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  3. ケーススタディ：R でのネットワーク分析
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Exercise

重み付き中心性の測定

重要な頂点を測る一般的な方法のひとつが「中心性」です。中心性の測り方はいくつかありますが、このレッスンでは固有ベクトル中心性（eigen centrality）と近接中心性（closeness）の2つを扱います。固有ベクトル中心性はすでに学びましたが、近接中心性は頂点が他のすべての頂点にどれだけ近いかで中心性を評価する別の指標です。これまでのレッスンでは、重みあり・重みなしの違いを明示的に扱っていませんでした。このレッスンでは重みあり版と重みなし版の両方を計算し、結果がどう変わるかを確認します。

以下の例で、毎回同じ頂点が選ばれると思いますか？指標間、あるいは重みあり・重みなしで、いちばん大きな違いはどこに出ると考えますか？

Instructions 1/3

undefined XP
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  • eigen_centrality() で重みなしの固有ベクトル中心性を計算します。重みなしの計算は、重みありの固有ベクトル中心性と同じ入力に加えて、引数 weights を NA に設定します。