundschaftsnetzwerk auswirkt, und Randomisierungen anwenden, um deine Ergebnisse zu überprüfen.

<h2>Erstelle interaktive Netzwerkdiagramme mit threejs</h2>
Am Ende dieses Kurses wirst du dein Wissen über igraph erweitern und die Netzwerkvisualisierungsfunktionen von threejs erkunden. Du wirst deine ersten interaktiven Netzwerkdiagramme mit diesem R-Paket erstellen und schauen, wie du deine Visualisierung weiterentwickeln kannst.

Intermediate R

Lerne, Netzwerkdaten mit dem igraph-Paket zu analysieren und interaktive Netzwerke mit threejs zu erstellen.

Netzwerkanalyse mit R

Lerne, wie du mit dem igraph-Paket Netzwerkdaten analysieren und visualisieren kannst, und erstelle mit threejs interaktive Netzwerkdiagramme.

Randomisierungs-Quiz

Interaktive praktische Übung