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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

8. Network Analysis

verfasst von : Laura Igual, Santi Seguí

Erschienen in: Introduction to Data Science

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Network data are currently generated and collected to an increasing extent from different fields. In this chapter, we show how network data analysis allows us to gain insight into the data that would be hard to acquire by other means. We introduce some tools in network analysis and visualization. We present important concepts such as connected components, centrality measures, and ego-networks, as well as community detection. We use a Python toolbox (NetworkX) to build graphs easily and analyze them. We motivate concepts in network analysis by a real problem dealing with a Facebook network dataset and answering a set of questions. For instance: Which is the most representative member of the network in terms of the most “connected”, the most “circulated”, the “closest” or the most “accessible” to the rest of the members?

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Literatur
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Zurück zum Zitat N. Friedkin, Structural bases of interpersonal influence in groups: A Longitudinal Case Study. American Sociological Review 58(6):861 1993CrossRef N. Friedkin, Structural bases of interpersonal influence in groups: A Longitudinal Case Study. American Sociological Review 58(6):861 1993CrossRef
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Metadaten
Titel
Network Analysis
verfasst von
Laura Igual
Santi Seguí
Copyright-Jahr
2017
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-50017-1_8