Skip to main content
LibreTexts - Ukrayinska

4: Робота з Netdraw для візуалізації графіків

  1. Last updated
  2. Save as PDF
  • Page ID
    67319

    • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

    Велика частина роботи, яку ми робимо з соціальними мережами, є насамперед описовою та/або дослідницькою, а не підтверджувальною гіпотезою. Використання деяких інструментів, описаних у цьому розділі, може бути особливо корисним, оскільки вони можуть дозволити вам побачити шаблони, які ви могли б не бачити інакше. Інструменти можуть бути використані для вивчення орієнтовних емпіричних узагальнень та надання грубих перших експертиз гіпотез щодо закономірностей, які можуть бути присутніми в даних. Деякі інструменти також дуже корисні для боротьби зі складністю даних соціальних мереж, які можуть залучати багатьох акторів, багато зв'язків та кілька типів зв'язків. Приховування, виділення та визначення місцезнаходження частин даних може бути великою допомогою у розумінні даних. У деяких випадках (наприклад, его мережі та еволюція мереж з часом) приховування та виявлення частин даних мають вирішальне значення для розуміння та опису побудови та еволюції соціальних структур.

    • 4.1: Вступ - Картинка варта...
      Графік, що представляє інформацію про відносини між вузлами, може бути дуже ефективним способом опису соціальної структури. Хороше креслення графіка може відразу підказати деякі найважливіші особливості загальної структури мережі. Чи всі вузли з'єднані? Чи багато чи мало зв'язків серед акторів? Чи існують підгрупи або локальні «скупчення» акторів, які прив'язані один до одного, але не до інших груп? Чи є актори з багатьма зв'язками, а деякі з невеликими?
    • 4.2: Атрибути вузла
      Часто буває, що структура мережі залежить від атрибутів акторів, закладених в неї. Якщо ми розглядаємо мережу зв'язків «подружжя» серед Боба, Керол, Теда і Аліси, то можна відзначити, що зв'язки існують для пар чоловіка-жінка, але не (в нашому прикладі) для пар жінок-жінка або чоловічо-чоловіча. Можливість візуалізувати розташування різних типів акторів на графіку може допомогти нам побачити закономірності та зрозуміти природу соціальних процесів, що породили структуру зв'язків.
    • 4.3: Властивості зв'язку
      Графік, як ми обговорювали в останньому розділі, складається як з акторів, так і відносин між акторами. Відносини між акторами (відрізки лінії в простому графіку або стрілки в орієнтованому графі) також можуть мати «атрибути». Іноді може бути дуже корисно використовувати колір і розмір для позначення різниці виду і кількості між відносинами. Ви можете проявити творчість з цією ідеєю, щоб досліджувати та відображати закономірності у зв'язках між акторами в мережі.
    • 4.4: Місцезнаходження, розташування, розташування
      Більшість графіків мереж малюються в двовимірному просторі «осі XY» (Маг і деякі інші пакети дозволяють тривимірний рендеринг і обертання). Там, де вузол або відношення намальовано в просторі, по суті, довільно — повна інформація про мережу міститься в її списку вузлів і відносин. Наведені нижче цифри - це точно така ж мережа (мережа грошових потоків Кноке), яка була надана кількома різними способами.
    • 4.5: Виділення частин мережі
      Великі мережі (ті, що містять багато акторів, багато видів відносин та/або високу щільність зв'язків) може бути дуже важко візуалізувати будь-яким корисним способом - інформації просто занадто багато. Часто нам потрібно очистити частину «безладу», щоб чіткіше бачити основні закономірності. Однією з найцікавіших особливостей соціальних мереж - будь то малі чи великі - є те, наскільки ми можемо знайти «місцеві підструктури».
    • 4.6: Кілька підказок щодо обробки даних за допомогою NetDraw
      Існує кілька способів отримати дані в NetDraw.