社交网络分析
过去几十年信息技术的发展，现在人们已经生活在一个充满各种各样复杂网络的社会。你也许无法想象人类社会和网络有什么关系，举几个例子你就会明白，比如：使用微信或微博所涉及的社交网络；一到早晚高峰就堵车的城市交通路网；定期检修的电网与自来水管网等等。这些不同领域的背后都涉及到一个复杂的网络，而这些都属于网络科学的范畴。而社交网络分析，只是其中的一个方向。
社交网络分析有很多应用场景：
- 最常见的是购物软件或视频应用中的推荐，通过分析一类用户的行为去推测可能喜欢的商品或视频；
- 其次是识别社交网络中不同的圈子，俗话说物以类聚，人以群分；
- 在将网络划分为不同圈子后，即可对不同的群体进行精准营销，或者强化消息的传播；
- 通过分析社交网络中的关键节点，及时切断关键节点以阻止负面信息的传播等等。
R 简介
作为一个 R 语言的初学者，没有人会关心 R 的发展历史，因为学习一门语言的最终目的还是为了将其作为一种工具使用。你问我知道吗，我当然也不知道。为了让本章的内容更加的充实，我从维基百科摘录了一些内容。
R 语言是一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图以及数据挖掘。R 本来由来自新西兰奥克兰大学的统计学家罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发，现在由 R 开发核心团队负责开发。伊哈卡与杰特曼两人名前缀字母都是 R，R 语言因此得名。同时，R 这个单一字母的名字也表明 R 语言与 S 语言一脉相承。通常用 S 语言编写的代码都可以不作修改地在 R 环境下运行。R 的语法来自 Scheme。R 的后台程序大多由 C 语言、FORTRAN 语言和 R 自己写成。
R 语言第一次正式发布于 1995 年。第一次正式的“稳定测试版”（v1.0）于2000年2月29日发布。
R 与 Python
根据 StackOverflow 2021 年开发者报告的数据来看，排除掉“全世界都在写前端”的这个原因，Python 当之无愧“天下第一”的称号，曾经的“天下第一” PHP 也已经排在了第 11 名的位置，至于 R 语言，则排在了 20 名开外。那么这是不是就意味着我们要去学习 Python？
当我们需要去学习一门新的编程语言时，自然是我们掌握的工具、资源已经无法满足解决新问题的需要，那么新学习的语言必然要拥有丰富的解决方案供我们使用。对于社交网络分析而言，Python 与 R 都拥有非常优秀的类库，像 Python 中的 NetworkX ， R 中的 igraph 。但 R 语言起家于统计分析，因此关于数据科学的类库也更多，对于数据分析也更优秀些，同时还可以制作精美的图表。
其次要考虑学习成本。Python 作为一个万金油，加上一个“容易学习”名头，足以吸引大部分人的目光。但是我认为初学 Python 上手很慢，Python 丰富的语法糖特性很容易造成初学者理解困难。R 作为一个面向对象的语言，但由于其存在不同实现面向对象的类型（S3、S4……），某种程度上来说 R 的面向对象不强。对初学者来说，面向对象通常很难理解，而 R 语言常用的功能大部分是以函数提供的，很容易实现面向过程的编程，这样就能专注于解决问题本身，而不是去弄明白程序为什么要这么写。
最终不管是选择 R 还是 Python ，解决问题是关键，语言只不过是过程中的一个工具。如果你有 Python 基础，好好学习 NetworkX 包就能达到目的；如果你其他语言基础较弱，也不清楚什么是面向对象，那么 R 语言可能是更好的选择。
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