Анализ социальных сетей (SNA) - очень полезный способ отображения и измерения потоков между группами, людьми или любыми другими связанными информационными объектами. Подход SNA основан на теории графов с использованием узлов и ребер. Узлы в сети представляют людей или группы, а ребра (связи) - это отношения / потоки между узлами.
В этой статье я расскажу о первом этапе проекта, реализованного с помощью моей команды, который имеет тему «Караван мексиканских мигрантов в США». В этом проекте мы используем комбинацию SNA и машинного обучения на Python для реализации прогнозных моделей.
Поскольку Twitter является наиболее часто используемой социальной сетью в США, мы удалили из него данные с помощью API tweepy и Pyhton. После этого мы использовали имена твитеров и ретвитеров в качестве узлов и отношения между ними в качестве ребер, чтобы построить наш график, который вы найдете ниже:
Для лучшей визуализации мы использовали Gephi для представления наших данных в виде анимированного графика. Вы можете найти ниже видео:
