La red de abajo representa las amistades entre miembros de un club de kárate universitario. Los nodos son cada integrante del club y los vínculos si hay amistad entre pares de nodos. Es una red binaria y simétrica, es decir no está dirigida, ya que los vínculos entre pares de nodos carecen de peso. El tamaño de los nodos representa la fuerza de cada nodo, es decir la suma de todos sus enlaces, en este caso son miembros que tienen más amigos dentro del club.

setwd("~/google-drive/Analsis_redes/Practicas/") # cambia tu wd
red<-read.graph("./Practica2_cytoscape/karate.gml", format="gml") # carga la red
plot.igraph(red,                          
            
            edge.width= 0.5,               
            
            layout=layout.fruchterman.reingold,   
            
            main= "Red amistad del Club de Karate",      
            edge.color= "grey70",      
            
            edge.lty= 1,                 
            
           vertex.size=degree(red)*2 ,            
            
            vertex.label.color= "black",  
            
            vertex.label.font = 1,       
            
            vertex.label.cex= 0.6,      
            
            vertex.color = V(red)$eb_comm 
            
)

La densidad de la red (0.13, en este caso), es el número de vínculos existentes en proporción al número total de vínculos posible.

Tiene un coeficiente de acumulación promedio (0.25). Se interpreta como la probabilidad de extraer dos nodos al azar y estén relacionados. También puede ser un proxi para la detección de componentes dentro de la red.

La centralidad por intermediación de la red se interpreta como la frecuencia en la que nodos aparecen en el camino más corto entre los demás. En este caso la Centralidad por intermediación es de 0.29.

En el grafico de abajo se muestra la distribución de grado de la red; hay un mayor numero de nodos con pocos vínculos y pocos nodos muchas conexiones. Por lo que esta red parece tener propiedades de las redes con «vínculos preferenciales» del modelo de Barabási-Alberts.

## Warning in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log): 7 y values <= 0 omitted from
## logarithmic plot