数据集概述
本数据集为两个计算机科学（CS）相关Twitter账号（@EuCitSci、@SciStarter）的ego网络分析结果数据，已完成匿名化处理。包含节点列表和边列表文件，集成了社交网络分析（SNA）相关指标，支持用R或Gephi等工具进行分析与可视化，用于复现相关研究成果。
文件详解
- edges.json（JSON格式）
- 字段映射：包含source（源节点）、target（目标节点）、wherefrom（关系来源，如friendslist/followerlist）、account（所属ego账号），记录账号间的关注关系，可通过account字段区分两个独立网络
- nodes.json（JSON格式）
- 字段映射：包含username（匿名化数字ID）、CS（社区成员类型）、followers_count（粉丝数）、friends_count（关注数）、favourites_count（收藏数）、listed_count（被收录数）、statuses_count（推文数）、degree（节点度数）、in_degree（入度）、out_degree（出度）、reciprocity（互惠率）、account（所属ego账号）
数据来源
Zenodo开放数据集平台
适用场景
- 社交网络结构分析：通过节点度数、入度/出度等指标研究CS领域Twitter账号的网络拓扑特征
- 社区成员行为研究：分析不同CS社区账号的粉丝数、推文数等行为指标与网络位置的关联
- 关注关系模式挖掘：基于wherefrom字段探究账号关注关系的形成来源与网络构建机制
- 研究成果复现：支持相关论文中关于Twitter ego网络分析结果的验证与复现
- 网络可视化展示：利用节点/边列表数据生成CS领域Twitter账号的网络关系图谱
