Konsistenz und Unterschiede zwischen Zentralitätsmaßen über verschiedene Klassen von Netzwerken

Die Rollen verschiedener Knoten innerhalb eines Netzwerks werden häufig durch die Analyse der Zentralität verstanden, die darauf abzielt, die Fähigkeit eines Knotens zu quantifizieren, andere Knoten über seine Verbindungstopologie zu beeinflussen oder von ihnen beeinflusst zu werden. Es wurden viele verschiedene Zentralitätsmaße vorgeschlagen, aber inwieweit sie einzigartige Informationen bieten und ob es vorteilhaft ist, mehrere Zentralitätsmaße zu verwenden, um die Rollen von Knoten zu definieren, ist unklar. Hier berechnen wir Korrelationen zwischen 17 verschiedenen Zentralitätsmaßen über 212 unterschiedliche reale Netzwerke, untersuchen, wie sich diese Korrelationen auf Variationen in der Netzwerkdichte und der globalen Topologie beziehen, und erforschen, ob Knoten gemäß ihren Zentralitätsprofilen in verschiedene Klassen gruppiert werden können. Wir stellen fest, dass Zentralitätsmaße im Allgemeinen positiv miteinander korreliert sind, die Stärke dieser Korrelationen zwischen den Netzwerken variiert und die Modularität des Netzwerks eine Schlüsselrolle bei der Treibung dieser Netzwerkvariationen spielt. Datengetriebenes Clustering von Knoten anhand der Zentralitätsprofile kann verschiedene Rollen unterscheiden, einschließlich topologischer Kerne hoch zentraler Knoten und Peripherien weniger zentraler Knoten. Unsere Ergebnisse verdeutlichen, wie die Netzwerk-Topologie das Muster der Korrelationen zwischen den Zentralitätsmaßen formt und demonstrieren, wie ein vergleichender Ansatz zur Netzwerk-Zentralität die Interpretation von Knotenrollen in komplexen Netzwerken informieren kann.