Plus d’options de tracé avec ggnet
La vraie force de ggnet et des autres alternatives à igraph, c’est qu’ils permettent de produire des graphiques avancés avec très peu de paramétrage. Dans l’exemple précédent comparant les deux méthodes de tracé, les résultats étaient assez proches. Cependant, dans cette leçon, nous allons vous montrer comment créer des visualisations plus avancées. Nous allons reprendre l’ensemble de données Twitter et, avec igraph, ajouter plusieurs attributs de sommets — centralité et communauté — puis les tracer rapidement avec ggnet.
Les attributs de centralité et d’appartenance communautaire que vous avez créés dans l’exercice précédent sont toujours présents.
Cet exercice fait partie du cours
Études de cas : l’analyse de réseaux avec R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Convert to a network object
retweet_net <- ___(___)
# Plot with ggnet2
ggnet2(
___
# Set the node size to cent
___ = "___",
# Set the node color to comm
___ = "___",
# Set the color palette to Spectral
___ = "___",
)