Analyser graphiquement son réseau facebook
Gephi est un outil puissant de modélisation de réseaux qui a également l’avantage de sa grande simplicité : pas besoin de compétences particulières pour l’utiliser, excepté une certaine curiosité ! Cet outil est utilisés dans de nombreuses recherches, raison pour laquelle j’en propose ici un guide adapté à une large audience. Ce tutoriel, basé sur vos propres données facebook, peut évidemment être utilisé à d’autres fins, avec de nombreux types de données. MISE A JOUR : Une version ultérieure de ce tutoriel a été publiée. Table des matières Préalable, une petite introduction à l’analyse de réseaux sociauxTélécharger ses données depuis facebook 3. 1. Pour produire un réseau, deux informations sont nécessaires: une liste des acteurs composant le réseau et une liste des relations entre ces acteurs. 2. Cette étape n’est évidemment pas nécessaire à celles et ceux qui utilisent ce tutoriel pour produire un graphe à partir d’autres données 3. Ouvrez votre fichier .txt dans un tableur. 4. 5. 6.
Generating graphs of retweets and @-messages on Twitter using R and Gephi
After recently discovering the excellent methods section on mappingonlinepublics.net, I decided it was time to document my own approach to Twitter data. I’ve been messing around with R and igraph for a while, but it wasn’t until I discovered Gephi that things really moved forward. R/igraph are great for preprocessing the data (not sure how they compare with Awk), but rather cumbersome to work with when it comes to visualization. Last week, I posted a first Gephi visualization of retweeting at the Free Culture Research Conference and since then I’ve experimented some more (see here and here). Here’s a step-by-step description of how those graphs were created. Step #1: Get tweets from Twapperkeeper Like Axel, I use Twapperkeeper to retrieve tweets tagged with the hashtag I’m investigating. it’s possible to retrieve older tweets which you won’t get via the APItweets are stored as CSV rather than XML which makes them easier to work with for our purposes. Instructions:
Cartographier vos informations avec Gephi
Aujourd’hui, je vais vous présenter un outil très puissant d’analyse de l’information, le logiciel Gephi. Cet outil va vous permettre de représenter sous forme de cartographie des données brutes et de les analyser. Les experts disent que cet outil est à l’analyse de l’information ce que Photoshop est à la retouche d’image : C’est un outil complexe, mais donnant des résultats impressionnants. Gephi est encore assez peu connu en France, et qui est utilisé par des experts en entreprise. Mon objectif est donc de vous présenter cet outil en le simplifiant au maximum et en centralisant les informations qui vous seront nécessaires pour l’utiliser. Partie 1 : Un descriptif des informations que l’on peut tirer de cet outil : Concrètement que peut apporter en entreprise la cartographie de données, et quelles informations peut-on en retirer ? Pour avoir un exemple complet et expliqué, vous pouvez directement lire l’exemple sur Facebook Avec les informations que je vais fournir, vous allez pouvoir :
Exploration visuelle d'un netlinking, réseaux de données, et plus encore...
Je ne sais pas vous, mais l’idée de représenter graphiquement les backlinks d’un site, ou tout autre réseau mettant en relation des données, m’a toujours fait triper. Mon côté graphiste / photographe y est certainement pour quelque chose. Durant mes premières investigations sur le sujet, je me posais souvent les mêmes questions : Pour quoi faire ? Pour qui ? Toute relation entre plusieurs entités peut être représentée graphiquement, par exemple : Votre réseau d’amis sur Facebook, ou encore vos followers sur TwitterVotre linking interne et la mise en exergue des pages de destinationUne recherche de mots clés pour un positionnement marketingUne cartographie d’une infrastructure réseauL’arbre généalogique de votre famille… Un domaine encore expérimental Autant vous le dire de suite, pour arriver à un résultat exploitable, il vous faudra beaucoup de tâtonnement, de bidouillage, et d’expérimentation. Ouaip… rien que ça ! Voilà ce que ça donne au final : 1) Récupération des mots clés Ca vient !
