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대화에서 누가 중요한가요?

중심성의 다양한 지표는 모두 "어떤 정점이 가장 중요한가"라는 비슷한 개념을 파악하려고 합니다. 앞에서 설명했듯이, 이 두 지표는 이를 약간 다르게 접근합니다. 각 지표가 유사한 분포를 줄 수 있지만, 개별 정점의 순위는 두 지표에서 다를 수 있다는 점을 기억하세요. 이제 Twitter 사용자에서 상위 순위의 정점을 비교해 보겠습니다.

고유벡터 중심성과 매개 중심성을 각각 저장한 벡터는 retweet_ec와 retweet_btw입니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

사례 연구: R로 하는 네트워크 분석

강의 보기

연습 안내

  • 매개 중심성 retweet_btw의 0.99 분위수를 계산하세요.
  • 이 분위수보다 큰 값만 남기도록 retweet_btw를 부분 선택해 상위 1%를 추려 보세요.
  • 고유벡터 중심성 retweet_ec에 대해서도 같은 작업을 하세요.
  • 이들을 데이터 프레임으로 넣는 코드를 실행하고 결과를 확인하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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))
)
코드 편집 및 실행