En este capítulo conocerás los conceptos fundamentales del análisis de redes sociales. Aprenderás a usar el paquete de R <code>igraph</code> para explorar y analizar datos de redes sociales y también a visualizar redes. 


¿Qué son las redes sociales?

Crear un objeto de igraph

Contar vértices y aristas

Atributos de la red

Atributos de nodos y subconjuntos

Atributos de aristas y subconjuntos

Visualizar atributos

Cuestionario sobre atributos

Visualización de redes

Layouts de redes en igraph

Visualizar aristas

Cuestionario sobre objetos de igraph

Introducción a las redes

En este capítulo aprenderás sobre redes dirigidas. También verás cómo identificar relaciones clave entre vértices en una red y cómo usar estas relaciones para detectar vértices importantes o influyentes. 
A lo largo del capítulo trabajarás con una red de transmisión del sarampión. Los datos proceden de la ciudad alemana de Hagelloch en 1861. Cada arista dirigida de la red indica que un niño se infectó de sarampión tras entrar en contacto con un niño ya infectado.



Redes dirigidas

Objetos dirigidos de igraph

Identificar aristas para cada vértice

Relaciones entre vértices

Vecinos

Distancias entre vértices

Encontrar el camino más largo entre dos vértices

Vértices importantes e influyentes

Identificar vértices clave

Betweenness

Visualización de nodos y aristas importantes

Cuestionario sobre vértices importantes

Identificar vértices importantes en una red

Este módulo te mostrará cómo caracterizar estructuras globales de redes y subestructuras. También introducirá la generación de grafos de redes aleatorias.

Introducción

Red de Forrest Gump

Densidad de la red y longitud media de camino

Cuestionario sobre densidad de grafos

Entender las estructuras de red

Grafos aleatorios

Aleatorizaciones de redes

Cuestionario sobre aleatorización

Subestructuras de la red

Triángulos y transitividad

Aleatorizaciones de transitividad

Cliques

Visualiza las cliques más grandes

Caracterizar estructuras de redes

En este capítulo profundizarás en la partición de redes en subredes y en determinar qué vértices están más relacionados entre sí que con otros. Además, desarrollarás métodos de visualización creando representaciones tridimensionales.


Relaciones estrechas: asortatividad y reciprocidad

Asortatividad

Usar aleatorizaciones para evaluar la asortatividad

Reciprocidad

Cuestionario sobre asortatividad

Detección de comunidades

Detección de comunidades fast-greedy

Detección de comunidades por intermediación de aristas

Pregunta sobre comunidades

Visualizaciones interactivas de redes

Redes interactivas con threejs

Dimensionar vértices en threejs

Grafo de comunidades en 3D

Identificar relaciones especiales

Friendship network data

Friendship network edge data

Friendship network node data

Forrest Gump network data

Measles network data

<b>Primeros pasos con las redes</b>
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Descubre los conceptos fundamentales del análisis de redes. Este curso empieza por lo básico: redes sociales, vértices y aristas, y cómo usar el paquete de R igraph para explorar y visualizar datos de redes.
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Después pasarás a estudiar con más detalle las redes dirigidas, incluida la identificación de relaciones clave entre vértices y la aplicación de tus nuevas habilidades a un conjunto de datos sobre la transmisión del sarampión en Hagelloch.
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<b>Comprende las estructuras de red y los grafos</b>
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Aprende a caracterizar estructuras y subestructuras de redes analizando la densidad de la red y la longitud media de los caminos. El tercer capítulo del curso te introduce en la aleatorización y los grafos aleatorios, y luego aborda los triángulos, la transitividad y la visualización de cliques.
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<b>Identifica relaciones usando la asortatividad en igraph</b>
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La asortatividad determina la probabilidad de que dos vértices estén conectados si comparten un atributo común, ya sea numérico o categórico. Explorarás la función ASSORTATIVITY en igraph para evaluar el impacto del género en un conjunto de datos de una red de amistad, y aplicarás aleatorizaciones para contrastar tus hallazgos.
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<b>Crea gráficos de redes interactivos con threejs</b>
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Al final del curso, ampliarás tu conocimiento más allá de igraph para explorar las capacidades de visualización de redes de threejs. Crearás tus primeros gráficos de redes interactivos con este paquete de R y verás cómo puedes seguir desarrollando tus visualizaciones.

<h2>Obtén una introducción a las redes</h2>
Descubre los conceptos fundamentales del análisis de redes. Este curso comienza guiándote a través de los conceptos básicos de las redes sociales, los vértices y los bordes, y cómo puedes utilizar el paquete igraph R para explorar y visualizar datos de redes.
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A continuación, se analizará con más detalle las redes dirigidas, incluida la identificación de relaciones clave entre vértices y la aplicación de tus nuevas habilidades a un conjunto de datos de red que examina la transmisión del sarampión en Hagelloch.

<h2>Comprender las estructuras de red y los gráficos</h2>
Aprende a caracterizar las estructuras y subestructuras de red observando la densidad de la red y la longitud media de los caminos. El tercer capítulo de este curso te guía a través de la aleatorización y los grafos aleatorios, antes de pasar a los triángulos, la transitividad y la visualización de cliques.

<h2>Identificar relaciones utilizando la assortatividad en igraph</h2>
La assortatividad determina la probabilidad de que dos vértices se unan entre sí si comparten un atributo común, ya sea numérico o categórico. Explorarás la función ASSORTATIVITY dentro de igraph para determinar el impacto del género en un conjunto de datos de redes de amistad y aplicarás aleatorizaciones para evaluar tus hallazgos.

<h2>Crear gráficos de red interactivos con threejs</h2>
Al finalizar este curso, ampliarás tus conocimientos más allá de igraph para explorar las capacidades de visualización de redes de threejs. Crearás tus primeros gráficos de red interactivos utilizando este paquete R y verás cómo puedes seguir desarrollando tu visualización.

Intermediate R

Aprende a analizar y visualizar datos de redes con igraph y crea gráficos interactivos con threejs.

Análisis de redes en R

Aprende a analizar y visualizar datos de red con el paquete igraph y crea gráficos de red interactivos con threejs.

Associate Professor, University of Texas at Austin

Close relationships: assortativity & reciprocity

Assortativity

Reciprocity

Let's practice!

Identificar relaciones especiales - Relaciones estrechas: asortatividad y reciprocidad

Relaciones estrechas: asortatividad y reciprocidad

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