-
社交媒体网络分析
:NodeXL
实践与学习
社交媒体工具
,
如电子邮件、论坛、博
客、微博和维基
,
被数十亿全世界的人们。他们通过这些媒体沟
通,
通过桌面和基于
web
的应用在固定或移动设备上,结果创建了多个复杂的社会网络结构。
这个活
泼的互
动与网络的关系创造了通过这些技术是因为个人、组织、社会团体的不断的增长。
了解这些社交媒体网络
的发展
,
变化<
/p>
,
失败或成功是一个越来越受到研究人员和专业人士的关注。现在
社会网络分析提供了一组概
念和指标系统地研究这些动态流程。信息可视化的方法也变得
有价值,帮助用户在在复杂的社会网络中发
现模式、趋势、集群和离群值。
丰富的软件工具对社会网络分析和可视化展示了力量的兴趣
,
但许多这些工具使用困难
,
特别是对于那
些缺乏经验编程语言。
开源软件工具
,NodeXL
设计尤其方便学习的概念和方法的社会网络分析与可视化作为
一个关键组件
(
更多信息见史密斯
p>
,Shneiderman,et al .
2009)
。
Microsoft
Excel
2007
< br>的
NodeXL
模板是一个免费和开源扩展到广泛使用的
电子表格应用程序
,
提供了一
系列的基
本网络分析和可视化功能。
NodeXL
使用高度结构化的工作簿包含多个工作表来存储所有的模板代表一个网络图所需的信息。
网络关
系
(
如图的边
)
表示为一个
Edges
列表
,
所有成对的顶点相连构成了网络图。其他工作表包含
关于每个顶点的
信息和集群信息。可视化功能允许用户显示一定范围的网络图,数据属性
映射到的视觉属性包括形状、颜
色、大小、透明度和位置。
<
/p>
NodeXL
支持学生学习社会网络分析和专业人士网络分析应用
到感兴趣的业务问题上。它建立在熟悉的
Excel
电子表格范
式基础上,
为非程序员提供一个易于使用的工具。
NodeXL
集成
Excel
的内部分析函数
,
常用
的网络指标和可视化这三个方面。
p>
它支持不同视觉网络布局、
强大的过滤、
聚
类和映射的顶点和
edge-level
数据到高度可定制的视
觉属性和标签。
中等规模网络的工具支持工作几千顶点
,
尽管一些用户已经成功地处
理成千上万的顶点。
NodeXL
主要由微软研究院
M
arc Smith
团队及众多研究机构的热心人士完成,其参与人员如下图所示:
p>
图
1
NodeXL
参研人员
主要功能特色如下图所示:
图
2
NodeXL
功能
p>
几个
NodeXL
绘制的关系图展示
第
1
章
启动
NodeXL
开始通过打开
NodeXL
平常的基本层展示了
Excel
在顶部菜单栏
,
左边一个空白工作簿
,
图右侧窗格
(
图
p>
1)
。
NodeXL
允许用户在
Edges
列填写或粘贴边列表数据,组成的顶点
对彼此相关的。
1.1
数据录入
开始使用
NodeXL
的一个方法是输入你自己的列表。例
如
,
您可能在每一行输入朋友的名字作为顶点
< br>1
和
顶点
2
列
(
见图
2)
。
1.2
展示图
单击
Show Graph
按钮
(
图的正上方窗格
)
来显示网络友谊的例子
(
图
3)
。假设无向的关系
,
也就是
< br>说
,Ann
是
Bob
的朋友
,Bob
也是
An
n
的朋友。
图
3
无向图示例
1.3
强调显示边
点击其中的一个工作簿行强调显示对应的边的两个顶点图。例如
,
单击第
5
行强调了边缘连接
Ann
和
Carod(
参见图
4)
。你甚至可以点击多个行和所有相关的边缘和顶点将其强调显示。<
/p>
图
4
强调显示边
1.3
导入边的列表
使用
NodeXL
的另一种方法是使用
Import
命令从现有文件或数据源列表加载一个边。
在
NodeXL
选项卡
中找到
p>
Import
命令
(
见图
5)
。有人会为你提供一个
Pa
jek(
另一个社交网络分析程序
)
形
式文件或在一个标
准的
Excel
工作
簿的边的列表。或者从电子邮件、
Twitter
网络等等
p>
(
参见图
5)
。<
/p>
图
5
Import
命令选项
NodeXL
选项卡提供了访问核心功能
,
稍后您将探索教程。悬停在按钮显示额外的信息。一些功能是右击
链接访问。
您将使用
N
odeXL
控件来创建有意义的顶点布局
,
控制顶点和边的视觉属性
(
如颜色、大小、
透明
度
),
和分析方法等。<
/p>
1.4
缩放和移动图形面板
当您处理数据可能要调整窗格,将光标移动到左边的窗格
,
直到你看到
?
符号然后拖动到所需的尺寸。
还可以通过点击标题“文档操作”拖动,
将图面板移动到工作簿的左侧
,
上面或下面。
你甚至可以拖动图形<
/p>
窗格在
Excel
窗口内。使用时在电脑
上有一个很大的显示器或两个或两个以上的监视器
,NodeXL
图窗格可以
占领一个全屏
,
在另一个
显示电子表格是完全可见的。
第
2
章
布局
2.1
自动布局
NodeXL
p>
提供了几种自动布局类型
,
可以从
Graph
组选择相应的按钮。
NodeXL<
/p>
默认布局为
Fruchterman-
Reingold
。
另一个常见的方法是使用
Circle
布局,它把顶点
看做一个圈
(
图
4
、
6)
。在这种情况下
,
两个布
局非常相似。尝试不同的布局类型
(
p>
如螺旋、网格、
Sugiyama)
可以发
现有用的模式
,
关系
,
或不寻常的特性
被分析的数据集。
图
6
布局选项
2.2
图表类型
NodeXL,<
/p>
默认的类型是无向图
,
这意味着顶点
p>
1
和顶点
2
之间的
关系是对称的
(
图
3)
。
NodeXL
选项卡允许
您
指定图表类型为有向图
(
见图
5),<
/p>
这意味着关系只在一个方向走
,
例如
p>
Ann
的关系可能是邀请
Bob
参加聚会
不要求
Bob
也
邀请
Ann
。顶点
1
< br>是源和顶点
2
是目的地
,
一个箭头显示通向目的地的顶点。点击刷新图
(
图窗
格
)
显示有向网络
(
如图
7
所示
)
。
图
7
有向图示例
2.3
更新图面板
任何时候你改变底层数据或功能
,
都将影响网络的布局
(
如,有向图和无向图
),
你必须点击刷新图按钮
(
Show Graph<
/p>
)更新图。如果你只是想改变布局可以选择一个新的布局类型
,<
/p>
再次点击布置
,
以减少处理时
间。
2.4
手动布局
在邀请示例图,您可能想通
过移动顶点来获得一个更好的理解的关系。您可以单击并拖动顶点一次创
建安排
,
强调结构或创建一个更加有序显示
(
图
8)
。
您可以选择多
个顶点周围画一个盒子
,
或点击按住控制键
时额外的顶点。如果选择多个顶点拖时
,
他们都会一起移动
。
图
8
手动布局
2.5
保存手动布局
手动布局之后
,
能显示重要的人际关系
,
你可能会想要维持这种布局。在布局选择菜单选择“
None
”
,
允许你手动布局
,
即使选择刷新图。另一个更持久的解决方法顶点位置如下所描述的“
Advanced
Feature
”
盒。
第
3
章
p>
可视化设计
:
让网络显示有意义
画一个有意义的图表可以揭示模式
,
关系和有趣的特性
,
可能很难画出扁平表格的图形
。
NodeXL
旨在使
您能够创建一个
丰富的各种可能的图。
第
4
章
p>
标签
:
顶点添加文本标签和链接
由于文本标签有助于理解图表
,NodeXL<
/p>
提供了三种方式来显示它们
,
所有这些可
以同时使用
:
主标签
:
顶点名称文本出现在以矩形框为顶点的内部。颜色和不透明度仍然可以使用
,
但是形状和大小
不能使用。
辅助标签
:
顶点名称文本出现在顶点形状外部的
标签
,
使您能够使用所有的视觉属性包括形状和大小
,
但屏幕增加潜在的混乱。
提示标签
:
当鼠标悬停在顶点时显示的弹出文本。这使图形
窗格整洁
,
但只允许你看到文本与一个顶点
相关联。
为了设置文本标签
,<
/p>
去
NodeXL
选项卡
< br>Show/Hiden
组
,
选择
工作簿列按钮
,
然后检查标签条目。
这
要求必要
的列在
Vertices
工作
表中可见。
4.1
添加主标签
您可以用
AotoFill
按钮从
Vertex
或其它列来填补主标签列名称。然后
,
当你刷新时
p>
,
顶点变得充满了标
签
(
图
16)
。颜色编码仍然保留但
是大小编码已不再使用。在这种情况下
,
粉红色的文字太轻轻松
阅读
,
因此
粉红色改为深粉红色。
p>
图
16
添加主标签
4.2
添加辅助标签
你可以通过使用辅助标
签,
把顶点名称显示在顶点的外部
,
从
而允许大小和形状等特征用于顶点。
使用
AotoFill
p>
按钮填补
Secondary
列顶点辅助标
签列(图
17
)。通过使用
Delet
e
键或右击并选择
clear
删除强调
显示的所有数据主标签列。
在图
18<
/p>
中
,
选项对话框
(
图
15)
用来设置默认字体大小
p>
12
点。
您还可以使边半透明
标签重叠将更具可读性。为此
,
边不透明度设置为<
/p>
40
在选项对话框中
(
< br>图
15)
。
图
17
添加辅助标签
4.3
增加提示标签
您还可以添加数据
p>
,
只显示当你鼠标悬停在一个顶点时显示,这就是所谓的提示标签。
在图
17
中
,
AotoFill
按钮添加
Tooltip
< br>列被用于年龄提示标签。当你鼠标悬停时,你会看到
Helen
< br>的年龄
(22
岁
)
。
第
5
章
p>
图指标
:
图指标计算和可视化
当试图理解网络
,
分析家
们经常想识别重要的顶点
,
定位子群
,
或了解如何与其他网络互联。
虽然可视化
本身可以帮助做到这一点
,
但最好使用图指标
,
它能提供定量措施描述图的各个方面。
NodeXL
可以为你计算
几个图指标。计算后
,<
/p>
您可以使用图指标来改变你的网络图的视觉显示的方式。
5.1
计算图指标
为了计算图指标,在
Analysis
组单击
Graph
Metrics
按钮,打开如图<
/p>
18
的对话框显示可用的图指标。选
择你
想要的计算图指标,通过勾选旁边的检查框。点击旁边的细节链接一个度量指标的简要解释。点击选
择所有按钮
,
然后选择计算指标。图的一些指标可以
计算在处理大型网络
,
因此状态栏用于显示进度。一旦
完成
,
NodeXL
显示一组新的图中的每个
vertex
specific
p>
度量指标顶点表中的列。
NodeXL
也填
充总体指标表
显示摘要信息如果总体指标计算了整个网络。
图
18
图测量对话框
5.2
保存
NodeXL
文件
到目前为止,
您已
经完成了
NodeXL
示例使用。
为了
保存
NodeXL
文件,
要确保是标准
的
Excel
工作簿
(
选择标准
.xlsx
扩展
)<
/p>
。不要将其保存为一个
Excel 97 -
2003
工作簿
,Macro-Enabled
工作簿或二进制工
作簿。
5.3
风筝网络例子
为了更好地理解各种图指标的意义
,
你会现在开始使
用一个网络被称为风筝网络
,
由
D
p>
avid
Krackhardt
提供
(
见
/)
。你可以下载
Kite_
文件
:
< br>/NodeXL_Teaching
,或者你可以手动复制无向边列表和图形如图
19
所示的新
NodeXL
模板。下载版本固定顶
点的位置来匹配它们(如图
19
所示)。
图
19
5.4
打开
NodeXL
文件
p>
打开
NodeXL
文件就像打开任何其他<
/p>
Excel
文件一样。如果安装了
Nod
eXL,Excel
将识别任何使用
NodeXL
创建的
.xlsx
扩展文件。
打开文件会自动启动
NodeXL
。一旦你打开文件
,
选择展示图
,
p>
然后计算所有图的指
标。
5.5
总体指标
总体指标工作表总结了实体网络的一些关键的属性如下
:
p>
(1)
图表类型
:
无向图或有向图。
(2)
唯一边
p>
:Edges
工作表边的数量。
(3)
重复边
:
在
p>
Edges
工作表中重复的顶点对偶数。重复的顶点对偶是可能发生
的
,
例如在一个论坛网络
人回复人在多
个场合。重复的顶点对偶可能导致一些程度等指标是不准确的。他们可以组合成一个加权边
通过选择合并重复的边后在本教程中描述的。
(4
)
边总数量
:Edges
工作表的行。
(5)
环
:
顶点对偶是自身的边的数量。当
Edges
工作表
Vertex1
和
Vert
ex2
列包括相同的名称时,环发生。
例如
,
在一个邮件列表中一个人回复自己的邮件。
Self-l
oops
视觉表示在图窗格中由一个圆形的边构成
,
输
入和输出是相同的顶点。
(6)
顶点
:Vertices
工
作表行数。
(7)
图密度
:
是一个
0
和
1
之间的数字,表示在网络上相互关联的顶点是如何关联的。对于一个无向
图,
所有顶点都连接到所有其他通过至少一个边缘
,
图密度等于边的总数量除以最大允许的边的数量。
风筝网络
可能有
18
条边和最多
45<
/p>
条边
,
导致图的密度
0.4
。
更密集的图形
(
如,
0.6)
将包括更多的边总有相当数量的顶
点。
(8)NodeXL<
/p>
版本
:
显示
No
deXL
的版本。
5.6
顶点指标
为了能在
< br>Vertices
工作表中看到顶点的指标,如中心指标和聚类系数。您将看到新
的图指标列表
,
在
Workbook
Columns
按钮选择隐藏后,将看不到图指标。每个值直接关系到一个顶点。例如<
/p>
,
第
2
行显示了
特
定的
Andre
的各种图指标
(
图
20)
。
图
20
顶点指标可以映射到视觉属性如图
20
所示
,
您
可以通过使用
AotoFill
功能重建。
图例显示程度映射到大
小和中间性中心映射到不透明度。此外
,Closeness
Centrality
映射到提示标
签。下面是风筝网络每个指标
的描述。
(1)
度中心性(
Degree
)
:
表示节点的链接数量。
如果网络中的链接都是强关系,
那么度中心性高的人就比度中心性低的人受欢迎。
图
1
是一个训练班的同学之间的关系
(下面就以代号
TC
表示)
,
Bill
度中心性是
6
,
Tom
和
Mark
的是
1
,
说明
Bill
最受欢迎,而
Tom
和
Mark
则比较边缘化。在有向图中,度中心性分为出度中心性(
Out-Degree
)和入度中心
性
(
In-Degree
)
。
A
的出度中心性是从
A
节点指向其它节点的链接数,
A
的入度中心性是指向
A
节点的链接数。
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