ÎncepețiÎncepe gratuit

Cine este important în conversație?

Diferitele măsuri de centralitate încearcă să răspundă la aceeași întrebare: „care vârfuri sunt cele mai importante?". Așa cum am discutat anterior, cele două metrici abordează această întrebare în moduri ușor diferite. Reține că, deși distribuția măsurilor de centralitate poate fi similară, clasamentul unui vârf individual poate varia în funcție de metrica folosită. Acum vom compara vârfurile cu cel mai înalt rang dintre utilizatorii de Twitter.

Vectorii care stochează centralitatea eigen și centralitatea de intermediere sunt stocați respectiv ca retweet_ec și retweet_btw.

Acest exercițiu face parte din cursul

Studii de caz: Analiza rețelelor în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Calculează cuantila 0.99 pentru centralitatea de intermediere, retweet_btw.
  • Filtrează retweet_btw pentru valorile mai mari decât această cuantilă, păstrând astfel primele 1%.
  • Aplică aceeași operație pentru centralitatea eigen, retweet_ec.
  • Rulează codul care adaugă aceste valori într-un data frame și analizează rezultatele.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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))
)
Editează și rulează codul