Análise de redes sociais, parte 1
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Análise de redes sociais para principiantes sem medo
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Análise de redes sociais, parte 1
- 1. Análise de redes sociais para principiantes sem medo 1/3 Francisco Restivo frestivo@braga.ucp.pt 12013-05-22
- 2. Sumário • Análise de redes sociais – Introdução – Algumas métricas básicas • NodeXL – Instalação – Prática hands-on 22013-05-22
- 3. Redes que mudaram o mundo 3 http://www.top10stop.com/ http://nautarch.tamu.edu/ 2013-05-22
- 4. Redes que mudaram o mundo 4 http://iam.kriscollins.co.uk/ http://dawgdayafternoon.blogspot.pt/ http://brevity.wordpress.com/ 2013-05-22
- 5. Redes que mudaram o mundo 5 http://wiki.ngoconnectafrica.org/ http://pcguia.sapo.pt/ http://www.process-one.net/ 2013-05-22
- 9. Redes e sistemas complexos 92013-05-22
- 10. • Vamos explorar NodeXL • Vale a pena conhecer Gephi (mais avançado) Software 102013-05-22
- 11. Os meus amigos do Facebook 2013-05-22 11
- 13. Redes 13 por Paul Baran, pioneiro da Internet 2013-05-22
- 14. Origem e formação das redes • Rede de auto-estradas • Rede de ligações aéreas • Redes hierárquicas • Rede sociais • Modelos 142013-05-22
- 15. A ciência das redes 152013-05-22
- 16. Uma rede de jovens 162013-05-22 http://www.vialattea.net/
- 17. A rede social de Jesus 2013-05-22 17 http://www.vialattea.net/
- 18. Figure 5. Map of science derived from clickstream data. Bollen J, Van de Sompel H, Hagberg A, Bettencourt L, et al. (2009) Clickstream Data Yields High-Resolution Maps of Science. PLoS ONE 4(3): e4803. doi:10.1371/journal.pone.0004803 http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0004803 182013-05-22
- 19. Redes sociais • Actores (nós, vértices, etc) • Relações (lados, arestas, etc) • Direccionadas ou não direccionadas – Seguir, gostar, ser amigo, serem co-autores, etc • Com atributos diversos (actores e relações) 192013-05-22
- 20. Representação • Podem ser representadas por matrizes, grafos ou listas de lados, por exemplo 20 A B C D E A 0 1 1 1 0 B 1 0 1 0 1 C 0 0 0 1 0 D 0 1 1 0 0 E 1 1 0 0 0 A B A C A D B A B C B E C D D B D C E A E B 2013-05-22
- 21. Atributos • Os nós e os lados podem ter atributos – Associados a propriedades próprias – Ou a métricas da rede 21 2013-05-22
- 22. Métricas de rede • Número de vértices 5 • Número de lados 11 • Número de componentes 1 • Diâmetro 2 • Densidade 0.55 22 2013-05-22
- 23. • Distância ao nó mais distante A B D G E C F Excentricidade (de um nó) 23 Thanks to Cesar A. Hidalgo, MIT A B C D E F G A 1 2 1 1 1 2 B 3 2 2 2 3 C 1 1 3 2 D 1 2 1 E 2 2 F 3 G A B C D E F G 2 3 3 2 2 3 3 2013-05-22
- 24. A B H I J K D G E C F Diâmetro e raio • Diâmetro = Máxima excentricidade 5 • Raio = Mínima excentricidade 3 24 Thanks to Cesar A. Hidalgo, MIT 2013-05-22
- 25. • Média das distâncias entre nós L=(8x1+9x2+4x3)/(8+9+4) L=1.8 Distância média 25 Thanks to Cesar A. Hidalgo, MIT A B C D E F G A 1 2 1 1 1 2 B 3 2 2 2 3 C 1 1 3 2 D 1 2 1 E 2 2 F 3 G A B D G E C F 2013-05-22
- 26. Métricas dos vértices 26 • Grau – In/Out • Centralidade – Distância / Proximidade – Intermediação • Eigenvector • PageRank • Clustering 2013-05-22
- 27. A B D G E C F A = 4 B = 1 C = 2 D = 4 E = 3 F = 1 G = 1 Thanks to Cesar A. Hidalgo, MIT Distribuição de graus 272013-05-22 0 1 2 3
- 28. C= Distância média aos vizinhos A B H I J K D G E C F N=11 C(G)=1/10(1x1+3x2+2x3+1x4+3x5) C(G)=3.2 C(A)=1/10(4x1+3x2+3x3) C(A)=1.9 C(B)=1/10(2x1+6x2+2x3) C(B)=2 Thanks to Cesar A. Hidalgo, MIT Centralidade de distância 282013-05-22
- 29. BC= múmero de caminhos mais curtos que passam pelo nó. A B H I J K D G E C F BC(G)=0 N=11 BC(D)=1x9+1x7/2=12.5 BC(B)=4x6=24 BC(A)=5x5+1x4=29 Thanks to Cesar A. Hidalgo, MIT Centralidade de intermediação 292013-05-22
- 31. Experimentar • Notar que em NodeXL apenas se introduzem – Os lados – Os atributos dos lados – Os atributos dos vértices (uma vez criados) • Notar que existem vários separadores na folha • Respeitar as colunas pré-definidas • Aprender uma coisa de cada vez… 312013-05-22
- 32. 2013-05-22 32