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 PageRank
4.6 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 ggraph
11.4 JavaScriptの利用
11.4.1 networkD3
11.4.2 visNetwork
11.5 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
