Quelle est la distribution de la centralité ?
Rappelez-vous qu'il existe plusieurs façons d'évaluer la centralité d'un graphe. Nous allons utiliser deux méthodes vues plus tôt : la centralité d'intermédiarité (betweenness) et la centralité propre (eigen-centrality). N'oubliez pas que la centralité d'intermédiarité mesure la fréquence à laquelle un sommet donné se trouve sur le plus court chemin entre d'autres sommets, tandis que la centralité propre mesure à combien d'autres sommets importants un sommet donné est relié. Avant de superposer la centralité à nos tracés de graphes, voyons comment elle se distribue.
Notez qu'en raison des erreurs d'arrondissement algorithmiques, on ne peut pas vérifier si la centralité propre est exactement égale à une valeur précise ; on vérifie plutôt un intervalle.
Cette activité fait partie du cours
Études de cas : analyse de réseaux en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Calculate directed betweenness of vertices
retweet_btw <- betweenness(___, directed = ___)
# Get a summary of retweet_btw
summary(___)
# Calculate proportion of vertices with zero betweenness
mean(___ == 0)