igraph网络可视化中外围节点为何介数中心性得分更高？

• 代码存在对象名笔误，删边逻辑未生效
  你删除低权重边的代码中引用了不存在的对象network.eng，但实际构建的网络对象名为network。这行代码要么直接调用了环境中残留的其他网络对象，要么运行报错，最终用于计算和绘图的网络并没有按预期删除权重≤0.1的边，网络拓扑结构和你的预设完全不一致。
• 加权最短路径的权重逻辑设置颠倒
  你构建邻接矩阵时指定了weighted=T，igraph中带权图的最短路径判定规则是路径上的边权重总和最小，而非无权图的边数最少。你直接将相关系数作为边权重，相关系数越高代表节点间关联越强，对应路径的“通行成本”应该越低，但你当前设置下高相关边的权重更高、通行成本更高，最短路径计算时会优先选择权重更低（关联更弱）的边绕行，直接导致介数计算结果偏离预期。
• 力导向布局的视觉位置不等于拓扑中心位置
  你用的Fruchterman-Reingold是力导向布局算法，节点最终位置由节点间斥力、边引力的迭代平衡结果决定，和介数中心性数值没有任何绑定关系。视觉上的“外围”只是布局算法的渲染结果，不代表节点在网络最短路径结构中的实际位置，不能直接用视觉位置判断节点的拓扑中心性。
• 顶点尺寸未做归一化缩放，视觉感知失真
  你直接将介数原始值传入vertex.size参数，如果介数分布存在极端大值，会导致个别节点尺寸异常放大，其余节点的尺寸差异被压缩，进一步加剧“大节点在外围”的视觉错位。

# 读取邻接矩阵，注意将第一列行名转为矩阵行名，避免引入多余ID列
matrix <- read.csv("matrix.csv", row.names = 1)
matrix <- as.matrix(matrix)
# 构建无向网络
network <- graph_from_adjacency_matrix(matrix, weighted = T, mode = "undirected", diag = F)
# 修正对象名，正确删除权重（相关系数）≤0.1的边
network <- delete.edges(network, which(E(network)$weight <= 0.1))

# 若需计算加权介数，将相关系数转换为路径距离：相关度越高，距离越短
E(network)$path_cost <- 1 - E(network)$weight

set.seed(10)
l <- layout.fruchterman.reingold(network)
# 计算无向图介数，加权时传入转换后的路径成本
btw_value <- betweenness(network, weights = E(network)$path_cost, directed = FALSE)
# 将介数值缩放到5-20的顶点尺寸区间，避免极值导致的视觉失真
btw_size <- 5 + 15 * (btw_value - min(btw_value)) / (max(btw_value) - min(btw_value))

plot.igraph(
  network,
  layout = l,
  vertex.size = btw_size,
  edge.width = E(network)$weight * 2,
  edge.color = ifelse(E(network)$weight > 0.25, "blue", "red"),
  main = "Betweenness centrality for the sample"
)

补充验证建议：可以先输出介数排名前10的节点编号，手动核对这些节点在网络中的连接关系，确认是否真的是连接不同子团的“桥节点”——这类桥节点哪怕在力导向布局里被拉到视觉边缘，也会有极高的介数，属于正常结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者eva