Laboratorio - Análisis de Redes en R - Indicadores básicos globales

———————–LABORATORIO 16———————

———–Alumna: Ana Grisel Sanjuan Merida————–

Corremos la librería de EconGeo

library(EconGeo)
## 
## Please cite EconGeo in publications as:
##  Balland, P.A. (2017) Economic Geography in R: Introduction to the EconGeo Package, Papers in Evolutionary Economic Geography, 17 (09): 1-75

Cargamos nuestra Data. Es una lista de aristas, por ello se llama EL

Interacciones de los personajes de Los Miserables

EL = read.csv("https://raw.githubusercontent.com/PABalland/ON/master/lesmis-el.csv")

Ver encabezado

head(EL)
##     Character1  Character2 Weight
## 1 Gillenormand JeanValjean      2
## 2      Zephine   Listolier      3
## 3         Joly     Feuilly      5
## 4       Brevet       Judge      2
## 5   Bamatabois JeanValjean      2
## 6     Gavroche JeanValjean      1

Transformar dataframe a matriz de adyacencias

MM <- get.matrix(EL)

Es una red no dirigida porque la matriz de adyacencias es simétrica

Twitter es un ejemplo de red dirigida porque puedo estar siguiendo a tal persona pero ella no me sigue.

Facebook es un ejemplo de red NO dirigida porque al enviar una solicitud de amsitad, dicha persona aceptará y seremos amigas ambas (es bidireccional).

Grafiquemos

Llamamos a la librería

library(igraph)
## 
## Attaching package: 'igraph'
## The following object is masked from 'package:EconGeo':
## 
##     diversity
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     decompose, spectrum
## The following object is masked from 'package:base':
## 
##     union

Llamamos al objeto gráfico g. Con una gráfica que provenga del dataframe y los datos de EL. La red no es dirigida (es bidireccional) por lo que directed=FALSE

g <- graph_from_data_frame(d=EL, directed = FALSE)

Para visualizar objeto gráfico g

g
## IGRAPH 30dfaff UN-- 77 508 -- 
## + attr: name (v/c), Weight (e/n)
## + edges from 30dfaff (vertex names):
##  [1] Gillenormand   --JeanValjean                          
##  [2] Zephine        --Listolier                            
##  [3] Joly           --Feuilly                              
##  [4] Brevet         --Judge                                
##  [5] Bamatabois     --JeanValjean                          
##  [6] Gavroche       --JeanValjean                          
##  [7] MadameHucheloup--Courfeyrac                           
##  [8] Gavroche       --Javert                               
## + ... omitted several edges

Para generar el plot

plot(g)

Interacciones entre personajes sin considerar el peso, solo identificar quién se relaciona con quién

EL$Weight = NULL

Para visualizar

head(EL)
##     Character1  Character2
## 1 Gillenormand JeanValjean
## 2      Zephine   Listolier
## 3         Joly     Feuilly
## 4       Brevet       Judge
## 5   Bamatabois JeanValjean
## 6     Gavroche JeanValjean

Aparece el listado sin el peso, solo su interacción

Instalamos netword3

install.packages(“networkD3”)

Llamamos a la librería

library(networkD3)

Visualización que busca la estructura/layout más adecuada dependiendo los datos

simpleNetwork(EL)

—————————-FIN DE LABORATORIO 16————————–