J'ai utilisé la méthode d'extraction de réseau fédérateur décrite dans cet article: http://www.pnas.org/content/106/16/6483.abstract
Fondamentalement, les auteurs proposent une méthode basée sur des statistiques qui produit une probabilité, pour chaque bord du graphique, que le bord aurait pu arriver par hasard. J'utilise le seuil de signification statistique typique de 0,05.
J'ai appliqué cette méthode à plusieurs réseaux du monde réel et, fait intéressant, certains réseaux se retrouvent sans bords aussi importants. J'essaie de comprendre ce que cela implique pour le réseau. La seule autre fois où j'ai appliqué la méthode à un réseau et où aucun bord n'était aussi significatif, c'est lorsque j'ai appliqué la méthode à des réseaux aléatoires que j'ai générés, ce qui est exactement ce à quoi nous nous attendions.
À titre d'exemple de réseau dans le monde réel, vous avez peut-être vu la récente visualisation du réseau qui s'est déroulée sur The Economist montrant la polarisation du Sénat américain au cours des 25 dernières années: http://www.economist.com/news/united-states/21591190 -united-states-amoeba . J'ai appliqué la méthode d'extraction du réseau dorsal à ces réseaux et aucun bord n'est apparu aussi important. Même si les bords bruts montrent apparemment un attachement et un regroupement préférentiels, est-ce juste par hasard? Le réseau du réseau de vote du Sénat est-il essentiellement aléatoire?