2. “La scienza si fa con i fatti come una casa si fa con i
mattoni, ma l’accumulazione dei fatti non è scienza più di
quanto un mucchio di mattoni non sia una casa” Henri Poincarè
6. Step3:
come primo valore considero l’Eigenvector: misura l’importanza e
l’influenza di un nodo all’interno della rete in cui si relaziona.
valore medio 0,014
In autofill columns
imposto la vertex
size con i valori della
eigenvector come
massimo 42 (0,42) e
come minimo il
valore della media 14
(0,014)
7. Step4:
per renderla leggibile la divido in cluster. 4 i cluster identificati
Group, group by
cluster, ok
!
Layout, option,
outlines
8. Step5:
il solo valore di eigenvector non è particolarmente discriminante, a
questo punto considero gli in-degree: un valore alto significa che il
nodo è popolare.
La media è pari a 10;
il valore massimo è
pari a 24. Con i filtri
dinamici setto questi
due valori
da cui individuo i nodi
strategici
9. Step5:
il solo valore di eigenvector non è particolarmente discriminante, a
questo punto considero gli in-degree: un valore alto significa che il
nodo è popolare.
La media è pari a 10;
il valore massimo è
pari a 24. Con i filtri
dinamici setto questi
due valori
da cui individuo i nodi
strategici
10. Step6:
in-degree non è ancora sufficiente: non mi discrimina il cluster azzurro.
Per farlo osservo la betweenness: quanto spesso un vertice si pone nel
percorso più breve.
la medi è pari a 67, il
massimo è 1285.
imposto il tutto con i
filtri dinamici. …
!
11. Step6:
in-degree non è ancora sufficiente: non mi discrimina il cluster azzurro.
Per farlo osservo la betweenness: quanto spesso un vertice si pone nel
percorso più breve.
la medi è pari a 67, il
massimo è 1285.
imposto il tutto con i
filtri dinamici.
!
nel lavorare il filtro mi
sono fermato a 48
come valore per non
perdere la visibilità
del vertice C e del
vertice N
!