Die Netzwerktheorie und "multi dimensional scaling". Analyse und Anwendung in wissenschaftlichen Arbeiten im Bereich der Wirtschaftswissenschaften

Inhaltsverzeichnis

1. Netzwerkanalyse und Netzwerktheorie
1.1. Die Geschichte der Netzwerkforschung
1.2. Von der Theorie zu Methoden
1.3. Netzwerkvisualisierung
1.3.1. Daten
1.3.2. Darstellung
1.3.3. Multidimensional Scaling
1.3.4. Limitationen
1.3.5. Merkmale guter Netzwerkforschung

2. Rezension wissenschaftlicher Netzwerkforschung
2.1. Forschungsarbeit I
2.1.1. Formale Analyse
2.1.2. Inhaltliche Analyse
2.2. Forschungsarbeit II
2.2.1. Formale Analyse
2.2.2. Inhaltliche Analyse

3. Vergleich und Fazit

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 Soziogramm

Abbildung 2 Soziomatrix

Abbildung 3 Soziogramm

Abbildung 4 Kapitalverflechtungen in Deutschland 1996

Abbildung 5 Abgeleitete Stimulus-Konfiguration: Euklidisches Distanzmodell

Abbildung 6 Transaktionsnetzwerk des Clusters "Film-Industrie" Babelsberg

„Die Netzwerktheorie und -analyse mittels „ multi dimensional scaling“ und deren Anwendung in wissenschaftlichen Arbeiten im Bereich der Wirtschaftswissenschaften“

Hinweis: die Aufgabenstellung dieser Hausarbeit beinhaltet diese nach den Layoutvorgaben für Autoren eines bestimmten Journals zu formatieren. Gewählt wurde das „Journal of Econometrics“ ( Journal of Econometrics: Author Information Pack, 2020). Zumal die Vorgaben struktureller Natur sind wurde die Optik nach eigenem Ermessen nachempfunden. Eventuelle Abweichungen sind durch Erwägungen der Sinnhaftigkeit begründet.

1. Netzwerkanalyse und Netzwerktheorie

1.1. Die Geschichte der Netzwerkforschung

Der Ursprung lässt sich auf G. Simmel zu Beginn des 20. Jahrhunderts verorten (Bögenhold & Marschall, 2010, S. 387): „In jedem Augenblick spinnen sich solche Fäden, werden fallen gelassen, wieder aufgenommen, durch andere ersetzt, mit andern verwebt. Hier liegen die [...] Wechselwirkungen zwischen den Atomen der Gesellschaft, die die ganze Zähigkeit und Elastizität [des] Lebens der Gesellschaft tragen.“ (Simmel, 1908, S. 15). Er untersuchte, was wir unter Netzwerken verstehen: „Identifizierbare Beziehungsmuster von Vernetzungen unter Individuen und sozialen Systemen jeder Art und Größe.“ (Schäfers, 2013, S. 116).

In den 20er Jahren begann die Erforschung von netzartig strukturierten Gruppendynamiken und die Etablierung von konzeptuellen Begriffen. Moreno, Begründer der Netzwerkanalyse (Schnegg, 2010, S. 23), stellte Netzwerke erstmalig in einem Soziogramm dar: Eine Grafik aus Knoten und Kanten, die, gerichtet durch Pfeile oder ungerichtet , Beziehungen (Kanten, eng. „ties“) darstellen (Abb.1) (Scott, 2017, S. 14).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1. Soziogramm

Quelle: https://www.researchgate.net/figure/Sociometric- star-analogy-for-developing-relationships-between-actors- nodes-and-hubs Abgerufen am 31.01.2020

1.2. Von der Theorie zu Methoden

Barnes benannte das Konzept in den 50er Jahren als „Netzwerk“ (Wellman, 1997, S. 21). In dieser Zeit entwickelte sich aus der Netzwerktheorie durch mathematische Methoden die -analyse (Scott, 2017, S. 12 f., 16; Bögenhold & Marschall, 2010, S. 391 f.). Jedoch sind die Begriffe bis heute nicht klar trennbar: Es handelt sich nicht um eine alleinstehende Methode, die ohne theoretische Rückgriffe funktionieren würde (Bögenhold & Marschall, 2010, S. 388, 396 f.). In den 60er und 70er Jahren erlebte sie ihren Durchbruch zur eigenständigen Forschungsrichtung. Die Gruppe um H. White an der Harvard University trug stark dazu bei, indem ein enormer methodischer Fortschritt, besonders durch die Blockanalyse und Algorithmen, erzielt wurde (Scott, 2017, S. 34 f.; Raab, 2010; Heider 2010, S. 407). Die wachsende Verfügbarkeit von Computer- und Programmierkapazitäten begünstigte diese Entwicklung (Raab, 2010, S 32).

Prominente Beispiele aus der Theorie sind beispielsweise „The Strenght of Weak Ties“ von Whites Student Granovetter, (1973) oder Burts Idee von strukturellen Löchern im Jahre 1992 (Bögenhold & Marschall, 2010, S. 395).

Dies sind einige Schattierungen der Netzwerktheorie, die theoretisch vielseitige Entwicklungen gemacht hat und ebenso vielseitig in die Methodik einfließt (Erlhofer, 2010).

1.3. Netzwerkvisualisierung

Grundsätzlich haben Netzwerkvisualisierungen die Funktion Strukturen, Zusammenhänge und Mechanismen aufzuzeigen (Fuhse, 2016, S. 17). Als eine dieser Methoden gilt die Netzwerkvisualisierung. Die Erfassung und Berechnung komplexer Darstellungen hat sich durch Datenbanken, wachsende Rechenleistung und Algorithmen stetig entwickelt (Krempel, 2010, S. 217 f.).

1.3.1. Daten

Netzwerkanalysen benötigen eine große Datenbasis, die im Quadrat von dem analysierten System abhängt (Krempel, 2010, S. 215 f.). Es müssen nicht nur Akteure (Personen, Organisationen, etc.) erfasst sein, sondern auch relationale Informationen. Es kann auf bestehende Daten zurückgegriffen werden oder sie können durch Befragungen und Recherche erhoben werden (Holzer, 2009, S. 669 ff.).

1.3.2. Darstellung

Aus der entstehenden Beziehungsmatrix (Abb. 2) kann ein Graph abgeleitet werden (Abb. 3):

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3. Soziogramm

Quelle: Holzer, 2009, S. 670

Die Verbindungen im Graphen sind in der Matrix durch eine 1 dargestellt. Würden diese gerichtet oder gewichtet, also mit Pfeilen gekennzeichnet oder verschiedene Beziehungsstärken durch Entfernung dargestellt sein, würde sich dies in der Matrix durch negative und/oder abgestufte Werte widerspiegeln (Holzer, 2009, S. 670). Die Größe, Form oder Textur der Knoten kann nach dienlichen Merkmalen, wie Mitarbeiterzahl oder Einkommen, variiert werden. Einfärbungen eignen sich beispielsweise zur Markierung von geografischen Zuordnungen (Pfeffer, 2008, S. 234 ff.). Je nach Untersuchungsgegenstand kann die Darstellung mehr als zweidimensional oder auf mehreren Ebenen erfolgen (Windhager, Zenk & Risku, 2008). Strukturell wird zwischen Gesamtnetzwerken (alle Knoten und Kanten des untersuchten Systems) oder Ego-Netzwerken (Ausschnitt aus der Perspektive eines Akteurs) unterschieden (Erlhofer, 2010).

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