ソーシャルネットワークのダイナミクスを分析する

Wolfram言語を使って，ソーシャルネットワークの時間依存の測定基準を含む，広範囲の複雑なデータが分析できる．さまざまな組込みの時系列処理機能の助けを借りて，vegetarianism.stackexchange.comのアーカイブから作ったEntityStoreをインポートして登録し，このサイトの評判スコアとユーザ数を分析してみよう．

特定のユーザの評判スコアを見る．

最も高い5つの評判スコアを持つユーザの評判スコアの時系列を求める．

これらのユーザの評判スコアの時系列を可視化する．

すべてのユーザの評判履歴を求めて集約する．

新規ユーザアカウントの作成日に基づいて，ユーザ数の時系列を求める．

2つの時系列をリサンプリングして全ユーザに対する評判スコアの割合を計算する．

少なくとも25個のデータ点がある全ユーザについて，評判の履歴を求める．

アカウント作成からの日数でデータを正規化する．

データをベキ乗式 にフィットする．

ベキ母数 の分布についての統計計算を行う．

ベキ母数 の分布をヒストグラムで可視化する．

外れ値のデータを見る．

最大の外れ値はアカウントの作成からかなり経つまで評判が上がらなかったユーザである．