{igraph} カレーなるネットワーク解析

0. イントロ

男女19人でカレーを食べに行きました。
「Bセット」は、7種類の中から2種類のカレーを選びます。
重複してはいけません。

肉カレー	野菜カレー	その他
キーマ	ほうれん草(サグ)	日替わり
チキン	ベジタブル
マトン	ミックス豆

集計結果がこちら。

> head(dat)
   カレー1  カレー2 性別
1   チキン   キーマ    m
2     サグ   キーマ    f
3     ベジ 日替わり    m
4   チキン     サグ    f
5   チキン     ベジ    f
6 日替わり     ベジ    m

もう、血湧き肉躍りますよね。
あれ、やっちゃいましょうよ、兄貴。
AさんとBさんに矢印を引っ張って、秘密のカンケーを一目瞭然にするやつ。

library(igraph)

1. データ整形

みんな大好き$for$文を使ったりしながら泥臭く揃えると、こうなる。
注意した点は、curry1, curry2の順番は(心理学的な解析を行わない限り)意味がないので、逆順の行を追加して矢印を引っ張る(両側矢印になる, 矢印数の比は保存されている)。

> dat1
       curry1     curry2 weight   男女比
1      キーマ       サグ      2    1.000
2      キーマ     チキン      2    0.000
3      キーマ     マトン      1    0.000
4      キーマ ミックス豆      1    0.000
5      キーマ   日替わり      1    0.000
6        サグ     キーマ      2    1.000
7        サグ     チキン      2    0.500

ここまでで取り敢えずplotしてみる。

g <- graph.data.frame(dat1[,1:2])
plot(g)

いいですねぇ。

2. オプションの指定

nodeの大きさを、「そのカレーがチョイスされた数」に従って変えたい。

size <- dat1 %>% group_by(curry1) %>%
  summarise(v.size = sum(weight))

パスの色は、男女比によって変えたい。
男100%：blue, 女性100%：red, 50%50%：灰色で、グラデーション。

Col <- colorRamp(c("Blue", "grey", "Red"))

その他、
・太さをweightで与える
・肉カレーのnodeはオレンジ、野菜カレーは緑、日替わりは白
などのオプションを指定する。

g <- graph.data.frame(dat1[,1:2])
  E(g)$weight <- dat1$weight
  E(g)$color <- rgb(Col(dat1$男女比)/255)
  V(g)$size <- size$v.size*5
  V(g)$color <- c(rep(c("orange", "green"),3), "white")

で、plot。

plot(g, edge.width=E(g)$weight^3)

3. 結果

・「肉-肉」ペアを結ぶ矢印は全て真っ青(100%男)。
・中身の知らない日替わりカレーにトライするのも100%男。
・女性陣は、少なくとも1つの野菜カレーを頼む。
・「マトン-サグ(ほうれん草)」の組み合わせ最強。
・チキン万能。
・ミックス豆(ぇ