Casestudies: netwerkanalyse in R

In deze les verken je Twitter-data over R door te kijken naar gesprekken met '#rstats'. Eerst bekijk je de ruwe data en denk je na over hoe je je graaf wilt opbouwen. Er zijn verschillende manieren om dit te doen, en we behandelen er twee: retweets en mentions. Je bouwt die grafen en vergelijkt ze vervolgens op een aantal statistieken.

In dit hoofdstuk analyseer je data van een netwerk voor deelfietsen in Chicago. We bouwen voort op de concepten uit de introductiecursus en voegen er een paar nieuwe aan toe om grafen met gewogen randen te behandelen. Je start ook met data in een iets rauwere vorm en bekijkt hoe je je graaf opbouwt vanuit een gegevensbron die je mogelijk vindt.

Tot nu toe hebben we alles geplot met igraph. Dat biedt veel krachtige manieren om je grafgegevens te plotten. Veel mensen werken echter liever met andere plottingframeworks zoals ggplot2, of zelfs interactieve frameworks zoals d3.js. In deze les bekijk je andere plottinglibraries die voortbouwen op het ggplot2-framework. Je kijkt ook naar andere niet-"spaghetti"-achtige methoden zoals hive plots, en naar het bouwen van interactieve en geanimeerde plots.