内容

目次

第1章　ネットワークデータの入力1.1　ネットワークとグラフ1.2　隣接行列1.3　辺リスト1.4　Rへのファイルの読み込み1.5　多重グラフ1.6　重み付きグラフ1.7　二部グラフ1.8　snaの場合1.9　igraphの場合第2章　最短距離2.1　最短経路と最短距離2.2　幅優先探索2.3　ダイクストラ法2.4　ワーシャル・フロイド法2.5　到達可能性行列2.6　snaの場合2.7　igraphの場合第3章　ネットワーク構造の諸指標3.1　密度3.2　推移性3.3　相互性3.4　階層的構造3.5　snaの場合3.6　igraphの場合3.7　分析例第4章　中心性4.1　点中心性4.2　離心中心性・近接中心性4.3　次数中心性4.4　固有ベクトル中心性4.5　PageRank4.6　ボナチッチのパワー中心性4.7　媒介中心性4.8　情報中心性4.9　snaの場合4.10　igraphの場合4.11　集中度4.12　分析例：中心性指標の比較4.13　二部グラフの中心性4.14　分析例：アフィリエーション・ネットワークの中心性第5章　ネットワーク構造の分析5.1　サブグループ　　5.1.1　連結成分　　5.1.2　クリーク　　5.1.3　クリーク概念の拡張　　5.1.4　コミュニティ　　5.1.5　リンクコミュニティ5.2　構造同値性　　5.2.1　ユークリッド距離　　5.2.2　相関係数　　5.2.3　ブロックモデリング5.3　ストラクチュラル・ホール5.4　モチーフ5.5　トライアド・センサス第6章　ネットワークの類似性6.1　関係構造の類似性　　6.1.1　ハミング距離　　6.1.2　相関係数6.2　中心化の類似性6.3　コア/周辺構造の抽出第7章　統計的ネットワーク分析7.1　ネットワーク分析における統計的仮説検定7.2　QAP検定7.3　コア/周辺構造のQAP検定7.4　CUG検定7.5　指数ランダムグラフモデル　　7.5.1　p1モデル　　7.5.2　p*モデル　　7.5.3　曲指数型分布族モデル　　7.5.4　statnetの場合7.6　Siena　　7.6.1　RSienaの場合第8章　社会ネットワークの調査分析法8.1　パーソナル・ネットワーク　　8.1.1　ネーム・ジェネレータ　　8.1.2　ネーム・ジェネレータの分析例8.2　認知ネットワークからのホール・ネットワークの推定　　8.2.1　認知ネットワーク　　8.2.2　ネットワークのベイズ推定　　8.2.3　snaによるネットワークのベイズ推定第9章　ソーシャル・メディアのネットワーク分析9.1　ソーシャル・メディア・ネットワーク9.2　Twitterからのネットワーク抽出　　9.2.1　twitteRの場合　　9.2.2　rtweet　の場合9.3　テキストマイニングによるネットワーク抽出9.4　テキスト中の人間関係の抽出第10章　複雑ネットワークのシミュレーション10.1　複雑ネットワーク10.2　ランダムグラフ10.3　スモールワールド・ネットワーク10.4　スケールフリー・ネットワーク10.5　友人数のパラドクス10.6　次数相関第11章　ネットワーク描画11.1　snaの場合11.2　igraphの場合11.3　ggplot2の利用　　11.3.1　ggnetwork　　11.3.2　GGally　　11.3.3　ggraph11.4　JavaScriptの利用　　11.4.1　networkD3　　11.4.2　visNetwork11.5　その他のネットワーク描画手法　　11.5.1　コードダイアグラム　　11.5.2　アークダイアグラム　　11.5.3　ハイブプロット11.6　グラフィックスの保存付録A　Rの基礎知識A.1　RのインストールA.2　パッケージのインストールA.3　パッケージのマニュアルA.4　ディレクトリの確認と変更A.5　Rの基本操作A.6　Rの終了付録B　数学の基礎知識B.1　四則計算などB.2　ベクトルB.3　行列B.4　行列の固有値と固有ベクトルB.5　記述統計学参考文献索　　引