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Packages utilisés : statnet, igraph, tnet.Déroulement du TDCréer les fichiers texte liens et attributs permettant de générer le graphe suivant. Ce graphe fictif représente les interactions autour d'une machine à café dans une petite entreprise : la population est constituée de 7 individus répartis en 2 équipes et de niveaux d'ancienneté différents. Un lien signale qu'une personne a payé un café à une autre. Le graphe est simple : pas de boucle (on ne prend pas en compte les cafés que s'offre une personne) ; pas de liens de nature différente. Il est orienté (une personne offre à une autre) et valué (combien de cafés ont été offerts par une personne à une autre dans la semaine ?).Les sommets sont définis par deux attributs : un attribut quantitatif relatif à l'ancienneté (ANC - taille du sommet), un attribut qualitatif relatif à l'équipe (TEAM - couleur du sommet). Les liens sont définis par une direction et une intensité (INT). La valeur des attributs est donnée dans le tableau ci-dessous.Consignes créer les fichiers .txt liens et attributs les importer dans R les transformer avec statnet en graphe (le sommet isolé pose problème, il est nécessaire de créer un lien fictif g-g d'une intensité de 1 puis de spécifier qu'il n'y a pas de boucle) représenter le graphe pour obtenir l'image ci-dessus effectuer les mesures globales et locales pertinentes (et justifier le choix de ces mesures et des options choisies) faire les mêmes opérations avec le package igraph (la gestion de l'isolé ne pose cette fois aucun problème) et tnet et comparer les résultats obtenusRemarquesQuand c'est possible, calculer les mesures en prenant en compte l'orientation des liens ou non, calculer les mesures brutes et normalisées (repérer comment se fait la normalisation, par le maximum possible ou par le maximum atteint ?). Avec tnet, faire varier le paramètre alpha et comparer les résultats quand alpha vaut 0 (les intensités des liens ne sont pas prises en compte), 0.5 et 1 (prise en compte complète de l'intensité des liens).Pour trouver les fonctions nécessaires et leurs options, voir les billets tagués R sur ce blog et la documentation des packages. Les résultats obtenus avec statnet sont détaillés dans ce billet ; ceux obtenus avec igraph dans celui-ci.