整个世界皆（超）图：一场数据戏剧

我们介绍 Hyperbard，一个源自莎士比亚戏剧的多样化关系数据表示数据集。我们的表示范围从捕捉单场景中角色共现的简单图，到将复杂交流情境与角色贡献编码为带边特定节点权重的超边的超图。通过使多种直观表示易于获取以供实验，我们促进了图学习、图挖掘与网络分析中的严谨表示鲁棒性检验，凸显特定表示的优劣。借助 Hyperbard 发布的数据，我们证明许多流行图挖掘问题的解高度依赖于表示选择，从而质疑当前的图整理实践。作为对我们数据来源的致敬，并申明科学亦可为艺术，我们以戏剧形式呈现所有观点。