Ratio's

Hoewel het niet strikt een maat is voor belangrijkheid in een netwerk, is het idee van "ratio'd worden" een netwerkmeter die specifiek is voor Twitter en meestal wordt gebruikt om de onpopulariteit van een tweet te beoordelen. "De ratio" wordt berekend door het aantal replies te delen door het aantal retweets. Voor ons doel is het conceptueel logisch om alleen de in-degrees van zowel het retweet- als het reply-netwerk te gebruiken.

De netwerken G_rt en G_reply, en column_names = ['screen_name', 'degree'] zijn voor je ingeladen.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Socialmediagegevens analyseren in Python

Bekijk cursus

Oefeninstructies

Bereken de in-degree voor het retweet-netwerk met de graafmethode .in_degree().
Doe hetzelfde voor het reply-netwerk.
Voeg de twee DataFrames samen met .merge().
Bereken de ratio. De kolomnamen zijn degree_reply en degree_rt.

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

# Calculate in-degrees and store in DataFrame
degree_rt = pd.DataFrame(list(____.____()), columns = column_names)
degree_reply = pd.DataFrame(list(____.____()), columns = column_names)

# Merge the two DataFrames on screen name
ratio = ____.____(____, on = 'screen_name', suffixes = ('_rt', '_reply'))

# Calculate the ratio
ratio['ratio'] = ____ / ____

# Exclude any tweets with less than 5 retweets
ratio = ratio[ratio['degree_rt'] >= 5]

# Print out first five with highest ratio
print(ratio.sort_values('ratio', ascending = False).head())

Code bewerken en uitvoeren