visualization of person entities and their places of birth and death (source: https://kor.uni-frankfurt.de)
<p><strong>Datenexport</strong></p> <ul> <li>es wurden alle Entitäten der Typen „Ort“ und „Person“ exportiert</li> <li>es wurden alle Verknüpfungen zwischen den exportierten Entitäten exportiert <ul> <li>bei den exportierten Verknüpfungen handelt es sich ausschließlich um die Relationen „Geburtsort von“ und „Sterbeort von“</li> </ul> </li> <li>parallele Kanten sind in Gephi nicht möglich. Bei Auftreten paralleler Kanten wurden diese in eine Kante mit einem erhöhten Kantengewicht überführt: g<sub>edge</sub>= n<sub>parallel_edges</sub>, wobei g<sub>edge</sub> das Kantengewicht der im Graph beibehaltenen Kante zwischen einem Start- und Zielknoten und n<sub>parallel_edges</sub> die Anzahl derparallelen Kanten zwischen diesem Start- und Zielknoten ist <ul> <li>Dies tritt beispielsweise auf, wenn ein Personenknoten sowohl über die Relationen „Geburtsort von“ als auch „Sterbeort von“ mit einem Ortsknoten verknüpft ist.</li> </ul> </li> </ul> <p><strong>Datenanalyse</strong></p> <ul> <li>zunächst wurden für jeden Knoten die gewichteten Grade berechnet</li> <li>dann wurden die Knoten, deren gewichteter Grad geringer als 1 sind aus dem Graphen entfernt. <ul> <li>Dies bedeutet, dass alle nicht mit einem anderen Knoten verbundenen Knoten entfernt wurden. Der resultierende Graph enthält danach nur noch 2,91% der Knoten.</li> </ul> </li> <li>Anschließend wurde die Modularität des verbleibenden Graphen berechnet, wobei jeder Knoten in eine Modularitätsklasse eingeordnet wird, innerhalb derer ihre Knoten stärker untereinander verbunden sind als mit Knoten anderer Modularitätsklassen</li> </ul> <p><strong>Visualisierung</strong></p> <ul> <li>der Graph wurde farblich nach Modularitätsklasse partitioniert</li> <li>die Knoten wurden in Bezug auf ihren gewichteten Grad der Größe nach geordnet</li> <li>der Graph wurde anschließend mittels des ForceAtlas-Algorithmus gelayoutet</li> <li>das Layout des Graphen wurde durch das anschließende Durchführen des Noverlap-Algorithmus verbessert</li> </ul>
ShareScore
40/100
Overall dataset sharing score
Score breakdown
These five areas show where the dataset supports — or may limit — practical reuse.
- Stewardship
- 8
- Harmonization
- 4
- Access
- 20
- Reuse readiness
- 8
- Engagement
- 0