Методика медиаисследований. ЖМК-301. Практическое задание №8. Network-анализ

 Вам нужно провести network-анализ, используя файл баз данных. Файл с любой базой на выбор вы можете взять кликнув на папку с загрузкой в виджете network file либо выбрав в выпадающем меню browse documentation network.

Из базы рекомендуется брать либо файл данных о прослушивании альбомов (last.fm), либо данные по авиаперевозкам (airtraffic).

Установите плагин для network анализа в Orange (Options - Add-ons) Network 1.7.0

Перезапустите программу.

Для проведения анализа вам потребуется следующий форк:

Описание виджетов форка:

Network File - укажите путь к вашему файлу.

Network Analysis - в graph-level indices выберите параметры number of nodes, number of edges и average degree. Если данных будет мало, то укажите и другие.

Network Clustering - можно оставить параметры по умолчанию.

Network Embeddings - проверьте наличие галки в auto-commit.

Data Table - ничего настраивать не надо, здесь должны быть видны данные базы в виде таблицы.

Вам потребуются скриншоты из блоков Network Explorer, MDS и Correlations.

Network Explorer:

Используйте те параметры оценки, которые кажутся вам важными. В моем примере это теги альбомов по жанрам. Вы можете поставить число прослушиваний, количество альбомов, годы их выхода и т.д.

Correlations:

Это сетевая модель созависимостей. В моем примере выбраны все комбинации. В таком случае вы увидите всю статистику по сетевой базе.

Так, например, во второй строке видно, что прослушивания прямо зависят от числа пользователей (что логично). 

MDS:

Это шкалируемая модель созависимостей. Выставите доступные параметры и оцените насколько вам ясна суть данных из этой модели.

1) Ваша задача используя три скриншота сделать вывод о наиболее важных связях в данных и доминирующем типе контента.

2) Также укажите отдельно центральный элемент связей (основное ядро данных) в том компоненте, который вы будете рассматривать. Кратко опишите его.

3) Сделайте вывод какая модель для вас удобнее для восприятия?

Ссылки на выполненное задание принимаются в комментариях к данному посту до 15:00 17 апреля.