Análisis de redes sociales: análisis de la naturaleza básica y centralidad de la red.
Este es un paquete utilizado específicamente para análisis de redes complejos y se puede instalar ejecutando pip install networkx.
Número de nodos contenidos en la red.
El número de aristas contenidas en la red.
La relación entre el número de aristas contenidas en la red y el número de todas las aristas posibles en la red.
También conocido como coeficiente de agrupamiento local, es el coeficiente de agrupamiento promedio de cada nodo de la red. El coeficiente de agrupamiento de un nodo es que si todos los vecinos del nodo se combinan en pares, habrá una combinación. La relación entre el número de combinaciones de dos nodos que son vecinos y el número de todas las combinaciones es el coeficiente de agrupamiento de. el nodo.
También llamado coeficiente de agregación global, que es la proporción de estructuras triangulares en la red con respecto a todas las estructuras triangulares posibles.
La reciprocidad es una propiedad de un gráfico dirigido, es decir, la proporción de aristas conectadas bidireccionalmente con todas las aristas en un gráfico dirigido.
El análisis de centralidad incluye dos aspectos, a saber, la centralidad de los nodos y el potencial de centralidad de toda la red.
Existen tres tipos de centralidad de nodo: centralidad de grado, centralidad de proximidad y centralidad de intermediación.
El grado de centralidad es el número de otros nodos conectados directamente a un nodo. Un punto tiene un alto grado de centralidad si está conectado directamente con muchos puntos. En un gráfico dirigido, la centralidad de grado se divide en centralidad de grado y centralidad de grado. Debido a que esta medida solo se centra en la cantidad de puntos que están conectados directamente a un nodo e ignora la cantidad de puntos que están conectados indirectamente, se considera centralidad local.
La proximidad es el recíproco de la suma de las distancias más cortas entre un nodo y todos los demás puntos del gráfico. Cuanto más cerca está un punto de otros puntos, menos depende de otros nodos a la hora de transmitir información y, por tanto, tiene un mayor grado de proximidad. En un gráfico dirigido, la cercanía al centro se divide en cercanía y cercanía al centro.
La centralidad de intermediación mide el grado en que un nodo puede convertirse en un "intermediario", es decir, el grado en que controla otros nodos. Si un nodo se encuentra entre varios nodos, se puede considerar que el nodo desempeña un papel "intermediario" importante. Las personas en esta posición pueden controlar la transmisión de información e influir en el grupo.
Los tres métodos de cálculo de centralidad presentados anteriormente son todos centralidades absolutas. La centralidad absoluta tiene un defecto, es decir, la centralidad de los nodos en redes con diferentes estructuras y tamaños no se puede comparar directamente, por lo que se propuso la centralidad relativa. La centralidad relativa puede entenderse como la estandarización de la centralidad absoluta. La fórmula de cálculo de la centralidad relativa es la siguiente:
El potencial central de toda la red corresponde a la centralidad del nodo, y hay tres tipos, a saber, potencial central de grado, potencial central cercano y potencial central intermedio. .
En networkx se definen una variedad de redes, como gráficos no dirigidos, gráficos dirigidos, gráficos bipartitos, redes multicapa, etc. Aquí utilizamos gráficos dirigidos para el análisis.
Aquí inicializamos un grafo dirigido con 5 nodos y 6 aristas. Tenga en cuenta que al agregar aristas a un gráfico dirigido, el orden de los nodos es muy importante. El primer nodo representa el punto inicial y el segundo nodo representa el punto final.
Las propiedades básicas de la red se pueden calcular directamente en la red.
El resultado es:
La centralidad calculada en networkx es la centralidad relativa.
El resultado es:
Parece que no hay una forma directa de calcular el potencial central en networkx. Aquí podemos calcularlo nosotros mismos según la fórmula.
El resultado es:
El resultado es:
Por supuesto, este es el método de dibujo más simple. Hay métodos más complejos en networkx, que pueden ser. Se requiere personalización según sus propios requisitos.
Escribiré fotos de Network X cuando tenga tiempo~