Analysez la dynamique d'un réseau social
Wolfram Language peut être utilisé pour analyser un large éventail de données complexes, y compris les mesures des réseaux sociaux en fonction du temps. À l'aide d'une large gamme de fonctionnalités intégrées de traitement de séries temporelles, vous pouvez analyser les résultats en ce qui concerne la réputation et le nombre d'utilisateurs de vegetarianism.stackexchange.com en important et en enregistrant un EntityStore créé à partir des archives du site.
Regardez la note de réputation d'un utilisateur spécifique.
Recherchez les séries temporelles qui contiennent les notes de réputation des utilisateurs et qui ont obtenu les cinq meilleures notes de réputation.
Visualisez la série temporelle des notes de réputation pour ces utilisateurs.
Recherchez et agrégez les historiques de réputation de tous les utilisateurs.
Recherchez la série temporelle du nombre d'utilisateurs, en fonction des dates de création de l'utilisateur.
Ré-échantillonnez les deux séries temporelles et calculez le rapport entre la note de réputation et le nombre total d'utilisateurs.
Recherchez les historiques de réputation de tous les utilisateurs qui ont au moins 25 points de données.
Normalisez les données en termes de jours depuis la création du compte.
Ajustez les données à une formule de puissance 
.
Effectuez des calculs statistiques sur la distribution du paramètre de puissance 
.
Visualisez la distribution du paramètre de puissance 
dans un histogramme.
Examinez les données sur les valeurs aberrantes.
La plus grande aberration est un utilisateur qui n'a pas acquis une réputation substantielle avant un certain temps et après avoir créé son compte.
