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メンションとリツイートのグラフを比較する

入次数と出次数の比率を見ることで、ネットワークごとに少し異なる特徴がわかります。リツイートのネットワークでは、よくリツイートされるが自分ではあまりリツイートしないユーザー（高い値）、またはよくリツイートするが自分はあまりリツイートされないユーザー（低い値）を示します。同様に、メンショングラフで in/out 比が 1 に近い場合は、会話が比較的公平にやり取りされているといえます。一方、比率が低いと、そのユーザーは会話を始めることが多いものの、返信があまり来ないことを示唆します。異なるネットワークの密度プロットを比較するときは、どのような形を想定するかを考えてみてください。どのネットワークのほうが分布の歪みが大きく、どちらが 1 に近い比率になると予想しますか？

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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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。

# Read this code
mention_data <- data_frame(
  graph_type = "mention",
  degree_in = degree(mention_graph, mode = "in"),
  degree_out = degree(mention_graph, mode = "out"),
  io_ratio = degree_in / degree_out
)

# Create a dataset of retweet ratios from the retweet_graph
retweet_data <- data_frame(
  graph_type = "___",
  degree_in = degree(___, mode = "___"),
  degree_out = degree(___, mode = "___"),
  io_ratio = degree_in / degree_out
)
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