Gephi fonctions avancées Filtres, métriques et plugins. Clément Levallois Gephi Support Team et professeur à l EMLyon Business School (2014 -)

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1 Gephi fonctions avancées Filtres, métriques et plugins Clément Levallois Gephi Support Team et professeur à l EMLyon Business School (2014 -) V 1.0 Nov

2 Note biographique Formation initiale en économie et sciences de gestion, puis doctorat en histoire des sciences. Je me suis tourné depuis 2008 vers les méthodologies digitales data visualization, analyse de réseaux, natural language processing, applications web, etc. Membre de la Gephi Community Support team Formateur Gephi certifié, créateur de plugins. https://marketplace.gephi.org/service/data-analysis/ En poste à la Rotterdam School of Management ( ), professeur à l EMLyon à partir de Contact et remarques: sur ou

3 FILTRES 3

4 Les filtres pour quoi faire? 1. Fonction de base: permettent de cacher une partie du réseau 2. Fonctions avancées: permettent d appliquer des paramètres spécifiques sur une partie du réseau uniquement 4

5 1. Fonction de base des filtres 1. Sélectionner un filtre dans le catalogue (Exemple: «degree range») 2. Glisser le filtre dans la fenêtre du bas. 3. Ouvrir ses paramètres et faire varier les valeurs possibles. 4. Cliquer sur «Filter» pour le lancer 5. Des options supplémentaires s affichent alors sous forme d icones pour agir sur le graph filtré 5

6 2. Fonction avancée: modifier les paramètres de visualisation Objectif ici: modifier la couleur d un certain groupe de nodes uniquement. 1. Ouvrir le réseau exemple «Les Misérables.gexf» 2. Sélectionner le filtre «Modularity class» et faire glisser. Appliquer le filtre. Le filtre se trouve ici: Library -> Attributes -> Partition 3. Click droit sur l icone de couleur des nodes. Modifier la couleur, valider. Clique gauche sur le même icone pour appliquer cette nouvelle couleur. 4. Désélectionner le filtre. Observer que le changement de couleur n a pas été appliqué aux nodes absents du filtrage. Note: d autres opérations auraient pu être appliquées (sur la taille des nodes, sur les labels, mais aussi des métriques), et des filtres plus complexes auraient pu être choisis. 6

7 Combiner plusieurs filtres Filtres appliqués «en chaîne»: Glisser-déplacer les filtres à appliquer à l intérieur les un des autres Le filtre «le plus à l intérieur» sera appliqué en premier, puis celui qui l entoure, etc. Cas d usage fréquent: imbriquer le filtre qui nous intéresse dans une filtre «degree range» dont le slider exclut la valeur zéro. A pour effet de masquer les nodes qui se trouvent isolés après l application du filtre qui nous intéresse. Filtre «le plus à l extérieur, sera appliqué en dernier Filtre «le plus à l intérieur», sera appliqué en premier Filtre UNION : Glisser-déplacer le filtre «UNION» Insérer les filtres à appliquer dans ce filtre. Le filtre «INTERSECTION» ne marche pas pour l instant. Filtre dynamique Créé et appliqué automatiquement lorsque le graphe est dynamique (donc, ne pas intervenir soi-même!) Les filtres appliqués en mode dynamique doivent être glissés-déplacés à l extérieur de ce filtre dynamique pour être appliqués. 7

8 MÉTRIQUES (STATISTIQUES) 8

9 Principe Principaux algorithmes courants dans l analyse de réseaux implémentés dans Gephi Attention: Gephi ne se spécialise pas dans l offre de la palette complète de ces algorithmes voir Pajek ou UCINET pour cela. Spécificité de Gephi: le résultat de ces algos est très facilement intégrables dans la visualisation encours 9

10 Exemple calcul de la Betweenness centrality Note préliminaire: Un «chemin le plus court» est la façon la plus courte de se rendre d un node à un autre sur un réseau. Ici le chemin le plus court entre A et C est A-B-C. A D B E C Un node a une forte «betweenness centrality» si: Il est situé sur beaucoup de chemins les plus courts 10

11 Utiliser une métrique (statistique) 1. Appliquer la métrique 2. Consulter le rapport, qui fournit des informations de synthèse. 3. Une ou plusieurs colonnes ont été créées automatiquement dans le data laboratory. Ces colonnes contiennent les valeurs de la métrique pour chaque node. Cela veut dire que les valeurs créées sont conservées. On peut ainsi les exporter hors de Gephi si besoin. 4. Ces valeurs sont maintenant visibles sur le graph! Appliquer un ranking sur la taille des nodes pour montrer quels nodes sont centraux ou non! 11

12 Normaliser ou pas? Il est parfois proposé de «normaliser». Souvent les métriques créent des valeurs dont les unités ne sont pas évidentes, ce qui rend leur compréhension difficile (« »: gros ou pas?). Normaliser consiste à convertir les valeurs d une échelle de 0 à 1. Ainsi, il est plus facile d évaluer si telle ou telle valeur est proche ou non de la valeur minimale possible (0) ou de la valeur maximale possible (1). Exemple pour betweenness centrality: une valeur normalisée de 0 indique que le node se situe sur aucun chemin le plus court, une valeur de 1 indique que le node se situe sur tous les chemins les plus courts. Une valeur non normalisée irait de 0 à un chiffre représentant le nombre total de chemins les plus courts dans le réseau. 12

13 Dirigé ou pas? Ca compte! 1: réseau dirigé G F E D C A B Imaginons un premier réseau représentant qui suit qui sur Twitter Si nous nous intéressons à qui a le plus de followers, nous devons regarder le node qui reçoit le plus de liens. C est le node E. Le nombre de liens reçu par un est appelé in-degree. On le calcule dans Gephi avec la métrique Degré. 2: same network, but undirected G E A F D B C Legend: - centrality + Imaginons maintenant le même réseau, mais importé dans Gephi comme non dirigé (voulant dire que la direction des liens est sans intérêt). Le node avec le plus de liens (le plus haut degré ) est D (4 connexions), pas E (juste 2 connexions). Conclusion: en général, les métriques ne donneront pas le même résultat selon qu elles sont calculées sur un réseau dirigé ou non. L interprétation qui en découle peut en être grandement faussée! 13

14 La métrique de centralité importe! A: degree centrality = connectivité locale => les nodes avec bcp de voisins sont centraux B: closeness centrality = centre géographique => Les nodes proches des autres sont centraux C: betweenness centrality = connectivité => Nodes sur des lieux de passage sont centraux (attention: Voir le post de Scott Weingart à ce sujet) Légende: D: Eigenvector centrality = autorité => Les nodes connectés à des nodes centraux sont centraux (approche récursive). - centrality + Ref: 14

15 PLUGINS 15

16 Les plugins: quel intérêt? Un plugin apporte une fonctionnalité initialement non présente dans Gephi. Une fois installé, un plugin est complètement intégré à Gephi (mais il peut être désinstallé évidemment) Environ 50 plugins actuellement, de nouveaux arrivent régulièrement. En a-t-on vraiment besoin? Oui! Dès qu on utilise Gephi sur un projet concret, on réalise que telle ou telle fonction aurait été bien pratique. Les plugins servent à compléter Gephi de toutes ces fonctions: grâce aux plugins, Gephi est infiniment extensible. 16

17 Plugins: pour insister Les plugins sont une partie essentielle de l écosystème d une offre logiciel. Il n est pas trivial de réaliser un système de plugins qui soient facile à créer, distribuer, et installer. Gephi l a fait! Plugins faciles à réaliser (compter qq jours de coding) Distribués et installés directement depuis le logiciel. 17

18 Où trouver les plugins? Dans Gephi: Outils -> Modules d extension -> Modules d extension disponible Sélectionner le plugin choisi puis suivre les instructions d installation Sur le Gephi Marketplace: https://marketplace.gephi.org/ Le Gephi marketplace liste les plugins en détails et offre la possibilité de les télécharger pour les installer manuellement. Il reste cependant plus pratique de prendre connaissance des plugins sur le Gephi marketplace, puis de revenir dans Gephi pour les installer directement (comme décrit ci-dessus). 18

19 Quelques plugins très utiles (choix éminemment subjectif!) Plugin SigmaJS exporter, SeaDragon Web Export, Gexf-JS Web Viewer Fonction 3 plugins pour créer une version «page web» de sa visualisation. Excel / csv converter to network Pour importer un fichier excel ou csv qui contient des données classiques. Ce plugin les transforme en réseau puis les importe. GeoLayout, Map of countries 2 plugins pour visualiser des données géospatiales 19

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