Chargement des calculs R…
Lire les codes du graphe
Méthode R et limites
Voir les liens et les poids du graphe analysé
REPRODUIRE ET VÉRIFIER
Le calcul précède la figure.
- Définir les nœuds, les relations, la période et le périmètre d’âge.
- Vérifier les identifiants, les comptes positifs, les doublons et les données manquantes.
- Construire les graphes avec
graph_from_data_frame()etgraph_from_biadjacency_matrix(). - Calculer degrés, forces, composantes, projections, intermédiarité et communautés selon le type de graphe.
- Contrôler les résultats, faire varier le seuil de projection et exporter les objets.
install.packages(c("igraph", "sna", "jsonlite", "svglite", "digest"))
Rscript analyse_sna.R donnees.json sorties_snaScript R complet · Comptes sources et provenance · Résultats calculés · Versions et session R · Contrôles igraph / sna
Les graines aléatoires fixent seulement l’optimisation de Louvain et la disposition des nœuds. Aucun lien, poids ou organisme n’est tiré au hasard. Les trois exercices sont ceux des fichiers fournis; leur couverture doit être comparée avant d’interpréter une évolution.
Références méthodologiques et documentation
Il n’existe pas une norme officielle unique de SNA. Les choix ici sont explicités et rattachés aux méthodes publiées et aux fonctions utilisées.
- Latapy, M., Magnien, C. et Del Vecchio, N. (2008). Basic notions for the analysis of large two-mode networks. Social Networks, 30(1), 31–48.
- Blondel, V. D., Guillaume, J.-L., Lambiotte, R. et Lefebvre, E. (2008). Fast unfolding of communities in large networks. Journal of Statistical Mechanics, P10008.
- Documentation igraph : projection bipartie, Jaccard, Louvain, intermédiarité, force pondérée.
Le périmètre géographique correspond aux arrondissements d’origine des demandes. Seul Verdun coïncide exactement avec un territoire de CLSC. Aucun lien n’est attribué arbitrairement aux autres CLSC.