Présentation faite à l'école d'été Ferney-Voltaire 2014 (http://ferney2014.sciencesconf.org/) : initiation à l'analyse de réseaux avec R (packages statnet et igraph)

1. Analyse de réseaux avec R
Analyse de réseaux avec R
Une courte introduction
Laurent Beauguitte (CNRS, UMR IDEES)
http://groupefmr.hypotheses.org/
Août 2014 - École thématique Ferney-Voltaire

2. Analyse de réseaux avec R
Questions & principes de base
I Pourquoi R ?
I Interface de RStudio
I Principes généraux
I Obtenir de l'aide. . .
I Créer des objets
I Importer des chiers (read.table)
I Contrôler l'import (str)

3. Analyse de réseaux avec R
Deux packages généralistes (statnet et igraph) non compatibles :
utiliser l'un ou l'autre
Pour démarrer une session :
rm(list=ls()) # vider l'espace de travail
library(statnet) # charger le package
ou
rm(list=ls()) # vider l'espace de travail
library(igraph) # charger le package

4. Analyse de réseaux avec R
Visualiser un jeu de données
rm(list=ls())
library(statnet)
gplot(rgraph(10, tprob=0.2)) #random graph, 10 sommets
#proba 20%
library(igraph)
plot(erdos.renyi.game(10, 1/5))

5. Analyse de réseaux avec R
Mesures de base
statnet igraph
densité gden graph.density
comp. connexes components clusters
degré degree degree
betweenness betweenness betweenness
closeness closeness closeness
PCC* geodist shortest.paths
cliques clique.census cliques
k-cores kcores graph.coreness
*PCC : plus court chemin

6. Analyse de réseaux avec R
Saisir les données : éditeur de texte (Notepad++), format .txt ou
.csv
Importer des données
#liste de liens : origine, destination, attributs
library(statnet)
d - read.table(data.csv, header=TRUE, sep=;)
g - as.network(as.matrix(d))
g
library(igraph)
g - graph.data.frame(d)
g

7. Analyse de réseaux avec R
Importer des attributs pour les sommets (avec igraph)
Une liste de liens origine - destination - attribut 1 - attribut 2, etc.
Une liste de sommets - attribut 1 - attribut 2, etc
rm(list=ls())
liens - read.table(liens.csv, header=TRUE, sep=;)
g - graph.data.frame(liens)
sommets - read.table(sommets.csv, header=TRUE, sep=;)
V(g)$Att=sommets$A[match(V(g)$name,sommets$S)]
# S = code des sommets, A = attribut des sommes
#variation taille selon attribut
plot(g, vertex.size = as.numeric(V(g)$Att)*10)

8. Analyse de réseaux avec R
Idem avec statnet
rm(list=ls())
library(statnet)
d - read.table(liens.csv, header=TRUE, sep=;)
str(d)
da - read.table(sommets.csv, header=TRUE, sep=;)
str(d)
g - as.network(as.matrix(d[,-3]))
g
g %v% AGE - da$A
gplot(g, gmode=graph, displaylabels=TRUE,
vertex.cex= da$A)

9. Analyse de réseaux avec R
Graphe biparti (pas de mesure possible - statnet - ou résultats
faux - igraph)
rm(list=ls())
library(igraph)
d - read.table(biparti.csv, sep=;, header=FALSE)
g - graph.data.frame(d, directed = FALSE)
g
library(statnet)
g - as.network(as.matrix(d), bipartite = TRUE)
g

10. Analyse de réseaux avec R
Extraire et visualiser les ego-networks
library(statnet)
ego - ego.extract(g)
gplot(ego$a, displaylabels=TRUE, labels=colnames(ego$a),
gmode=graph)

11. Analyse de réseaux avec R
Soit le graphe suivant :
I quel est le diamètre du graphe ?
I combien y-a-t'il de cliques avec 3 sommets ? avec 4 ?
I quels sont les sommets les plus centraux ? en terme de degré ?
en terme d'intermédiarité ?

12. Exercice 1
I créer le chier de liens correspondant à cette gure (format
conseillé .csv) ;
I l'importer dans R ;
I le transformer en objet igraph ou network ;
I chercher les cliques ;
I mesurer le diamètre, le degré, l'intermédiarité.

13. Analyse de réseaux avec R
Avec statnet et/ou igraph, visualiser en faisant apparaître les
attributs des sommets (couleur), le degré (taille) et l'intensité des
liens (épaisseur).
Exemples
statnet igraph

14. Analyse de réseaux avec R
Structure des données
exoliens.csv exosommets.csv
O;D;I code;attribut
a;b;3 a;1
a;c;2 b;1
a;d;1 c;1
... d;2
...
Si vous changez les noms de colonnes, il faudra adapter le code
donné ensuite
Et il y aura la solution ensuite. . .

15. rm(list=ls())
library(igraph)
#import des fichiers liens et sommets
lien - read.table(exoliens.csv, sep=;, header=TRUE)
somm - read.table(exosommets.csv, sep=;, header=TRUE)
#transformation en objet igraph
#import de l'attribut des sommets
g - graph.data.frame(lien, directed= FALSE)
V(g)$Att -somm$attribut[match(V(g)$name,somm$code)]
#mesures
graph.density(g)
degree(g)
betweenness(g)
max(shortest.paths(g))
cliques(g, min = 3)

16. #visualisation
colors = c(Red,Yellow)
V(g)$Att[V(g)$Att == 1] = colors[1]
V(g)$Att[V(g)$Att == 2] = colors[2]
edgeW - get.edge.attribute(g, I)
#ouverture fenetre graphique
X11()
plot(g, vertex.size = degree(g)*10, vertex.color= V(g)$Att,
edge.width = edgeW*2, edge.color = Black)

17. detach(package:igraph)
library(statnet)
g - as.network(as.matrix(lien[,-3]), directed = FALSE)
g
gden(g)
betweenness(g)
geodist(g)
clique.census(g, mode=graph)
X11()
gplot(g, gmode = graph, displaylabels=TRUE,
vertex.cex= sqrt(degree(g)),
vertex.col = somm$attribut,
edge.lwd = lien$I)