下一步是捕捉这的所有人——目标是了解这 100 位左右的影响者中哪一位对其他 100 位影响者的影响最大。此外，我们还想在这个群体之外找到拥有这 100 个共同点的人。
为了做到这一点，我们利用了Twint（Github 上的一个简单的 Twitter 抓取工具）来吸引所有对这些记者有影响的人。使用我们抓取的数据，我们创建了一个边列表，这使我们能够在Gephi中查看结果 。
这是一个供您探索的交互式版本，以下是它的屏幕截图：
该图向我们展示了哪些节点（影响者）具有 电话号码资源电话号码资源最多的入度链接。换句话说：它告诉我们哪些媒体影响者最受关注。
以下是排名前 10 的节点：
- Maia Szalavitz (@maiasz) 神经科学记者，VICE 和 TIME
- Radley Balko (@radleybalko) 《华盛顿邮报》观点记者
- Johan Hari（@johannhari101）《纽约时报》畅销书作家
- David Kroll (@davidkroll) 自由撰稿人，《福布斯健康》
- Max Daly (@Narcomania) VICE 全球毒品编辑
- Dana Milbank (@milbank) 《华盛顿邮报》专栏作家
- Sam Quinones（@samquinones7），作家
- Felice Freyer (@felicejfreyer)，《波士顿环球报》记者，负责心理健康和成瘾问题
- Jeanne Whalen (@jeannewhalen) 《华盛顿邮报》商业记者
- Eric Bolling (@ericbolling) 纽约时报畅销书作家
谁最有影响力？
利用 Gephi 提供的“中介中心性”分数，我们可以 使用快速 DNS 服务器的好处 精确了解网络中哪些节点（影响者）充当信息传输的枢纽。那些具有最高“中介中心性”的人可以被认为是网络的“连接器”。以下是十大最具影响力的人物：
- Maia Szalavitz (@maiasz) 神经科学记者，VICE 和 TIME
- David Kroll (@davidkroll) 自由撰稿人，《福布斯健康》
- Jeanne Whalen (@jeannewhalen) 《华盛顿邮报》商业记者
- Travis Lupick (@tlupick)，记者、作家
- Johan Hari（@johannhari101）《纽约时报》畅销书作家
- Radley Balko (@radleybalko) 《华盛顿邮报》观点记者
- Sam Quinones（@samquinones7），作家
- Eric Bolling (@ericbolling) 纽约时报畅销书作家
- Dana Milbank (@milbank) 《华盛顿邮报》专栏作家
- Mike Riggs (@mikeriggs) Reason Mag 作家兼编辑
@maiasz、@davidkroll 和 @johannhari101 表现突出。获胜者在 比特币数据库美国 “入度”和“中介中心性”方面有相当多的重叠，但它们仍然存在很大差异。
我们还能学到什么？
概念中间有很多大尺寸的节点。此视图中的节点按“入度”大小排列。大型、位于中心的节点不成比例地跟随图表的其他成员，并享有全面的知名度（来自许多其他有影响力的节点）。这些都是大家通常关注的记者。通过筛选这些位于中心的节点，将会发现许多记者，他们都是最初从 BuzzSumo 中提取的群体中具有影响力的人。
因此，如果您围绕特定主题开展活动，您可能会考虑向从这些数据中涌现出来的有影响力的人推销——我们认为在他们的网络中分享的文章将具有最高的覆盖面和潜在的投资回报率。