Randomizações de agrupamento sem pesos
Vimos que o grafo de bicicletas tem conectividade muito baixa em relação a um grafo aleatório. Isso não é surpreendente, pois esperamos que um grafo que representa espaço geográfico tenha partes conectadas por corredores estreitos e, portanto, não seria preciso muito para desconectá-lo. Disso se segue que é provável que existam agrupamentos geográficos altamente conectados entre si e menos conectados a outros grupos. Podemos testar essa hipótese analisando a transitividade da rede, ou coeficiente de agrupamento, um conceito apresentado na nossa lição introdutória. Existem vários tipos de coeficientes de agrupamento, mas vamos olhar para a definição global (basicamente a proporção de triângulos totalmente fechados), que é a mesma vista anteriormente. Primeiro, vamos analisar uma versão sem pesos do grafo e compará-la a um grafo aleatório.
Para calcular a transitividade global de uma rede, você precisa definir type como "global" na chamada a transitivity().
A rede de viagens de bicicleta, trip_g_simp, está disponível.
Este exercício faz parte do curso
Estudos de caso: Análise de redes em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Calculate global transitivity
actual_global_trans <- transitivity(___, type = "___")
# See the result
actual_global_trans
# Calculate the order
n_nodes <- ___(___)
# Calculate the edge density
edge_dens <- ___(___)