martes, 6 de septiembre de 2016

Redes de 2 modos en Pajek (2/3)

El análisis de la red de 2 modos usando Pajek - Parte 2
 Intan Dzikria - My Life, My Dreams



Antes de la Parte 1, doy alguna introducción acerca Pajek y cómo cambiar de red de 2 modos en el segmento 1-modo antes de hacer la red simplificada. Por lo tanto, en esta parte, te voy a mostrar cómo hacer la centralidad.

La centralidad es un concepto clave en el análisis de redes sociales. Se utiliza comúnmente para medir la importancia o el poder de un nodo. El concepto se basa en el supuesto de que la posición de un nodo afecta a su influencia a los otros nodos en las redes.

Para hacerlo más simple, si usted tiene un amigo que tiene más amigos que usted y su / su posición en la red es influyente, podría ser posible que si él / ella haga algo, la gente va a la gente. Es sólo el ejemplo.



Hay varias centralidades, que son:

1. Centralidad de grado 

Significa que es más importante el que reúnen más amigos, él / ella tiene más influencia.
Ejemplo: Hay una noche de baile y necesito ayuda de mis amigos. Sólo los verdaderos amigos que vendrán a ayudar

2. Centralidad de proximidad 

Significa que el que tiene en promedio relación más estrecha con toda otra persona es más importante.
Ejemplo: Si hay un voto para el presidente la organización escolar, que favorecen la califican vienen también de amigos indirectos.

3. Centralidad de intermediación

Significa el que es más capaz de invitar a más (a través de múltiples canales).
Ejemplo: Si hay un baile de graduación, el que invita capaz de niñas más caliente es más importante.

4. Centralidad de Bonacich y la centralidad Alfa

Significa que sus amigos están en realidad son bastante importantes a su vez
Ejemplo: Si hay una gran pelea en la escuela entre dos personas. Pero el único que puede escapar es el que tiene mayor relación con el maestro.

Aquí sólo quiero mostrar cómo medir el grado, grado ponderada, la intimidad y la centralidad de intermediación en la red utilizando Pajek.

Abrir su red simplificada como te dije antes en la Parte 1.




Pero si se piensa que es complicado, se puede simplificar de nuevo. Mi red se ha vuelto como este




A continuación, realice la Centralidad con realizar esta acción:
Network - Create Vector - Centrality - Degree - All (degree centrality)
Network - Create Vector - Centrality - Weighted Degree All (weighted degree centrality)
Network - Create Vector - Centrality - Closeness - All (closeness centrality)
Network - Create Vector - Centrality - Betweenness (betwenness centrality)



Para dibujar la red tiene que hacer clic en Draw - Network + First Vector
Se puede ver aquí en los resultados entre uno y otro centralidad son diferentes en función de qué método centralidad que queremos saber.


Centralidad de grado 


Centralidad ponderada de grado 


Centralidad de cercanía 


Centralidad de intermediación 

Pero después de ver los dibujos, ¿cómo podemos saber la centralidad o la gente mayor influencia en la red? Usted tiene que exportar los resultados usando este comando Herramientas - Exportar a archivo delimitado por tabuladores - vector de corriente - Guardar archivo



Los archivos guardados son archivos .txt que puede abrir el Bloc de notas.



Para hacerlo más fácil, puede pasar los resultados a Excel y ordenar los resultados para cada carácter central de más alto grado en el grado más bajo. Se puede ver en la imagen siguiente de que los resultados que se muestran las personas que tiene una alta influencia en la red son los que tiene el color amarillo (16 personas). Pero ¿por qué el resultado de la centralidad de intermediación es diferente?



En realidad se puede conectar este resultado en lo que significa cada centralidad. Vamos a romper para cada central.

1. Centralidad de grado y centralidad ponderada de Grado 

Si hay una noche de graduación en la escuela, los verdaderos amigos vendrán a ayudar. Por lo tanto, en este caso 16 personas en el color amarillo son las personas que más probablemente ayudan a sus amigos que lo necesitan.

2. Centralidad de proximidad 

Si hay un voto para el presidente la organización escolar, que favorecen la califican vienen también de amigos indirectos. Por lo tanto, en este caso, si usted es uno de los candidatos, se puede pedir a estas 16 personas a pedir a sus amigos a ver usted.

3. Centralidad de intermediación (betweenness)

Si hay un baile de graduación, el que invita capaz de niñas más caliente es más importante. Pero, en este caso el grado de todas las personas son 0. Creo que nadie puede invitar a niñas / niños calientes jajaja

Pero debido a que el caso es sobre los estudiantes y sus sueños en el futuro, puede conectar el resultado en algo en el futuro. Como por ejemplo, pueden ser socio de la unión. Por ejemplo, debido a Justin Bieber y Norma son los más probable es que tenga la misma preferencia en sus sueños para el futuro, que puede ser socio de la unión, ya que pueden influir en los demás.

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