사례 연구: R로 하는 네트워크 분석

이 레슨에서는 '#rstats' 대화를 중심으로 R과 관련된 트위터 데이터를 탐색합니다. 먼저 원시 데이터를 살펴보고 그래프를 어떻게 구성할지 고민해 볼 거예요. 방법은 여러 가지가 있지만, 여기서는 두 가지—리트윗과 멘션—방식을 다룹니다. 두 그래프를 각각 만들어 보고, 여러 지표로 비교해 보겠습니다.

이 장에서는 시카고 자전거 공유 네트워크의 데이터를 분석합니다. 입문 과정에서 다룬 개념을 확장하고, 가중치가 있는 간선을 처리하기 위한 몇 가지 새로운 개념도 추가로 살펴볼 거예요. 또한 조금 더 가공되지 않은 형태의 데이터에서 시작해, 실제로 발견할 수 있는 데이터 소스에서 그래프를 어떻게 구축하는지도 다룹니다.

지금까지는 모두 igraph의 플로팅 기능을 사용해 왔습니다. igraph는 그래프 데이터를 시각화하는 강력한 방법을 많이 제공합니다. 하지만 ggplot2 같은 다른 플로팅 프레임워크나 d3.js 같은 대화형 프레임워크를 선호하는 분들도 많죠. 이 레슨에서는 ggplot2 프레임워크를 기반으로 한 다른 시각화 라이브러리를 살펴봅니다. 또한 하이브 플롯처럼 얽힌 "헤어볼"을 피하는 방법과, 대화형 및 애니메이션 플롯을 만드는 방법도 함께 알아봅니다.