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Representar métricas a lo largo del tiempo

También podemos analizar cómo cambian (o no) las métricas del grafo global con el paso del tiempo. Antes vimos dos muy importantes: el agrupamiento y la reciprocidad. Ambas eran bastante altas, como esperábamos tras inspeccionar visualmente la estructura del grafo. Sin embargo, con el tiempo, cada una puede variar. ¿Son estables los patrones de compra globales en Amazon? Si pensamos que sí, esperaríamos que las gráficas de estas métricas fueran básicamente líneas horizontales, indicando que la reciprocidad es similar cada día y que hay un alto grado de estructura de agrupamiento. Vamos a ver qué encontramos aquí.

A continuación se muestra el código para calcular la transitividad por grafo.

Este ejercicio forma parte del curso

Estudios de caso: análisis de redes en R

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Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Examine this code
transitivity_by_graph <- data.frame(
  date = d,
  metric = "transitivity",
  score = sapply(all_graphs, transitivity)
)

# Calculate reciprocity by graph
reciprocity_by_graph <- data.frame(
  date = ___,
  metric = ___,
  score = ___ )
Editar y ejecutar código