Compararea grafurilor de mențiuni și retweet-uri
Analizând raportul dintre gradul de intrare și cel de ieșire, putem afla lucruri interesante despre fiecare rețea. În cazul unei rețele de retweet-uri, valori mari indică utilizatori care sunt adesea retweet-uiți, dar care nu retweet-uiesc ei înșiși, în timp ce valorile mici indică opusul. Similar, un raport intrare/ieșire aproape de 1 într-un graf de mențiuni sugerează că discuția este relativ echilibrată. Un raport scăzut, în schimb, ar putea indica faptul că un utilizator inițiază frecvent conversații, fără să primească răspunsuri. Când compari graficele de densitate ale celor două rețele, gândește-te la ce te-ai aștepta: care dintre ele crezi că va fi mai asimetrică și care va avea un raport mai apropiat de 1?
Acest exercițiu face parte din cursul
Studii de caz: Analiza rețelelor în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Read this code
mention_data <- data_frame(
graph_type = "mention",
degree_in = degree(mention_graph, mode = "in"),
degree_out = degree(mention_graph, mode = "out"),
io_ratio = degree_in / degree_out
)
# Create a dataset of retweet ratios from the retweet_graph
retweet_data <- data_frame(
graph_type = "___",
degree_in = degree(___, mode = "___"),
degree_out = degree(___, mode = "___"),
io_ratio = degree_in / degree_out
)