Seminarthema Nr. 4

1. Seminarthema Nr. 4 Metriken in der sozialen Netzwerkanalyse

2. Agenda • Definition • Historie • Vertrauen in SNA • Netzwerk Notation • Netzwerkanalyse • Metriken der Analyse • Case Study • Beziehungen/Ties • „The Small World Problem“

3. Definitionen Ein Netzwerk ist ein abgegrenztes Set von Knoten und den zwischen ihnen verlaufenden Kanten/Achsen. (Jansen, D. (2000)) Netzwerk: Soziales Netzwerk: In einem sozialen Netzwerk stellen die Knoten Akteure und die Kanten/Achsen Beziehungen zwischen ihnen dar.

4. Definitionen Netzwerkanalyse: Die Netzwerkanalyse ist eine theoretische Perspektive, wie auch eine Gruppe von Methoden. Als Theorie fokussiert sie auf die Beschaffenheit zwischenmenschlicher Beziehungen in einem gegebenen sozialen System, sowie die Strukturebenen in sozialen Systemen. Als Methode betrachtet sie verschiedene Möglichkeiten diese Beziehungen zu messen. (http://www.bebr.ufl.edu/Articles/SNA_Encyclopedia_Entry.pdf)

5. Historie • Georg Simmel (1858-1918) betrachtet bereits Relationen zwischen Individuen in Netzwerken (formale Soziologie) • Vorläufer der SNA kommen aus einem Psychologischen und einem anthropologischem Lager. Beide Betrachtungsweisen werden von Simmels Analyseansätzen beeinflusst. • Erste Versuche der Kombination beider Betrachtungsweisen durch Homan (30er und 40er Jahre) • Arbeiten von Harrison White in Harvard führt zur Modernen Netzwerkanalyse (ab 1960) • Gründung des „International Network for Social Networkanalysis (INSNA)“ (1978)

6. Historie Psychologischer Ansatz: Studium von kleinen Gruppen und dem Fluss von Informationen: Idee: das individuelle Wahrnehmen wird durch die Gruppe und das soziale Umfeld beeinflusst Vertreter: Moreno: Entwicklung des Soziogramms (ca.1934) Lewin: Entwicklung des „field models“ (ca. 1934) Heider, Newcomb: Entwicklung der Balancetheorie (ab 1950) Cartwright, Harary: Kombination Graphentheorie mit Balancetheorie Führt zu: Weiterentwicklung der Graphentheorie Grundlagen der Cliquen und Gruppenanalyse

7. Historie Anthropologischer Ansatz: • Studium von kleinen Gruppen: • Idee: Aufdecken von informellen Beziehungen in Gruppen, Einfluss auf der Makroebene. Mathematisierung der Theorie, Basis ist immer das Soziogramm • Vertreter: • Mayo : Hawthorne Studie • Radcliffe-Brown: Strukturalismus • Erkenntnisse: • Entwicklung von Cluster-, Cliquen- und Subgruppenanalyse

8. Historie Synthese Zusammenführung der Betrachtungsweisen: • Homan (30er und 40er Jahre): • Zusammenführung der experimentellen Seite der Psychologen und der Beobachtungen der Anthropologen • Idee: Beziehungen variieren bezügliche Frequenz, Häufigkeit und Richtung • Noch nicht mathematisiert • Harrison White (in Harvard ab 1960) • Strikte Mathematisierung anhand von algebraischen Ideen • Ergebnis: Ursprung der modernen Netzwerkanalyse

9. Vertrauen Vertrauensbegriff: Glaube an die Zuverlässigkeit Notwendigkeit des Vertrauens: • Funktionalität des Netzwerkes • Geschwindigkeit des Netzwerkes • Seriosität des Netzwerkes

10. Vertrauen Vertrauensbildung: Vertrauensbildung beruht auf verschiedenen Gründen • Konsistenz des Verhaltens • Wahrgenommene Fairness/Loyalität • Diskretion • Einhalten von Versprechen • Wahrgenommene Kompetenz • Anwesenheit des Interaktionspartners

11. Vertrauen Vertrauensbildung: Es gibt verschiedene Arten des Vertrauens : • History-based trust: Ausgangspunkt sind die bisherigen Erfahrungen • Category-based trust: Vertrauen basiert hier auf der Zugehörigkeit zur selben sozialen oder organisatorischen Einheit

12. Vertrauen Vertrauensbildung: • Rule-based trust: Sicherheit und Informationen werden durch formelle und informelle Regeln unseres Zusammenlebens geschaffen. • Dritte als Vertrauensüberträger: Experten/Dritte fördern durch sachliche Informationen Vertrauen.

13. Matrix Notation Netzwerk Notation • Graphen Notation F • Algebraische Notation • BFC

14. Netzwerkanalyse • Zentralität und Prestige • Wichtigkeit/Repräsentanz von Akteuren • Zentralität: Akteur ist an vielen ungerichteten Beziehungen beteiligt • Prestige: Akteur, der von vielen anderen angepeilt wird • Ein Autor A zitiert viele ange- sehene Autoren, wird aber von diesen nicht erwähnt. • Stern-Graph hat die max. Zentralität

15. Netzwerkanalyse • Cliquenanalyse • Unterteilung des Gesamtnetzwerkes in Cliquen • Abgrenzung mittels inneren Verbundenheit • Alle Akteure müssen direkt miteinander verbunden sein • max. Cliquen: {1,2,3} {1,3,5} {3,4,5,6}

16. Metriken der Analyse • Dichte • Verhältnis realisierter Beziehungen zu den möglichen Beziehungen im Netzwerk • Verdeutlicht die Verbundenheit des Netzes • Max. Anzahl aller Verbindungen bei g Akteuren: • Dichte mit L realisierten Verbindungen: • Wertebereich: [0;1]

17. Metriken der Analyse • Degree • Anzahl aller Knoten in der Nachbarschaft eines bestimmten Punktes • Nachbarschaft: Zwei Punkte müssen direkt miteinander verbunden sein • Informiert über die Eingebundenheit der Akteure im Netz • Indegree/Outdegree für gerichtete Beziehungen • Degree Zentralität CD(ni) eines Akteurs i: • d(ni): Anzahl aller benachbarten Punkte des Akteurs i • Wertebereich: [0;1]

18. Metriken der Analyse • Betweenness • Bewertet den Einfluss eines Akteurs auf den Informations-austausch zwischen zwei anderen • Ein Akteur ist zentral, wenn er sich zwischen vielen Beziehungen befindet (Maximum beim Stern Graph) • Betweenness Zentralität CB(ni) des Akteurs i: • gjk(ni): Anzahl der Punkte, die die Akteure j und k verbinden und zudem den Akteur i beinhalten • Wertebereich: [0;1]

19. Metriken der Analyse • Closeness • Bezeichnet die Nähe (Distanz) eines Akteurs zu anderen • Akteur i ist zentral, wenn er schnell mit den restlichen interagieren kann • Closeness Zentralität CC(ni) des Akteurs i: • d(ni,nj): Distanzfunktion, die alle Verbindungen des Akteurs i zum Akteur j zählt • Wertebereich: [0;1]

20. Case Study • Grundlagen: • Verteilte Teams: • International verteilt, keine gemeinsame Arbeitshistorie, neuartige Aufgaben • Organisatorisch und kulturell heterogen • Kommunikationsstruktur • Knowledge: • Wissen ist an das Individuum gebunden • Abhängigkeit von Erfahrung und Kenntnis • Motivation zum Knowledge Transfer in Verteilten Teams als Problem

21. Case Study • Eckdaten • Fallstudie von Bosch-Sijtsema, Rispens 2002

22. Case Study • Vorgehen • Analyse der Kommunikationsstruktur • Degree-Analyse • 3x Meetings zur Teambildung • Präsentation jedes Mitgliedes (Ausbildung, Berufserfahrung, Forschungsinteresse,...) • Vorstellen der SN Analyseergebnisse und Konfrontation • Beratung der Mitglieder • Teamrestrukturierung

23. Case Study • Kommunikationsstruktur 1996 und 1998

24. Case Study • Degree-Analyse

25. Case Study • Ergebnisse • Mittels der SNA und das gemeinsame Besprechen der Ergebnisse mit den VT Mitgliedern, wurde die Stärke der Beziehungen und das Kommunikationsmuster klarer. • Die Mitglieder konnten auf Basis dessen Kommunikations-lücken schließen und die Teams restrukturieren. • Dies verbesserte den Wissensaustausch und somit den gesamten Teamerfolg.

26. Beziehungen/Ties • Soziale Netzwerke bestehen aus strong und weak ties (starken und schwachen Beziehungen). Auf diese Weise kann die Beziehungsqualität zwischen zwei Akteuren angegeben werden. • Strong ties: • lange Kontaktdauer • emotionale Nähe • Reziprozität der Beziehung • hohe Kontakthäufigkeit

27. Beziehungen/Ties • Weak ties: • Schwache Beziehungen stellen das Gegenteil von „strong ties“ dar. Das bedeutet aber nicht, dass diese Beziehungen nicht wichtig für ein Netzwerk sind. • Granovetter hat 1973 das Theorem der „Strength of weak ties“ aufgestellt. • Weak ties: • bilden Brücken zu entfernten Sozialen Netzwerken • Integrieren in ein Gesamtnetzwerk • Verschaffen Zugang zu nicht-redundanten Informationen

28. Beziehungen/Ties Durch weak ties, die Brücken zwischen zwei Netzwerken bilden, werden neu Informationen von einem in das andere Netzwerk gebracht. So kann z.B. durch die „Strenght of weak ties“ die Jobsuche unterstützt werden. weak tie = Brücke

29. „The small world problem“ Netzwerkanalysen verfolgen häufig „Spuren“ oder Netzwerkpfade, die durch Netzwerkketten abgebildet werden. Auf diese Weise könne einzelne Cliquen/Netzwerke in Beziehung zu anderen gesetzt werden. Milgram versuchte in seiner „Small World-Studie“ (1967) die „Vernetzung“ der Gesellschaft nachzuweisen. Er hat überprüft, wie viele Stationen ein Brief benötigt, der einer Person mit einer ihr unbekannten Adresse gegeben wird und der nur an persönlich bekannte Personen verschickt werden darf, um seinem Ziel zu erreichen. Ergebnis: durchschnittlich werden 6 Stationen benötigt

30. „The small world problem“ • Milgrams Studie wird immer wieder aufgegriffen und nachgestellt, um Vernetzungen aufzuzeigen. Durch mehrfache Analysen wurde festgestellt, dass das Nutzen von „professional“ ties und „weaker“ ties Erfolg versprechender ist („strength of weak ties“). • Studie der Columbia University New York (Ende 90´er Jahre) hatte zum Ergebnis: • 5 Stationen wenn Start und Ziel im gleichen Land sind • 7 Stationen wenn Start und Ziel in verschiedenen Ländern liegen

31. Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!