Tracer les sommets importants
Pour terminer, nous allons visualiser le graphe en faisant varier la taille des sommets selon leur centralité. Toutefois, nous savons déjà que le graphe est très asymétrique, donc il risque d'y avoir beaucoup de bruit visuel. Nous voudrons donc ensuite examiner à quel point les sommets les plus centraux sont connectés. Pour ce faire, nous pouvons créer un sous-graphe selon des critères de centralité. C'est une technique importante lorsqu'on travaille avec de grands graphes. Plus tard, nous verrons d'autres méthodes de visualisation, mais la visualisation de sous-graphes est aussi une technique très puissante.
Le graphe retweet_graph, la centralité d'intermédiarité de ses sommets retweet_btw, et le 0,99 quantile d'intermédiarité betweenness_q99 sont disponibles.
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.
# Transform betweenness: add 2 then take natural log
transformed_btw <- log(___ + 2)
# Make transformed_btw the size attribute of the vertices
V(___)$ <- ___
# Plot the graph
plot(
___, vertex.label = NA, edge.arrow.width = 0.2,
edge.arrow.size = 0.0, vertex.color = "red"
)