igraph
igraph es una biblioteca de código abierto para crear, medir y visualizar redes, útil para estudiar desde R o Python las relaciones entre los actores de un sistema de innovación.
Qué ofrece
igraph es un conjunto de herramientas para el análisis de redes que Gábor Csárdi y Tamás Nepusz iniciaron en 2006 y que hoy mantiene una comunidad de colaboradores. Su núcleo está escrito en C, lo que le permite trabajar de forma eficiente con redes grandes, y se utiliza a través de paquetes para R y Python; existe también una interfaz para Mathematica. Sus funciones se agrupan en cuatro bloques:
- Construcción: creación de redes dirigidas, no dirigidas y ponderadas, generación de redes aleatorias y regulares, y operaciones sobre nodos y aristas.
- Medidas: centralidad (grado, intermediación, cercanía, vector propio, PageRank), caminos más cortos, componentes, densidad, transitividad y motivos.
- Estructura: algoritmos de detección de comunidades, como Louvain, Leiden o Walktrap.
- Visualización e intercambio: algoritmos de disposición (layouts) para dibujar la red y lectura y escritura de formatos como GraphML, GML, Pajek o listas de aristas.
Uso y valoración
Sus funciones permiten analizar las relaciones que estructuran un ecosistema de innovación: redes de coautoría y cocitación, colaboraciones entre empresas y centros de investigación en proyectos financiados, copatentes o vínculos entre los agentes de un territorio. Las medidas de centralidad identifican a los actores que concentran conexiones o hacen de intermediarios, y la detección de comunidades revela los grupos que colaboran entre sí con más intensidad. Al integrarse en R y Python, el análisis puede encadenarse en un mismo flujo con la limpieza de datos, la estadística y la elaboración de informes reproducibles.
Exige programar y dominar los conceptos del análisis de redes para elegir las medidas adecuadas e interpretar sus resultados. Los paquetes de R y Python comparten el núcleo, pero su sintaxis y su documentación —solo en inglés— son distintas. Sus gráficos están pensados sobre todo para explorar la red y requieren ajustes de código para llegar a una calidad de presentación; la red puede exportarse en GraphML para trabajarla en programas de visualización como Gephi.
Ficha técnica
- Desarrollador: proyecto de código abierto iniciado por Gábor Csárdi y Tamás Nepusz.
- Modelo de acceso: gratuito y de código abierto (licencia GPL, versión 2 o posterior).
- Plataforma: biblioteca en C con paquetes para R (CRAN) y Python (pip o conda), e interfaz para Mathematica.
- Idioma: documentación en inglés.
- Cuenta: no requiere.
- Alternativas: Gephi.