NodeXL手册(6)

图43

8.5 显示和隐藏聚类

你不需要展示图上的集群信息。在NodeXL选项卡Show/Hiden部分取消勾选，可以从图中隐藏这些信息。Cluster工作表上的集群信息将被保留,但视觉显示将由Vertices工作表是什么来决定的。在这种情况下，它将回到图38。

你可能想要用数据集实验一些NodeXL特性。例如,您可以通过计算度量，在Betweeness Centrality找到最高的个体或其他感兴趣的指标。你也可以调整边可见性选择一个不同的数字(例如,50%)或使用动态过滤器,看看网络变化变量被修改。

第9章 结论

上面介绍的社交媒体网络分析仅仅是开始。现在,您已经了解了NodeXL的主要特点。然而,知道如何有效地应用它们解决实际问题需要进行大量的练习。当你解决日益复杂的数据集和挑战性的问题,你将会引起对社会网络分析的兴趣并不断增长的知识。

功能

特点

灵活的输入输出：输入和输出图表格式包括GraphML，Pajek，UCINet，和矩阵格式。

与社交媒体直接连接：直接从Twitter、YouTube、Flickr和电子邮件导入社交网络，或用一个多功能插件从Facebook、Exchange和万维网超链接中获取网络数据。

缩放：缩放到感兴趣的区域，调整顶点大小以减少混乱。 灵活的布局：使用“力量导向“算法进行布局，或用鼠标拖动。

很容易地调整显示属性： 通过填写工作表的单元格来设置颜色、形状、大小、标签和透明度，或选择根据度中心性、中介中心性等度量自动填写。

动态筛选： 使用滑动条就能立刻隐藏一些节点和边，例如，隐藏所有度中心性小于5的节点。

强大的节点分组功能：根据节点的共同属性将它们分组，或让NodeXL分析它们的连通性并自动分组。为不同组的节点设置不同的颜色、形状，以便于区分。 图度量计算： 轻松计算度中心性、中介中心性和接近中心性等。 任务自动化 ： 点击一次完成多个重复的任务。

操作界面

工具视频

NodeXL介绍

怎样从多个社交网络导入数据到NodeXL

应用案例

CHI2012

这是NodeXL的Gallery中的案例之一。展示的是1000位最近的Twitter中包含“CHI2012”的Twitter用户的网络图，数据在2012年5月4日21：14分（UTC）抓取。 参数

图形类型：有向的（directed)

布局算法：the Harel-Koren Fast Multiscale layout algorithm 边的颜色：关系值（ relationship values）

节点大小：跟随者值（followers values)

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