Inhaltsverzeichnis

Verzeichnis  der Tabellen.  3

Verzeichnis  der Abbildungen.  3

Verzeichnis  der Abkürzungen.  3

Symbolverzeichnis.   3

1.Einleitung.   5

2.Soziale  Netzwerkanalyse (SNA)  5

2.1.Einführung  und Definition.  5

2.2.Soziometrische  Analyse und Graphentheorie.  7

2.2.1.Starke  und schwache Verbindungen.  9

2.2.2.Strukturelle  Löcher und Brokerpositionen.  10

2.3.Dichte  als ausgewählte netzwerkanalytische Maßzahl.  11

3.Case  Manager aus Sicht der SNA.  13

3.1.Definition  Case Management und Kernfunktionen des Case Managers.  13

3.2.Anwendung  ausgewählter Analyseverfahren der SNA.  15

3.3.Kritische  Betrachtung.  17

4.Anwendung  der SNA im Rahmen der Studie von Reagans und Zuckerman.  18

4.1.Vorstellung  der Studie.  18

4.1.1.Kausalmodell  und Hypothesen.  19

4.1.2.Zugrunde  liegende Netzwerktheorien.  20

4.2.Methoden.   21

4.3.Ergebnisse.   22

5.Fazit.   23

Verzeichnis  der zitierten Literatur.  25

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VERZEICHNIS DER TABELLEN

Tabelle 1: Grad der Verbundenheit (Degree)...........................................................7

VERZEICHNIS DER ABBILDUNGEN

Abbildung 1: Graph auf N = {1,…,5}.........................................................................7 Abbildung 2: Gerichtete (links) und ungerichtete (rechts) Kanten............................8 Abbildung 3: Netzwerk mit starken und schwachen Verbindungen .....................9 Abbildung 4: Soziogramm eines Case Management-Netzwerks im Krankenhaus 15 Abbildung 5: Netzwerk des Patienten y mit Case Manager...................................16 Abbildung 6: Netzwerk des Patienten y ohne Case Manager................................17 Abbildung 7: Kausalmodell in Anlehnung an Reagans/Zuckerman (2001, S. 507)

.................................................................................................................................19

VERZEICHNIS DER ABKÜRZUNGEN

SNA Soziale Netzwerkanalyse

SYMBOLVERZEICHNIS

< kleiner als = gleich > größer als ∆ Dichte eines Graphen ∑ Summenoperator ≠ ungleich a m Faktorladung für Item m E Kante (edge/ edges) G Graph (graph) i Mitglied i

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j Mitglied j k Team m Item max(z ijk )

N Knoten (nodes) nh ik individuelle Netzwerkheterogenität des Teammitglieds i NH k Netzwerkheterogenität des Teams k N k Anzahl der Teammitglieder im Team k P Pfeil p ijk Anteil der tatsächlichen Interaktionen des Mitglieds i zum Mitglied j des

Teams k r Korrelation [-1;1] SD Standardabweichung s mk Faktorwert, den Team k für das Item m besitzt w ijk Gleichheitsgrad bezüglich der Organisationszugehörigkeitsdauer zwischen

den Mitgliedern i und j des Teams k z ijk berichtete Kommunikationsfrequenz zwischen i und j; є {0,1,2,3,4} α Irrtumswahrscheinlichkeit β 1

β 2 Beziehung zwischen demografischer Diversität und Netzwerkdichte δ Produktivität λ 1 Beziehung zwischen Netzwerkheterogenität und Produktivität δ λ 2 Beziehung zwischen Netzwerkdichte und Produktivität δ є [0;1] Wertebereich von null bis eins є Element von

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1. EINLEITUNG

Die soziale Netzwerkanalyse (SNA) verkörpert eine strukturelle Analyse sozialer Beziehungen und stellt somit ein Instrument zur Erfassung sozialer Ressourcen und sozialen Kapitals dar. Die Anfänge der Netzwerkanalyse und der Netzwerktheorie können bis in das vorletzte Jahrhundert skizziert werden. Eine Reihe von vielfältigen Entwicklungslinien verschiedenster Forschungsfelder und Fachdisziplinen sind verwoben zur heutigen sozialen Netzwerkanalyse. ¹ Die Analyse sozialer Netzwerke beinhaltet ein großes theoretisches Potential und findet eine vermehrte Anwendung in unterschiedlichsten Forschungsrichtungen. ² Das Ziel dieser Arbeit ist die Darstellung der sozialen Netzwerkanalyse anhand ausgewählter Aspekte und Beispiele. Das einführende Kapitel legt den Fokus auf die soziale Netzwerkanalyse selbst. Neben einer Einführung und Definition werden die soziometrische Analyse und die Graphentheorie in den Vordergrund gestellt. Dabei finden insbesondere starke und schwache Verbindungen Erwähnung. Dies wird ergänzt mit den Erläuterungen über strukturelle Löcher und die Besonderheit der Brokerposition. Abschließend wird die Dichte als ausgewählte netzwerkanalytische Maßzahl vorgestellt. Vor diesem Hintergrund wird im nachfolgenden Kapitel die Funktion des Case Managers aus der Sicht der SNA betrachtet. Ein selbst entworfenes Beispiel bietet die Grundlage zur Anwendung der ausgewählten Aspekte der Netzwerkanalyse, unter anderem in Form der Berechnung der Dichte. Eine weitere Anwendungsmöglichkeit der SNA wird im Rahmen der Studie „Network, diversity, and productivity: The social capital of corporate R&D teams“ von Reagans und Zuckerman geboten. Daher befasst sich ein Kapitel mit den Inhalten, Methoden und Ergebnissen dieser Studie. Den Abschluss bildet das Fazit, welches das theoretische Potential der SNA untermauert.

2. SOZIALE NETZWERKANALYSE (SNA)

2.1. Einführung und Definition

Die Soziale Netzwerkanalyse ist einerseits eine Theorieperspektive auf soziale Beziehungen und andererseits eine Methode zur Beschreibung und Analyse sozialer Netzwerke in Form eines Sets formaler Verfahren. Als interdisziplinär

¹ Vgl. Scott 2000, S. 8 ff.

² Vgl. Henning 2006, S. 29 ff.

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verwendeter Ansatz dient die SNA der Untersuchung verschiedener Netzwerke in unterschiedlichen Forschungsdisziplinen. Soziale Netzwerke bilden dabei den Untersuchungsgegenstand. 3

Im Allgemeinen wird unter sozialen Netzwerken ein Geflecht sozialer Beziehungen verstanden, bestehend aus einer definierten Menge von individuellen, kollektiven oder korporativen Akteuren. ⁴ Rein formal definiert stellt ein Netzwerk eine abgegrenzte Menge von Knoten und der zwischen ihnen verlaufenden Kanten dar. Diese Definition findet Orientierung an der graphischen Veranschaulichung von Netzwerken im Soziogramm oder im Graph (siehe ). 5

Ein soziales Netzwerk beinhaltet für seine Mitglieder verschiedene potentielle Ressourcen. Dabei soll das Augenmerk auf das Sozialkapital gerichtet werden, welches mit Hilfe der SNA erfasst werden kann. ⁶ Über eine exakte Definition von Sozialkapital ist man sich in der Literatur uneins. ⁷ Sozialkapital ist einerseits zu verstehen als eine bedeutende soziale Ressource innerhalb von Netzwerkbeziehungen (ressourcenorientierte Sichtweise) und anderseits als ein Aspekt der Sozialstruktur, welcher vielfältigere Handlungsoptionen auf der Ebene von Einzelakteuren, Akteursgruppen oder Gesellschaften ermöglicht (strukturelle Sichtweise). ⁸ Es gilt jedoch zu beachten, dass Interaktionen in sozialen Netzwerken nicht unbedingt zu Sozialkapital führen müssen, sondern unter Umständen auch zu einer sozialen Belastung (social liability) werden können. 9

Ziel der SNA ist es, soziale Netzwerke abzubilden und zu analysieren, um aus diesen Resultaten neue Erkenntnisse in der Netzwerkforschung zu gewinnen.

³ Vgl. Hass; Mützel 2008, S. 49.

⁴ Vgl. Wassernan; Faust 1994, S. 17 ff.

⁵ Vgl. Knoke; Yang 2008, S.8 ff.

⁶ Vgl. Weber 2008, S. 24 f.

⁷ Einen Überblick zahlreicher Definitionen präsentieren Adler und Kwon (2002, S.20 f.).

⁸ Vgl. Gabbay; Leenders 2001, S. 2 ff.

⁹ Vgl. Gabbay; Leenders 2001, S. 5 f.

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2.2. Soziometrische Analyse und Graphentheorie

In der Netzwerkanalyse werden soziale Netzwerke typischerweise als Graphen, als Relationen oder als Soziomatrizen dargestellt. ¹⁰ Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Visualisierung sozialer Netzwerke anhand von Graphen.

Auf solche Graphen ist die mathematische Graphentheorie anwendbar. ¹¹ Die wesentlichen Vorteile dieser Darstellungsform liegen in ihrer Einfachheit und Anwendungsbreite für die unterschiedlichsten Netzwerke. Die Hauptnachteile resultieren aus der fehlenden Möglichkeit zur Abbildung von Kausalbeziehungen sowie der mit der Netzwerkgröße steigenden Unübersichtlichkeit.

Soziogramme beruhen auf einer Konzeption sozialer Netzwerke als Graphen. Mathematisch ist ein Graph definiert als ein Paar G = (N, E) disjunkter Mengen, wobei E eine Teilmenge von [N]² ist. Die Elemente von E nennt man Kanten (edges), diese sind also 2-elementige Teilmengen von N. ¹² Als Knoten (nodes) des Graphen G bezeichnet man die Elemente von N. Knoten verkörpern Akteure, diese wiederum können u.a. einzelne Individuen, Teams, Organisationen und Unternehmen repräsentieren.

Die Abbildung 1 zeigt einen Graphen auf N = {1,…,5} mit der Kantenmenge E= {{1,2}, {1,3}, {2,3}, {3,4}}. Alle Akteure außer dem Akteur 5 sind benachbart (adjazent). Der Akteur 5 ist unverbunden, da ihn weder ein direkter noch ein indirekter Weg mit den anderen Akteuren verbindet. Die Zahl der Akteure in der Nachbarschaft bezeichnen den Grad der Verbundenheit, den so genannten Degree (of connection). ¹³ Eine Übersicht über die Grade der Verbundenheit der Akteure aus Abbildung 1 bietet die Tabelle 1.

Tabelle 1: Grad der Verbundenheit (Degree)

Abbildung 1: Graph auf N = {1,…,5} Quelle: Eigene Darstellung

¹⁰ Vgl. Trappmann; Hummell; Sodeur 2005, S. 13 ff.

¹¹ Vgl. Wassernan; Faust 1994, S. 93 ff.

¹² In Anlehnung an Jungnickel 2008, S. 2 ff.

¹³ Vgl. Diestel 2006, S. 5.

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