Порівняння графів згадок і ретвітів
Розглядаючи співвідношення вхідного ступеня до вихідного, ми можемо дізнатися дещо різне про кожну мережу. У випадку мережі ретвітів це покаже користувачів, яких часто ретвітять, але які самі не ретвітять (високі значення), або тих, хто часто ретвітить, але їх не ретвітять (низькі значення). Подібно, якщо у графі згадок співвідношення вхідного/вихідного ступеня близьке до 1, то розмова є відносно збалансованою. Натомість низьке співвідношення означатиме, що певний користувач часто починає розмови, але на них не відповідають. Порівнюючи графіки щільності для різних мереж, обміркуйте, чого ви очікуєте. Яку мережу ви очікуєте більш перекошеною, а в якій співвідношення буде ближчим до 1?
Ця вправа є частиною курсу
Приклади: аналіз мереж у R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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
)