I det här kapitlet introduceras du till grundläggande begrepp inom social nätverksanalys. Du lär dig att använda R-paketet <code>igraph</code> för att utforska och analysera data från sociala nätverk, samt hur du visualiserar nätverk. 


Vad är sociala nätverk?

Skapa ett igraph-objekt

Räkna hörn och kanter

Nätverksattribut

Nodattribut och delmängder

Kantattribut och filtrering

Visualisera attribut

Quiz om attribut

Nätverksvisualisering

Nätverkslayouter i igraph

Visualisera kanter

Frågesport om igraph-objekt

Introduktion till nätverk

I det här kapitlet lär du dig om riktade nätverk. Du lär dig också att identifiera viktiga relationer mellan hörn i ett nätverk och hur du kan använda dessa relationer för att hitta centrala eller inflytelserika hörn. 
Genomgående i kapitlet arbetar du med ett nätverk för mässlingsspridning. Data kommer från den tyska staden Hagelloch år 1861. Varje riktad kant i nätverket anger att ett barn blev smittat med mässling efter kontakt med ett redan smittat barn.



Riktade nätverk

Riktade igraph-objekt

Identifiera kanter för varje hörn

Relationer mellan noder

Grannar

Avstånd mellan hörn

Hitta den längsta vägen mellan två hörn

Viktiga och inflytelserika noder

Identifiera viktiga noder

Betweenness

Visualisera viktiga noder och kanter

Quiz: viktiga noder

Identifiera viktiga hörn i ett nätverk

Det här modulen visar hur du karaktäriserar globala nätverksstrukturer och delstrukturer. Den introducerar också generering av slumpmässiga nätverksgrafer.

Introduktion

Forrest Gump-nätverket

Nätverksdensitet och genomsnittlig sökväglängd

Frågesport om grafens täthet

Förstå nätverksstrukturer

Slumpmässiga grafer

Nätverksrandomiseringar

Frågesport om randomisering

Nätverkets delstrukturer

Trianglar och transitivitet

Transitivitetsrandomiseringar

Klicker

Visualisera de största klieken

Karaktärisera nätverksstrukturer

Det här kapitlet fördjupar utforskningen av hur nätverk delas in i delnätverk och hur man avgör vilka hörn som är mer nära relaterade till varandra än andra. Du utvecklar också visualiseringsmetoder genom att skapa tredimensionella visualiseringar.


Nära relationer: assortatvitet och reciprocitet

Assortativity

Använda slumpmässiga permutationer för att bedöma assortativitet

Reciprocitet

Quiz om assortativity

Detektion av communities

Community-detektering med fast-greedy

Kantbetweenness-detektering av communities

Frågesport om communities

Interaktiva nätverksvisualiseringar

Interaktiva nätverk med threejs

Storleksanpassa hörn i threejs

3D-nätverksgraf med communities

Identifiera speciella relationer

Friendship network edge data

Friendship network data

Forrest Gump network data

Friendship network node data

Measles network data

<b>Introduktion till nätverk</b>
<br><br>
Lär dig de grundläggande begreppen inom nätverksanalys. Kursen börjar med en genomgång av sociala nätverk, hörn och kanter, och hur du kan använda R-paketet igraph för att utforska och visualisera nätverksdata.
<br><br>
Därefter går du djupare in på riktade nätverk, inklusive identifiering av viktiga relationer mellan hörn, och tillämpar dina nya kunskaper på ett nätverksdataset om mässlingsspridning i Hagelloch.
<br><br>
<b>Förstå nätverksstrukturer och grafer</b>
<br><br>
Lär dig att karaktärisera nätverksstrukturer och delstrukturer genom att undersöka nätverksdensitet och genomsnittlig väglängd. Kursens tredje kapitel tar dig igenom randomisering och slumpmässiga grafer, och leder vidare till trianglar, transitivitet och visualisering av klickar.
<br><br>
<b>Identifiera relationer med hjälp av assorativitet i igraph</b>
<br><br>
Assorativitet mäter hur sannolikt det är att två hörn är kopplade till varandra om de delar ett gemensamt attribut – oavsett om det är numeriskt eller kategoriskt. Du utforskar funktionen ASSORTATIVITY i igraph för att bedöma könets påverkan på ett vänskapsnätverksdataset, och använder randomiseringar för att utvärdera dina resultat.
<br><br>
<b>Skapa interaktiva nätverksplottar med threejs</b>
<br><br>
I slutet av kursen utvidgar du dina kunskaper bortom igraph och utforskar nätverksvisualiseringsmöjligheterna i threejs. Du skapar dina första interaktiva nätverksplottar med detta R-paket och ser hur du kan vidareutveckla din visualisering.

<h2>Få en introduktion till nätverk</h2>
Upptäck de grundläggande koncepten inom nätverksanalys. Den här kursen börjar med att gå igenom grunderna i sociala nätverk, hörn och kanter, och hur du kan använda R-paketet igraph för att utforska och visualisera nätverksdata.
<br><br>
Du kommer att gå vidare till att titta närmare på riktade nätverk, inklusive identifiering av viktiga relationer mellan noder och att tillämpa dina nya färdigheter på ett nätverksdatamaterial som undersöker mässlingens spridning i Hagelloch.

<h2>Förstå nätverksstrukturer och grafer</h2>
Lär dig att karakterisera nätverksstrukturer och delstrukturer genom att titta på nätverkstäthet och genomsnittlig väg längd. Det tredje kapitlet i den här kursen tar dig igenom randomisering och slumpmässiga grafer, innan det går vidare till trianglar, transitivitet och visualisering av kluster.

<h2>Identifiera relationer med assortativitet i igraph</h2>
Assortativitet avgör hur sannolikt det är att två hörn kopplas till varandra om de delar en gemensam egenskap – oavsett om den är numerisk eller kategorisk. Du kommer att utforska funktionen ASSORTATIVITY i igraph för att avgöra hur kön påverkar ett dataset för vänskapsnätverk, och du kommer att använda randomiseringar för att utvärdera dina resultat.

<h2>Skapa interaktiva nätverksdiagram med threejs</h2>
I slutet av den här kursen kommer du att bygga vidare på dina kunskaper bortom igraph för att utforska nätverksvisualiseringsmöjligheterna i threejs. Du kommer att skapa dina första interaktiva nätverksdiagram med det här R-paketet och se hur du kan vidareutveckla din visualisering.

Intermediate R

Lär dig analysera och visualisera nätverksdata med igraph och skapa interaktiva nätverksdiagram med threejs.

Nätverksanalys i R

Lär dig analysera och visualisera nätverksdata med paketet igraph och skapa interaktiva nätverksdiagram med threejs.

Frågesport om randomisering

Nätverksanalys i R

Interaktiv övning med praktiskt arbete