Betweenness

특정 정점의 중요도를 나타내는 또 다른 지표는 매개 중심성(betweenness)입니다. 이는 네트워크의 임의의 두 정점 사이에서 해당 정점이 최단 경로 위에 등장하는 빈도를 나타내는 지수예요. 네트워크에서 정보가 흐르는 데 그 정점이 얼마나 핵심적인지를 보여준다고 볼 수 있습니다. 매개 중심성이 높은 개인은 네트워크의 서로 다른 부분을 연결하는 중요한 다리 역할을 합니다. 홍역 전파 네트워크에서는 매개 중심성이 높은 정점이 질병을 네트워크의 다른 부분으로 옮기는 데 중심이 되었던 아이들이죠. 이 연습 문제에서는 각 정점의 매개 중심성 점수를 구한 뒤, 정점 크기를 해당 점수에 따라 조정해 네트워크를 다시 그려 이러한 핵심 정점을 강조해 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 하는 네트워크 분석

강의 보기

연습 안내

그래프 객체 g에 함수 betweenness()를 사용해 각 정점의 매개 중심성을 계산하세요. 네트워크가 방향성이 있도록 계산되어야 합니다. 이 함수의 결과는 g.b로 할당됩니다.
함수 hist()로 매개 중심성 점수의 분포를 시각적으로 확인하세요.
plot()을 사용해 매개 중심성 점수를 반영한 네트워크 그림을 그리세요. 정점 레이블은 나타나지 않도록 NA로 설정합니다. 정점 크기 속성은 객체 g.b에 있는 매개 중심성 점수의 제곱근에 1을 더한 값으로 설정하세요. 이 네트워크에서는 매개 중심성 점수의 격차가 매우 크므로, 이런 방식으로 정규화하면 모든 노드를 볼 수 있으면서도 상대적 중요도는 구분할 수 있습니다.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

library(igraph)

# Calculate betweenness of each vertex
g.b <- ___(g, directed = ___)

# Show histogram of vertex betweenness
___(___, breaks = 80)

# Create plot with vertex size determined by betweenness score
___(g, 
     vertex.label = ___,
     edge.color = 'black',
     vertex.size = sqrt(___)+1,
     edge.arrow.size = 0.05,
     layout = layout_nicely(g))

코드 편집 및 실행