挖掘社會關系網絡，助你洞若觀火。

需求

最近有個學生問我，如何繪制交互式社會網絡圖（Interactive Social Network Graph）？

之所以一定要交互式，是因為他的應用場景，是演示給客戶。

他解釋說，如果客戶有選項，可以根據需要來縮放圖形、聚焦類別，甚至是可以拖拽圖形元素，以不同視角來查看，那展示效果顯然會更好。

我對學生這次把握客戶需求的能力，還是比較贊賞的。確實，數據可視化的目的就是為了與人溝通。而人是需要控制感的。

在數據科學里，這個需求，屬于網絡可視化（Network Visualization）范疇。應用上，除了描繪社會網絡外，這種可視化的對象還可以包括引文網絡、貿易網絡、信息（或疾?。﹤鞑ゾW絡等。甚至，網絡可視化操作還能與時序數據結合，例如 Maximilian Noichl 繪制的這張古代哲學家的動態(tài)關系網絡圖。

網絡可視化的工具，是非常多的。

然而，一旦涉及了交互式，選項就大幅減少了。特別是，他還要求免費、易學、格式開放、演示環(huán)境易于部署……

這條件，夠苛刻了吧？

還好，我還真就幫他找到了。

雖然易學，可是由于他是文科生，我覺得還是給他寫個教程，比較妥帖。

教程寫完之后，我覺得你可能也會用得上，所以一并分享給你。

演示數據，我自然不能用他的。否則有泄露商業(yè)機密的風險。這里我采用的，是斯坦福大學開放課程《數據庫基礎》中的一個簡單數據樣例。我在國際班講的英文數據庫課程，一直用它作為練習數據。

這個演示數據的特點，就是簡單。

有多簡單？往下看。

數據

該數據刻畫的，是某高中里4個年級部分學生之間的社交關系。

我們一共需要用到3張數據表格，分別是學生信息、朋友關系和“喜歡”關系。

先看學生信息表。我已經把它上傳到了這個 github 鏈接，你可以點擊查看。

表格包含3列，分別是學號、姓名和年級。

然后是朋友關系表。請點擊這個鏈接查看。

除去表頭，一共20行。包含兩列，代表了關系兩端的兩個學生的學號。

注意“朋友”關系是一種雙向（或者無向）關系。兩個人都認可的，才算是朋友。我在人群中，一眼就能認出某影視巨星。可惜，人家不認識我，這顯然就不算朋友關系。

再后面，是“喜歡”（likes）關系表。我放在了這個鏈接。

注意這里雖然也描述了關系的起點和終點，但是“喜歡”關系是一種有向關系。張三喜歡李四，李四可能并不喜歡張三。

好了，這就是我們需要用到的全部數據了。下面我們來看看運行環(huán)境。

環(huán)境

我們使用的，是 R 的集成開發(fā)環(huán)境（integrated development environment, IDE） RStudio 。

你可以在本機安裝 R 以及 RStudio 。我已經把安裝和設置步驟寫在了《如何用 R 快速了解科研領域？》一文中。

配套的代碼和數據，我放在了這個 github 倉庫中。你可以下載使用。

然而，此處為了你更快捷地上手，我直接為你準備了云端的運行環(huán)境。你只需要點擊這個鏈接（http://t.cn/EJ5U8o6），就可以直接在瀏覽器里面開啟一個 RStudio 。其中，已包含了我為你準備好的數據和代碼。

雙擊右下方目錄區(qū)域里面的 demo.Rmd，你就能看到對應的筆記本了。

怎么樣？夠方便吧？

其實，你自己也可以構建這樣的云端環(huán)境。具體的方法，我已經在《如何用iPad運行Python代碼？》一文中為你詳細介紹了。如果你感興趣，可以在學過本篇教程后，嘗試練練手。

下面我們開始介紹代碼了。請你根據我的介紹，逐步點擊代碼模塊旁邊的運行按鈕，查看運行的結果。

代碼

首先，我們需要讀入本教程中最重要的軟件包，也就是 R 環(huán)境下的網絡交互可視化工具—— visNetwork。

visNetwork 基于 Javascript 可視化工具庫 vis.js 開發(fā)，為 R 用戶提供了簡單易用的界面，而且功能也很強大。

我們使用 library 命令來讀入它。

library('visNetwork')

下面我們來讀入數據。

首先，我們觀察“朋友”關系。讀入學生信息表和朋友關系表。

nodes <- read.csv("data/Highschooler.csv", header=T, as.is=T)
friends <- read.csv("data/Friend.csv", header=T, as.is=T)

注意這里的參數：

• header=T 是指我們讀入的數據里包含了表頭，需要讓 R 注意，不要把表頭也當成了數據來處理；
• as.is=T 是指讀入的字符串數據，不要默認按照因子來轉換。這其實是一種技巧。因為如果大量數據默認做轉換，可能會導致讀取效率很低。當然，對于我們的例子來說，因為數據量很小，實際上效率差別不大。但是好習慣還是需要養(yǎng)成的。

下面我們要在節(jié)點上生成一些屬性。我們希望把鼠標挪到某個節(jié)點上的時候，顯示該學生屬于“某年級”；而生成圖像的時候，直接在節(jié)點旁邊標明學生的姓名。

因此，我們就需要分別對 nodes$title 和 nodes$label 賦值。

之后，用 visNetwork 可視化我們的節(jié)點和關系連線。

nodes$title <- paste0("grade", nodes$grade)
nodes$label <- nodes$name
visNetwork(nodes, friends)

結果如下圖所示：

注意，這可不是一張靜態(tài)圖，你把鼠標懸浮到 Alexis 人名上試試看。

年級屬性就出現了。

你還可以拖動任意一個學生節(jié)點，感受一下什么叫做“牽一發(fā)而動全身”。

有趣吧？

但是現在所有的節(jié)點，都是一樣的顏色。我們希望依據不同的年級，重新繪制節(jié)點顏色，這樣看得會更清晰。

我們依據年級屬性（nodes$grade），來定義節(jié)點的背景顏色（nodes$color.background）。

然后再次調用 visNetwork，進行繪制。

nodes$color.background <- c("orange", "pink", "yellow", "blue")[nodes$grade]
visNetwork(nodes, friends)

結果是……

不對呀，說好的顏色變化呢？

別著急。

如果讓 R 根據不同屬性來區(qū)分顏色，我們首先需要保證該屬性類型是因子（factor）。可是我們讀取的時候，為了效率，沒讓 R 自動轉換。

怎么辦？

手動來做吧。

nodes$grade <- as.factor(nodes$grade)
nodes$color.background <- c("orange", "pink", "yellow", "blue")[nodes$grade]
visNetwork(nodes, friends)

這次，我們再看看結果：

嗯，感覺好極了。

這里節(jié)點很少，全部同時顯示，也能看得清晰。但是假設我們需要處理一所真正學校中的朋友關系，可以想象那會有成百上千個節(jié)點。如果我們希望聚焦，那就得給用戶更多的交互功能。

這里我給你介紹其中一個選項，就是利用 selectedBy ，指定我們讓用戶在哪一個屬性上進行分組選擇。

你需要把它放在 visOptions 中。

visNetwork(nodes, friends) %>%
  visOptions(selectedBy = "grade")

運行效果是這樣的：

看起來，跟剛剛區(qū)別不大，只是多了一個下拉框而已。

我們嘗試選擇一下：

交互選項，讓當前分組保持高亮，其他分組變灰暗，于是我們的注意力就可以集中。

嘗試著玩兒一下，看看你能否發(fā)現什么有趣的關系模式？

我發(fā)現了一個。

大部分情況下，同一個年級的學生間，總會可以關聯(lián)起來。但是，11年級的 Austin ，跟本年級的其他3名同學，沒有任何直接聯(lián)系。反而，跟其他年級的學生，保持了朋友關系。

如果你是他的班主任，要不要關注一下？

下面，我們來看看另外一種關系——“喜歡”（likes）。

還是讀入 csv 文件，到 likes 數據框里面。參數跟剛才一樣。

likes <- read.csv("data/Likes.csv", header=T, as.is=T)

先來繪制看看。

visNetwork(nodes, likes)

我們一下子就發(fā)現了，這次的整體圖形，不再是全連通的。出現了孤立節(jié)點。

這些人，既沒有“喜歡”別人，也沒有“被喜歡”。你自己找找看，都包括哪幾個學生？

注意這個圖形，是有問題的。

前面提到過，“喜歡”關系是一種有向關系。因此關系的方向很重要。但是目前這張圖里面，方向是缺失的。

沒關系，只需要給 likes 加入一個屬性 arrow 就好。

likes$arrows <- "to"
visNetwork(nodes, likes)

這次就對了。

下面我們來玩兒一個更有趣的——把兩個關系合并，一起觀察。

我們需要記錄一下，關系來自于哪張關系表格。所以分別把表名稱作為屬性，填到 relation 字段中。

friends$relation <- c("friend")
likes$relation <- c("likes")

看看這時候的 friends 朋友關系表。

friends

好了，下面我們需要合并兩張表格。我們需要用到 tidyverse 軟件包中的按行合并（bind_rows）功能。所以，需要首先載入tidyverse 軟件包。

library(tidyverse)

然后，把原先的兩張關系表，合并成一張，起名叫做 links 。

links <- bind_rows(friends, likes)
links

再次繪制，注意這次，關系位置上，我們放的是合并的 links 。

visNetwork(nodes, links)

兩種關系，確實都繪制好了。可問題是，關系展示的顏色是一樣的藍色，看著不是很清晰。

仿照剛才對節(jié)點的顏色賦值，我們把關系連接的顏色也設置一下。

links$color <- c("green", "red")[links$relation]
visNetwork(nodes, links)

呃……好像沒有變化嘛。

聰明的你，一定可以舉一反三，發(fā)現還是由于“關系”（links$relation）屬性不是“因子”導致的。

我們把 relation 屬性轉換成因子類型。

links$relation <- as.factor(links$relation)
links$color <- c("green", "red")[links$relation]
visNetwork(nodes, links)

太棒了！

下面，我們還是以年級作為交互選項，加入進來。

links$relation <- as.factor(links$relation)
links$color <- c("green", "red")[links$relation]
visNetwork(nodes, links) %>%
  visOptions(selectedBy = "grade")

我們選擇一下年級，拖動節(jié)點看看：

以上，是樣例代碼中，出現的內容解釋。

小結

通過本文的學習，相信你已經掌握如何把社會網絡的表格數據，用交互可視化的方法展現出來。

對于不同的元素，你也已經學會了基本的展現方式。

但請你一定不要止步于此。

首先，你需要繼續(xù)查看文檔。里面還有很多選項參數，此處我們沒有涉及。例如說，這里我們只繪制了“關系”（邊），但是卻沒有在其上進行任何文字標記。

如果你需要生成非常嚴肅的數據可視化作品，這些內容很可能用得上。請你點擊這個鏈接，查看完整的文檔。從中選擇自己感興趣的部分深入研讀。

另外，這個工具，也絕不僅僅可以幫助你繪制社會網絡圖。只要是適合用網絡圖展現的內容，它都可以發(fā)揮作用。

希望你充分發(fā)揮自己舉一反三的能力，把這項新技能用好。

祝學習愉快！

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