twitter et le réseau, suite
Mon exploration des “amis de mes amis”, sur twitter [rappel], ne m’a pas fait découvrir grand chose, sinon qu’ils ont tendance à me “follower”. Les spécialistes des réseaux sociaux diraient que c’est parce que “tu fais du structural à partir d’égocentré”, et ils doivent avoir raison.
Mais j’ai découvert deux ou trois choses avec R. Et notamment le package igraph.
Le twittplot au format PDF
Dans l’image précédente, la couleur dépend du score “k-core” de chaque personne (ou compte twitter), et la taille des points des “liens entrants” (plus un compte est suivi par mes “amis”, plus le point est gros). La disposition des points a été générée par l’algorithme Kamada-Kawai.
Il est quand même possible d’être surpris par certains résultat. La centralité d’intermédiarité permet de repérer des acteurs “intermédiaires”, qui me lient, indirectement, avec d’autres mondes-twitter. C’est particulièrement vrai pour certains compte twitter. Voici un PDF qui montre, je pense, que certains “petits” acteurs (que je “followe” mais qui sont peu “followés” par mes amis), sont des intermédiaires.
[yarpp]
