What you'll learn
- 可以透過Attribute篩選功能過濾研究需要分析的子社群
- 可以透過Edges篩選功能過濾研究需要分析的子社群
- 可以透過Operator篩選功能過濾研究需要分析的子社群
- 可以透過Topology篩選功能過濾研究需要分析的子社群
- 可以透過Dynamic & Saved queries篩選功能過濾研究需要分析的子社群
Requirements
- 了解Gephi基礎工具功能
- 了解Gephi統計功能
Description
本課程主要在介紹如何利用篩選功能,包含1. Attribute、2. Edges、3. Operator、4. Topology、5. Dynamic & Saved queries種功能,可以針對社群內的子群(Subgroup)或單一節點(Ego Network)進行分析,藉由設定篩選條件可以進一步觀察網絡內小社群的特性,或是不同社群之間的連結互動。使用者學會篩選條件之後,可以觀察單一社群的連結狀態、群與群之間的互動連結,更可以對照不同社群彼此之間的連結交流的狀態。
另外:更可以找出鄰近網絡(Neighbor Network)、最大成分(Giant Component)等。
1.Attribute:利用節點本身屬性進行篩選、
2.Edges:利用連結屬性進行篩選、
3.Operator:可以將filter進行聯集、交集或排除、
4.Topology:不同型態的網絡進行篩選,例如:單一節點網絡(Ego network)、最大組成(Giant Component)、
5.Dynamic & Saved queries:針對動態網絡篩選與將現有的filter組合進行儲存
Who this course is for:
- 想要進一步運用篩選功能進一步觀察子社群
Instructor
資料分析與應用研究者
個人擁有圖書資訊學科背景,專長是進行資料分析與應用,目前感興趣是社會網絡分析,個人認為社會網絡分析有別於以往量化統計的應用,讓研究者不再侷限於母體樣本的限制,透過社會網絡分析方法可將隱性知識加以呈現與視覺化,並透過圖像理論發展的量化技巧,分析節點在網絡的重要性與位置,進而了解隱藏在大數據(Big Data)下的各種研究現象,推薦大家來試試看,目前預計主要開設Gephi和Ucinet兩套軟體應用課程。