原文链接:http:///?p=24613我们在心理学网络论文中看到的一个问题是，作者有时会对其数据的可视化进行过度解释。这尤其涉及到图形的布局和节点的位置，例如：网络中的节点是否聚集在某些社区（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 下面我将详细讨论这个问题，并提供一个关于如何识别网络中项目社群的基本R教程。非常欢迎在下面的评论部分提出反馈。 节点部署和 Fruchterman-Reingold 算法我们创建一个例子。首先，我们拿一些数据，估计一个正则化的偏相关网络，其中节点之间的边类似于偏相关，并使用'spring'命令绘制网络。这是心理学网络文献中默认的，使用Fruchterman-Reingold算法为图中的节点创建一个布局：具有最多连接/最高连接数的节点被放在图的中心。 cort<- cor(data)
这是结果图：
然而，这里的节点部署只是许多同样 "正确 "的节点部署方式中的一种。当网络中只有1-3个节点时，算法将总是以同样的方式部署它们（其中节点之间的边的长度代表它们之间的关系有多强），算法唯一的自由度是图形的旋转。但是，特别是在有许多节点的图中，部署方式只告诉我们一个非常粗略的结果，不应该被过度解释。 |
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