私は（企業の）約10のグループを持っています。各グループは相互に接続されています。私が持っているデータは、つながりの強さを表しています。グループAの誰かがグループBにメールを送信した回数を想像してください。
接続の強度は0にすることができます。2つのグループABとBAの間には2つの接続があります。
a）これを視覚化する良い方法は何でしょうか？たとえば、各グループが円であると想像できます。線は円を接続し、線の太さは接続の強さを表します。グループのサイズを示すことができればプラスになりますが、必須ではありません。
b）これを視覚化するためのソフトウェアツールを知っていますか？このツールは高すぎるものであってはならず、試用版として入手可能であるべきです。今のところ、これは単なる概念実証に過ぎません。Webベースである必要はありません。
回答:
この例で説明するのは、関係のネットワークだけでなく、すべてのグループ間の「フロー」のネットワークです。
a）で提案したように（そしてJeromyも言ったように）、グラフィックはおそらく他のグループにリンクされた1つのグループ（またはノード）の視覚化になります。この主題に関する私の知識のほとんどは、地理的空間間の流れを視覚化することですが、同じ問題の多くがまだ当てはまります。
このホワイトペーパーは、フローのマッピングに関する視覚化手法をまとめたものだと思います。
空間相互作用データから空間相互作用情報へ？2001年のイギリスの国勢調査からの移住の地理的視覚化と空間構造 ：Alasdair Rae Computers、Environment and Urban Systems、Vol。33、No。3（2009年5月）、ページ161〜178。（PDFはこちら）
通常、地理空間のフローを視覚化するには、3つの主要な問題があります。1つは、流入と流出を区別するのが難しいことです。2つ目は、長い線がグラフィックを支配する傾向があることです。3つ目は、フローが重なり合ったりフローが多すぎたりすると、グラフィックのノイズが非常に大きくなる傾向があることです。
2番目の問題は、グラフィック上のノードを整理することで解決できる場合があります（Jeromyがクラスターノードと強力な関係を提案するなど）。また、小さな複数のグラフを使用して、インフロー、アウトフロー、相互フローを区別する方が簡単な場合もあります（つまり、ノードを特定のスペースにマップしてから、インフローとアウトフローを表示する個別のグラフィックスを用意します）。あなたが説明しているようなネットワークのフローの例を見たことがないので、自己組織化グラフィックにラインのオーバーラップの問題があるかどうかわかりません。
Pythonでのプログラミング経験がある場合は、NetworkXパッケージをチェックしてください。（ArsにリンクされたGephiパッケージもかなり素晴らしいものに見えます）。
これは、本質的にGIS stackexchangeフォーラムで提起された質問に似ています。ここに、あなたが興味を持つ可能性のある回答と一緒に質問があります。
幸運を
いくつかの簡単な考え：
多次元スケーリングの代わりに、SOM（自己組織化マップ）として、各グループの位置を相互にマッピングすることもできます。カンザスを中央に配置した米国の地理マップで見られるように、SOMマップの中央付近に配置されているグループは、他のグループに最も接続されているグループになります。