作者简介： 本文作者系大学统计学专业教师，多年从事统计学的教学科研工作，在随机过程、统计推 断、机器学习领域有深厚的理论积累与应用实践。个人主页

在美国前总统特朗普的执政时期内，最具争议的话题是关于他的庞大的商业帝国与总统权力的潜在利益冲突问题。美国新媒体网站Buzzfeed曾经发表文章，分析定位特朗普的各色商业与实际控制人的关系，并调侃地给文章取名为“川普的世界”。该文章还提供了三种类型的原始数据：

• 公司
• 个人
• 公司与个人

统计学家根据这些数据，使用R语言的igraph包分析公司与公司、公司与个人的关系。

 ## Analysing Trumpworldlibrary(tidyverse)library(igraph)trumpworld.org <- read_csv("trumpworld/TrumpWorld Data org-org.csv") %>%filter(Connection == "Ownership") %>%select(OrgA = "Organization A", OrgB = "Organization B")org.ownership <- trumpworld.org %>%as.matrix %>%graph.edgelist()par(mar=rep(0,4))plot(org.ownership,layout = layout.fruchterman.reingold,vertex.label = NA,vertex.size = 2,edge.arrow.size = .1)

网络分析

该网络包括322个公司的302个所有人关系。为了提高清晰度，使用了Fruchterman-Reingold算法组织网络结构。这使得我们能够明显地发现在网络的中心区存在一个large cluster, 我们想放大这个子网络，探索深入的关系。

深入分析

最大度结点揭示了持有最多的商业。分析显示DJT Holdings LLC拥有33家公司，而这些公司又拥有其它公司。我们分割网络成不连通的子网，选择并可视化最大子网。

which.max(degree(org.ownership))org.ownership.d <- decompose(org.ownership)largest <- which.max(sapply(org.ownership.d, diameter))plot(org.ownership.d[[largest]],layout=layout.fruchterman.reingold,vertex.label.cex = .5,vertex.size = 5,edge.arrow.size = .1)

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