社交網路分析的 R 基礎：（一）初探 R 語言

寫在前面

3 年的碩士生涯一轉眼就過去了，和社交網路也打了很長時間交道，最近突然想給自己挖個坑，想給這 3 年寫個總結，畫上一個句號，回想當時學習 R 語言時也是非常戲劇性的，開始科研生活時到處發郵件要源代碼，發完最后一封本以為又是無功而返，很意外的收到了秒回的郵件，郵件中附上了由 R 語言撰寫的實驗代碼，當時過于開心，因為終于有熱心的作者回復了，以至于沒有仔細考慮，想都沒想對著滿是警告的代碼開始了 R 語言學習之旅，之后的幾天陸陸續續的收到了其他作者的回復，實驗代碼多是使用 Python 構建的，好吧只能咬咬牙繼續了，當時的學習苦于資料太少，唯一的參考只有那份 R 語言實驗代碼，因此萌生了寫一份站在社交網路分析角度的 R 語言教程，《社交網路分析的 R 基礎》中所介紹的內容都是最新的技術，Visual Studio Code 在半年之前甚至無法除錯 R 語言，代碼規范遵循 Google's R Style Guide，該系列博客一共包含六篇文章，具體的目錄如下：

1. 初探 R 語言
   • 社交網路分析
   • R 簡介
   • R 與 Python
   • 安裝 R
     • CRAN
     • Windows 設定環境變數
     • 在 Visual Studio Code 中進行 R 編程
     • R 的除錯
2. 變數與字串
   • 變數
   • 字串
     • 字串的創建
     • 特殊字符的轉義
     • 字串的其他常用操作
3. 向量、矩陣與串列
   • 向量
     • 向量的創建
     • 向量元素的訪問
     • 向量的運算
     • 向量的其他常用操作
   • 矩陣
     • 矩陣的創建
     • 矩陣元素的訪問
     • 矩陣的運算
     • 矩陣的特征值與特征向量
   • 串列
     • 串列的創建
     • 串列元素的訪問
4. 回圈與并行
   • 回圈陳述句
     • while
     • for
     • 回圈控制
   • apply() 系列函式
     • apply()
     • sapply()
   • 使用 parallel 包并行處理
     • 在本機上并行
     • 在多臺計算機上并行
5. 圖的匯入與簡單分析
   • 圖的檔案表示
   • 匯入一個圖
   • 生成人工網路
   • 圖的基本分析
6. 繪圖操作
   • 柱狀圖
   • 折線圖
   • 保存繪制的圖表

讀研 3 年學到最重要的品質是謙虛，《社交網路分析的 R 基礎》這一系列博客只是將我知道的東西寫出來罷了，我對這些內容的評價是夠用，希望能夠幫助讀者快速掌握 R 語言的基礎，之后根據實驗遇到的問題再學習其他的內容，文章在介紹每個功能點時都附帶有簡單的示例，每一章的最后還附有若干個小練習，希望讀者可以借著練習幫助理解，

• 社交網路分析
• R 簡介
• R 與 Python
• 安裝 R
  • CRAN
  • Windows 設定環境變數
  • 在 Visual Studio Code 中進行 R 編程
  • R 的除錯

社交網路分析

過去幾十年資訊技術的發展，現在人們已經生活在一個充滿各種各樣復雜網路的社會，你也許無法想象人類社會和網路有什么關系，舉幾個例子你就會明白，比如：使用微信或微博所涉及的社交網路；一到早晚高峰就堵車的城市交通路網；定期檢修的電網與自來水管網等等，這些不同領域的背后都涉及到一個復雜的網路，而這些都屬于網路科學的范疇，而社交網路分析，只是其中的一個方向，

社交網路分析有很多應用場景：

1. 最常見的是購物軟體或視頻應用中的推薦，通過分析一類用戶的行為去推測可能喜歡的商品或視頻；
2. 其次是識別社交網路中不同的圈子，俗話說物以類聚，人以群分；
3. 在將網路劃分為不同圈子后，即可對不同的群體進行精準營銷，或者強化訊息的傳播；
4. 通過分析社交網路中的關鍵節點，及時切斷關鍵節點以阻止負面資訊的傳播等等，

R 簡介

作為一個 R 語言的初學者，沒有人會關心 R 的發展歷史，因為學習一門語言的最終目的還是為了將其作為一種工具使用，你問我知道嗎，我當然也不知道??，為了讓本章的內容更加的充實，我從維基百科摘錄了一些內容^[1][2]，

R 語言是一種自由軟體編程語言與操作環境，主要用于統計分析、繪圖以及資料挖掘，R 本來由來自新西蘭奧克蘭大學的統計學家羅斯·伊哈卡和羅伯特·杰特曼開發，現在由 R 開發核心團隊負責開發，伊哈卡與杰特曼兩人名前綴字母都是 R，R 語言因此得名，同時，R 這個單一字母的名字也表明 R 語言與 S 語言一脈相承，通常用 S 語言撰寫的代碼都可以不作修改地在 R 環境下運行，R 的語法來自 Scheme，R 的后臺程式大多由 C 語言、FORTRAN 語言和 R 自己寫成，

R 語言第一次正式發布于 1995 年，第一次正式的“穩定測驗版”（v1.0）于2000年2月29日發布，

R 與 Python

根據 StackOverflow 2021 年開發者報告^[3]的資料來看，排除掉“全世界都在寫前端”的這個原因，Python 當之無愧“天下第一”的稱號，曾經的“天下第一” PHP 也已經排在了第 11 名的位置，至于 R 語言，則排在了 20 名開外，那么這是不是就意味著我們要去學習 Python？

當我們需要去學習一門新的編程語言時，自然是我們掌握的工具、資源已經無法滿足解決新問題的需要，那么新學習的語言必然要擁有豐富的解決方案供我們使用，對于社交網路分析而言，Python 與 R 都擁有非常優秀的類別庫，像 Python 中的 NetworkX^[4] ， R 中的 igraph^[5] ，但 R 語言起家于統計分析，因此關于資料科學的類別庫也更多，對于資料分析也更優秀些，同時還可以制作精美的圖表，

其次要考慮學習成本，Python 作為一個萬金油，加上一個“容易學習”名頭，足以吸引大部分人的目光，但是我認為初學 Python 上手很慢，Python 豐富的語法糖特性很容易造成初學者理解困難，R 作為一個面向物件的語言，但由于其存在不同實作面向物件的型別（S3、S4……），某種程度上來說 R 的面向物件不強，對初學者來說，面向物件通常很難理解，而 R 語言常用的功能大部分是以函式提供的，很容易實作面向程序的編程，這樣就能專注于解決問題本身，而不是去弄明白程式為什么要這么寫，

最終不管是選擇 R 還是 Python ，解決問題是關鍵，語言只不過是程序中的一個工具，如果你有 Python 基礎，好好學習 NetworkX 包就能達到目的；如果你其他語言基礎較弱，也不清楚什么是面向物件，那么 R 語言可能是更好的選擇，

安裝 R

CRAN

在安裝 R 之前，首先要簡單了解一下 CRAN ，CRAN（Comprehensive R Archive Network）是 R 的源代碼、檔案以及各種包的托管，R 的安裝包也需要通過 CRAN 下載，通常各所大學都會提供 CRAN 的鏡像， CRAN 所有的鏡像串列可通過此網站獲得：https://cran.r-project.org ，選擇下載相應平臺的安裝包即可，

?? 提示

Microsoft 也提供了 R 的發行版 Microsoft R Open，增強了計算性能，專案地址：https://mran.microsoft.com/open

Windows 設定環境變數

R 在 Windows 下安裝完成是不設定環境變數的，也就是說沒法隨時隨地在命令列中優雅的執行 R 腳本，我們需要手動設定一下：

1. Windows 搜索欄中搜索“編輯系統環境變數”，打開“環境變數”，如圖中①；
2. 編輯“系統變數”中的“Path”，如圖中②；
3. 新建一個環境變數，將 R 安裝位置的 bin 檔案夾添加進去，如圖中③，

設定完成后就可以進入 R 終端了，

在 Visual Studio Code 中進行 R 編程

R 安裝完成后會附帶一個 RGui ，相對來說比較簡陋，用戶通常會單獨安裝一個 RStudio 作為 R 默認的 IDE ，這里為了輕量化，選擇了 Visual Studio Code 作為 R 語言的編輯器，

1. 在安裝完 Visual Studio Code 后打開“擴展”，搜索“R”，安裝插件；

   

2. 在 R 終端中安裝包“languageserver”，以提供檔案和代碼補全；

   > chooseCRANmirror()    # 下載困難時可以先選擇 CRAN 鏡像
   > install.packages("languageserver")
   

   

3. 打開 VS Code，新建一個檔案“hello.R”，鍵入；

   print("Social Network Analysis")
   

4. 選中要運行的代碼，按“Ctrl+Enter”運行代碼片段，

   

R 的除錯

除錯是發現程式錯誤和保證程式正確運行的一個必要環節，在 Visual Studio Code 對 R 進行除錯還需要安裝一個擴展 R Debugger ，

擴展安裝完成后打開側邊欄中的“運行與除錯”，并在程式想要中斷的位置打上斷點（行號左側），

點擊“運行和除錯”即可開始除錯，左側會展示相關變數的值，

到這里即可愉快的開啟 R 語言之旅了，

?? 提示

R 語言社區包含了許多入門檔案：https://cran.r-project.org/doc

?? 練習

1. 試著安裝一下網路分析包 “igraph”；

2. 隨便在 R 終端中寫點代碼，試試 "a"+"b" 會輸出 ab 嗎；

3. 試著將 R 終端當作計算器使用，

參考

1. R (programming language) - Wikipedia
2. R 語言 - 維基百科
3. Stack Overflow Developer Survey 2021
4. NetworkX
5. igraph

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