Chapter 10 Network Analysis (W11-1)
Social Network Analysis: 소셜네트워크 분석
소셜네트워크의 기본적인 분석에 대해 알아보자.
10.1 Node & Edge
노드: 점 (연결점) 앳지: 선 (연결점을 연결하는 선, 즉 노드간의 관계) 
10.2 시각화 (igraph)
10.2.1 igraph: Vector
library(igraph) #igraph 패키지 불러오기##
## Attaching package: 'igraph'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## decompose, spectrum## The following object is masked from 'package:base':
##
## uniong1 <- graph(c(1,2, 2,3, 2,4, 1,4, 5,5, 3,6)) #g1에 수동으로 벡터 생성
plot(g1) #그래프 그리기
str(g1) #관계 출력 ## IGRAPH D--- 6 6 --
## + edges:
## [1] 1->2 2->3 2->4 1->4 5->5 3->610.2.2 igraph: Data frame
데이터프레임으로 데이터 입력
name <- c("서진수 대표이사", "일지매 부장", "김유신 과장",
"손흥민 대리", "노정호 대리", "이순신 부장",
"유관순 과장", "신사임당 대리", "강감찬 부장",
"광개토 과장", "정몽주 대리")
pemp <- c("서진수 대표이사", "서진수 대표이사",
"일지매 부장", "김유신 과장", "김유신 과장",
"서진수 대표이사", "이순신 부장", "유관순 과장",
"서진수 대표이사", "강감찬 부장", "광개토 과장")
emp <- data.frame(Name = name, Supervisor = pemp)
emp## Name Supervisor
## 1 서진수 대표이사 서진수 대표이사
## 2 일지매 부장 서진수 대표이사
## 3 김유신 과장 일지매 부장
## 4 손흥민 대리 김유신 과장
## 5 노정호 대리 김유신 과장
## 6 이순신 부장 서진수 대표이사
## 7 유관순 과장 이순신 부장
## 8 신사임당 대리 유관순 과장
## 9 강감찬 부장 서진수 대표이사
## 10 광개토 과장 강감찬 부장
## 11 정몽주 대리 광개토 과장그래프 출력
- 한글 깨짐 해결, 옵션추가하기
- Mac: vertex.label.family=“AppleGothic”
- Windows: vertex.label.family=“MalgunGothic”
g <- graph.data.frame(emp, directed = T)
plot(g, layout = layout.fruchterman.reingold, vertex.size = 8,
edge.arrow.size = 0.5, vertex.label.family = "AppleGothic")
str(g)## IGRAPH DN-- 11 11 --
## + attr: name (v/c)
## + edges (vertex names):
## [1] 서진수 대표이사->서진수 대표이사 일지매 부장 ->서진수 대표이사
## [3] 김유신 과장 ->일지매 부장 손흥민 대리 ->김유신 과장
## [5] 노정호 대리 ->김유신 과장 이순신 부장 ->서진수 대표이사
## [7] 유관순 과장 ->이순신 부장 신사임당 대리 ->유관순 과장
## [9] 강감찬 부장 ->서진수 대표이사 광개토 과장 ->강감찬 부장
## [11] 정몽주 대리 ->광개토 과장화살표와 이름 숨기기
g3 <- graph.data.frame(emp, directed = F)
plot(g3, layout = layout.fruchterman.reingold, vertex.size = 8,
edge.arrow.size = 0.5, vertex.label = NA)
Save (저장하기)
# savePlot('network.png', type'png'>10.2.3 igraph 군집분석
csv파일 불러오기
g <- read.csv("/Users/jace/GoogleDrive/R/WorkingDirectory/data/군집분석.csv",
head = T, stringsAsFactors = FALSE, fileEncoding = "euc-kr")
head(g) #csv 파일을 head함수를 써서 상위 6개만 출력해 보기## 학생 교수
## 1 S272 T1
## 2 S282 T1
## 3 S336 T1
## 4 S344 T1
## 5 S242 T2
## 6 S315 T2graph <- data.frame(student = g$학생, professor = g$교수)
head(graph) #데이터프레임으로 변환된 데이터 상위 6개만 출력해 보기## student professor
## 1 S272 T1
## 2 S282 T1
## 3 S336 T1
## 4 S344 T1
## 5 S242 T2
## 6 S315 T2g <- graph.data.frame(graph, directed = T)
plot(g, layout = layout.fruchterman.reingold, vertex.size = 2,
edge.arrow.size = 0.5, vertex.color = "green", vertex.label = NA)
모양 바꾸기
plot(g, layout = layout.kamada.kawai, vertex.size = 2, edge.arrow.size = 0.5,
vertex.label = NA)
10.2.4 다이나믹한 시각화 (d3Network)
데이터 시각화를 화려하게 해주는 d3를 R 패키지로 만든 것
d3Network 패키지 사용해보기
# install.packages('devtools') library(devtools)
# install_github('christophergandrud/d3Network') #Cran 에
# 없고 github에 있는 패키지 설치
library(RCurl)## Loading required package: bitopslibrary(d3Network)
name <- c("Angela Bassett", "Jessica Lange", "Winona Ryder",
"Michelle Pfeiffer", "Whoopi Goldberg", "Emma Thompson",
"Julia Roberts", "Sharon Stone", "Meryl Streep", "Susan Sarandon",
"Nicole Kidman")
pemp <- c("Angela Bassett", "Angela Bassett", "Jessica Lange",
"Winona Ryder", "Winona Ryder", "Angela Bassett", "Emma Thompson",
"Julia Roberts", "Angela Bassett", "Meryl Streep", "Susan Sarandon")그래프 출력
경로로 지정한 곳에 가서 파일을 클릭하거나, 인터넷 주소창에 복붙하기: C:/Users/jace/d3.html
emp <- data.frame(Name = name, Supervisor = pemp)
d3SimpleNetwork(emp, width = 600, height = 600, file = "/Users/jace/GoogleDrive/R/WorkingDirectory/_SNS_Graph.html") #저장할 위치 지정