Podaci

data <- read.csv("Data_SNA_UPA.csv")
data
##              Ime.i.prezime Spol Osoba.kraj.koje.najčešće.sjedim.u.učionici
## 1         Aleksandar Babić    M                             Tomislav Milec
## 2           Josipa Bagarić    Z                             Lucija Bundalo
## 3                Ana Barić    Z                            Marija Vugrinec
## 4              Ana Barišić    Z                                  Tea Novak
## 5  Goran Bogatić Malešević    M                           Aleksandar Babić
## 6           Lucija Bundalo    Z                             Josipa Bagarić
## 7               Mario Cmrk    M                             Tomislav Milec
## 8            Dora Dujmušić    Z                           Maja Kostanjevec
## 9            Martina Golub    Z                              Dora Jakoubek
## 10             Rene Ivetić    M                                 Mario Cmrk
## 11           Dora Jakoubek    Z                              Martina Golub
## 12        Maja Kostanjevec    Z                              Lucija Spajić
## 13       Patricija Lovasić    Z                                Ana Barišić
## 14            Jure Marinov    M                               Jure Marinov
## 15          Tomislav Milec    M                           Aleksandar Babić
## 16        Matilda Mrazović    Z                                 Lana Zebić
## 17               Tea Novak    Z                          Patricija Lovasić
## 18            Livia Piljek    Z                                Iva Udovčić
## 19             Patrick Pok    M                               Eric Radotić
## 20          Karlo Previšić    M                               Livia Piljek
## 21            Eric Radotić    M                                Patrick Pok
## 22           Marko Radović    M                             Karlo Previšić
## 23           Lucija Spajić    Z                              Dora Dujmušić
## 24             Iva Udovčić    Z                               Livia Piljek
## 25             Luka Valjak    M                             Josipa Bagarić
## 26         Marija Vugrinec    Z                                  Ana Barić
## 27              Lana Zebić    Z                               Jure Marinov
## 28         Dominik Žatečki    M                            Marija Vugrinec
##    Osoba.od.koje.najčešće.tražim.pomoć
## 1                           Mario Cmrk
## 2                          Luka Valjak
## 3                      Marija Vugrinec
## 4                    Patricija Lovasić
## 5                        Dora Jakoubek
## 6                       Josipa Bagarić
## 7                     Aleksandar Babić
## 8                        Lucija Spajić
## 9              Goran Bogatić Malešević
## 10                          Mario Cmrk
## 11             Goran Bogatić Malešević
## 12                       Dora Dujmušić
## 13                           Tea Novak
## 14                          Lana Zebić
## 15                          Mario Cmrk
## 16                         Rene Ivetić
## 17                         Ana Barišić
## 18                      Karlo Previšić
## 19                      Karlo Previšić
## 20                        Livia Piljek
## 21                         Patrick Pok
## 22                      Karlo Previšić
## 23                    Maja Kostanjevec
## 24                      Karlo Previšić
## 25                      Josipa Bagarić
## 26                     Dominik Žatečki
## 27                     Marija Vugrinec
## 28                     Marija Vugrinec
data_sit <- select(data, Ime.i.prezime, Osoba.kraj.koje.najčešće.sjedim.u.učionici)
data_ask <- select(data, Ime.i.prezime, Osoba.od.koje.najčešće.tražim.pomoć)
data_gender <- select(data, Spol)
boje <- ifelse(data$Spol=="M", "blue", "red")

Analiza mreža

mreza_sit <- network(data_sit, directed=F, loops=TRUE, multiple=TRUE)
op <- par(mar = c(1,1,1,2))
set.vertex.attribute(mreza_sit, "spol", data_gender)
plot(mreza_sit, edge.width=2, edge.color="Black", edge.duplicates=FALSE,  displaylabels=TRUE, vertex.col=boje, vertex.cex=2, mode="fruchtermanreingold")

mreza_ask <- network(data_ask, directed=T, loops=TRUE, multiple=TRUE)
op <- par(mar = c(1,1,1,2))
set.vertex.attribute(mreza_ask, "spol", data_gender)
plot(mreza_ask, edge.width=2, edge.color="Black", edge.duplicates=FALSE,  displaylabels=TRUE, vertex.col=boje, vertex.cex=2, mode="fruchtermanreingold")

Analizom grafa zaključili smo da su muškarci u grupi skloniji pitati muškarce za pomoć. Od njih ukupno 12, 7 je odgovorilo da će za pomoć pitati muškog kolegu. Dakle, 58.33% muškaraca će tražiti pomoć od muškaraca. Ne smatramo da spol utječe, već su svi skloniji pitati za pomoć osobe s kojima se inače druže, bez obzira na spol.

Postoji nekoliko grupa ljudi koji se druže zajedno. U tri grupe sve su osobe ženskog spola, u dvije grupe su po tri osobe i u jednoj su dvije. U dvije grupe su osobe muškog spola, i to u jednoj njih pet i u drugoj dva. U ostale četiri grupe su osobe i ženskog i muškog spola, i to u tri grupe po troje i u jednoj grupi četvero. Osoba oko koje sjedi najviše kolega, njih četvero, je Tomislav.

Kao kandidata za demonstratora iz UPA-e predložili bismo Karla, jer njega najviše kolega pita za pomoć, njih četvero.