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会話の中で重要なのは誰ですか？

中心性のさまざまな指標は、いずれも「どの頂点が重要か」という同じ概念を測ろうとします。先ほど説明したように、ここで扱う2つの指標は少し異なるアプローチを取ります。両者で中心性の分布が似ることはありますが、個々の頂点の順位は異なる場合がある点に注意してください。ここでは、Twitterユーザーの上位ノードを比較していきます。

固有ベクトル中心性と媒介中心性を格納したベクトルは、それぞれ retweet_ec と retweet_btw です。

この演習はコースの一部です

ケーススタディ：R でのネットワーク分析

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演習の手順

  • 媒介中心性 retweet_btw の 0.99 分位点を計算します。
  • この分位点より大きい値だけを残すように retweet_btw を抽出し、上位1%を取得します。
  • 固有ベクトル中心性 retweet_ec についても同様に行います。
  • これらをデータフレームにまとめるコードを実行し、結果を確認してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Get 0.99 quantile of betweenness 
betweenness_q99 <- quantile(___, ___)

# Get top 1% of vertices by betweenness
top_btw <- ___[retweet_btw > ___]

# Get 0.99 quantile of eigen-centrality
eigen_centrality_q99 <- ___(___, ___)

# Get top 1% of vertices by eigen-centrality
top_ec <- ___

# See the results as a data frame
data.frame(
  Rank = seq_along(top_btw), 
  Betweenness = names(sort(top_btw, decreasing = TRUE)), 
  EigenCentrality = names(sort(top_ec, decreasing = TRUE))
)
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