几年前,我使用 UCINET 进行了一些社交网络分析。这些天我想再次使用 SNA——但这次我更喜欢一个统一的分析框架——对我来说就是 R。
我查看了 sna 和 statnet 文档,但有点不知所措。
我想做的事情:首先:加载直接从例如网络调查(通常很有价值)中提取的二分/发病矩阵。将此矩阵转换为两个邻接矩阵'(从属关系和个案个案)。它也可以是一个有指导的、有价值的个案矩阵。
第二:加载顶点属性的文件(也来自例如 websurvey 数据)。
第三:然后根据一些中心性度量,用顶点大小绘制图形,用一些顶点属性着色和标记,只绘制值超过某个阈值的边。
这是一个迷你关联矩阵:
data <- structure(list(this = c(0, 1, 0, 1, 1, 2, 0, 1, 3),
that = c(1, 1, 3, 0, 0, 0, 2, 1, 0),
phat = c(0, 0, 2, 1, 0, 0, 1, 2, 0)),
.Names = c("this", "that", "phat"),
row.names = c("a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i"),
class = "data.frame")
带有 som 属性数据:
att <-structure(list(sex = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L,
1L, 1L), .Label = c("F", "M"), class = "factor"), agegr = c(1L,
1L, 3L, 1L, 3L, 1L, 1L, 3L, 1L), place = structure(c(1L, 2L,
1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L), .Label = c("Lower", "Upper"),
class = "factor")), .Names = c("sex",
"agegr", "place"), row.names = c(NA, -9L), class = "data.frame")
ps 也许 SNA 会是这篇文章的好标签?我只是没有必要的善意:-)