Computational Social Network Analysis

Trends, Tools and Research Advances


Seminararbeit, 2010
21 Seiten

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Einleitung

2 Hintergrund

3 Aspekte zur Untersuchung sozialer Netzwerke
3.1 Datensammlung in Netzwerken
3.2 Veranschaulichung von Daten in Netzwerken
3.3 Praxisbeispiel

4 Schlüsselfiguren in Netzwerken

5 Bedeutung von Gruppen

6 Analyse von Interaktionen in Netzwerken
6.1 Die SCAN-Methode
6.1.1 Auswählen
6.1.2 Einordnen
6.1.3 Benutzen
6.1.4 Praxisbeispiele
6.2 Die DISSECT-Methode
6.3 Entwicklung von Communities

7 Analyse von Beziehungen am Beispiel des e-Learnings

Quellen

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 - Visualisierung von Roberts Position im Netzwerk - [AHS10], S. 21

Abbildung 2 - Schlüsselrollen in Netzwerken - [AHS10], S. 30

Abbildung 3 - Entwicklung der Google TorCamp Plattform - [CH09], S. 47

Abbildung 4 - 1. Zeitperiode (51 Mitglieder, 200 Beziehungen) - [CH09], S. 33

Abbildung 5 - 4. Zeitperiode (136 Mitglieder, 563 Beziehungen) - [CH09], S. 34

Abbildung 6 - Visualisierung kohäsiver Gruppen der TorCamp Studie - [AHS10], S. 95

Abbildung 7 - Agglomerative Clustering tree map - [AHS10], S. 312

Abbildung 8 - Beziehungen in eLearning Kursen - [AHS10], S. 313

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1 - Kategorien zur Analyse sozialer Netzwerke - Vgl. [AHS10], S. 7

Tabelle 2 - Beispielmatrix der Socio-Centric Methode - Vgl. [AHS10], S. 11

Tabelle 3 - Graphen für die Analyse sozialer Netzwerke - Vgl. [SSA10], [AHS10], S. 13

Tabelle 4 - Matrizen für die Analyse sozialer Netzwerke - Vgl. [AHS10], S. 15 ff

Tabelle 5 - Beispielbefragung um Roberts Beziehungen zu ermitteln - Vgl. [AHS10], S. 20

Tabelle 6 - Matrix zur Analyse des Vertrauens - Vgl. [AHS10], S. 22

Tabelle 7 - Arten von Schlüsselrollen - Vgl. [LS02], S. 36 ff

1 Einleitung

Diese Ausarbeitung befasst sich mit dem Thema Computational Soical Network Analysis. Ziel ist es, dem Leser einen Einblick in diese Thematik zu verschaffen. Dabei werden Hintergründe, anwendbare Methoden und Tools vorgestellt, die hierbei Verwendung finden.

Zunächst wird dabei näher auf den Hintergrund, also warum dieses Gebiet als Forschungsgegenstand so interessant ist, eingegangen.

Anschließend werden verschiedene Aspekte, die man im Rahmen der Analyse sozialer Netzwerke untersuchen kann benannt. In diesem Zusammenhang werden auch zwei verschiedene Kategorien zur formalen Analyse benannt. Zur Verdeutlichung wird die Verwendung dieser am Ende des Kapitels auch noch einmal anhand eines Praxisbeispiels gezeigt.

Das nächste Kapitel befasst sich mit der Fragstellung, wie Schlüsselfiguren in Netzwerken ermittelt werden können und was für Rollen diese spielen. Dabei werden auch die verschiedenen Arten von Schlüsselfiguren benannt.

Eine weitere zentrale Rolle in der Analyse sozialer Netzwerke nehmen Gruppen ein. Die Bedeutung von Gruppen und wie man sie ermitteln kann wird im nächsten Kapitel erläutert.

Aufbauend auf den Gruppen sollen Interaktionen innerhalb von Netzwerken untersucht werden. Hierfür werden zunächst die nötigen Werkzeuge, wie die SCAN oder DISSECT Methode vorgestellt und anschließend die Einsatzgebiete anhand von Beispielen verdeutlicht.

Im 7. Kapitel wird eine eLearning Plattform näher betrachtet. Hierbei werden zunächst die Eigenschaften und Besonderheiten von eLearning Plattformen beschrieben und anschießend anhand eines Praxisbeispiels verschiedene Methoden zur Analyse sozialer Netzwerke angewendet.

2 Hintergrund

Die Entwicklung sozialer Netzwerke wie Xing, Studivz oder Facebook bietet den Nutzern verschiedene Interaktionsmöglichkeiten. Hierzu gehören beispielsweise die Mensch zu Mensch (z.B. Nachrichtenaustausch) oder die Mensch zu Technologie Interaktion (z.B. Pflegen von Profildaten, Onlinegames).[1] [2] Diese Tatsache und auch viele andere interessante Fragestellungen wie z.B der Zusammenhang von Personen oder Gruppen haben dazu geführt, dass der Bereich der Analyse sozialer Netzwerke immer stärker wächst. Die Entwicklung hin zu Web 2.0 hat diesen Trend dabei noch zusätzliche unterstützt, da es den Benutzern die Möglichkeit gibt, sich ähnlich wie in realen sozialen Netzwerken, selbst zu organisieren. Dies beinhaltet u. a. die Auswahl des Freundeskreises, der Gruppenzugehörigkeit oder die Möglichkeit sofort, global und kostenlos eine Vielzahl von Informationen zu verteilen und einzusehen.[3]

3 Aspekte zur Untersuchung sozialer Netzwerke

Es gibt mehrere Aspekte, die in Bezug auf soziale Netzwerke untersucht werden können. Ein Beispiel wäre die Fragstellung, warum wir bestimmten sozialen Netzwerken beitreten. Diese Frage bildet zugleich den Hauptaspekt bei der Analyse sozialer Netze. Die Antwort lässt sich dabei verschiedenen Motivationsfaktoren zuordnen.

- Informationsaustausch
- Soziale Aspekte
- Freundschaften
- Erholung[4]

Nachfolgend sind die einzelnen Kategorien noch einmal in einer Tabelle zusammengefasst.

Tabelle i - Kategorien zur Analyse sozialer Netzwerke - Vgl. [AHS10], S. 7

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Ein weiterer Aspekt, der bei sozialen Netzwerken untersucht werden kann, betrifft die Struktur der Netzwerke. Bei dieser Betrachtung werden sowohl gesellschaftliche als auch kulturelle Aspekte berücksichtigt. Untersuchungen in diesem Gebiet ermöglichen Rückschlüsse darauf, ob ein Netzwerk straff begrenzt ist, es also z.B. einen aufgrund gemeinsamer Interessen eingeschränkten Nutzerkreis gibt, oder ob es sich um ein weit verteiltes Netzwerk handelt.[5] Der Schwerpunkt der Untersuchungen liegt dabei mehr darauf die Beziehungen der Mitglieder untereinander zu untersuchen, als die Eigenschaften eines einzelnen Mitgliedes näher zu betrachten. Es wird zwischen zwei verschiedenen Kategorien zur formalen Analyse unterschieden.

- Datensammlung in Netzwerken
- Veranschaulichung von Daten in Netzwerken[6]

3.1 Datensammlung in Netzwerken

Die Datensammlung dient der Ermittlung von Hintergrundinformationen zur Entwicklung des Netzwerkes und dessen räumlicher Ausdehnung. Es wird also versucht zu ermitteln, was für Möglichkeiten (z.B. im Bereich der Interaktion) den Mitgliedern geboten werden, wie diese untereinander Interagieren (z.B. Diskussionen, Austausch von Informationen) und in welchem Umkreis (z.B. räumlich oder thematisch) sich die Handlungen der Mitglieder bewegen.[7]

Hierbei findet die sogenannte Socio-Centric Methode Verwendung. Sie wird bei der Betrachtung der Beziehungen der Mitglieder untereinander eingesetzt. Zweiergruppen bilden dabei logisch die kleinste Basis für Interaktionen. Die Datensammlung erfolgt in 3 nacheinander folgenden Stufen.

1. Ermitteln der Beziehung eines Mitgliedes zu allen anderen
2. Untersuchen dieser Beziehungen in Hinblick auf Stärke, Bestätigung und Vielfältigkeit
3. Verschaffen eines Gesamtüberblicks über das betrachtete Netzwerk (Größe, Dichte)[8]

Um an diese Daten heran zu kommen, müssen die einzelnen Mitglieder Fragen zu anderen Mitgliedern beantworten können. Die Auswertung der Antworten erfolgt dabei anhand einer Matrix.

Tabelle 2 - Beispielmatrix der Socio-Centric Methode - Vgl. [AHS10], S. 11

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Zahl gibt dabei jeweils die Antwort des befragten Mitgliedes in Bezug auf das zu beurteilende Mitglied an. Jede Matrix gilt für eine Frage und zeigt die Beziehungen der Mitglieder unter diesem Gesichtspunkt an. Aufgrund des hohen Erfassungsaufwandes ist die Socio-Centric Methode eher an kleinere Gruppen mit 20-50 Personen gerichtet und wird bei größeren Stichproben eher selten verwendet.[9]

Im Gegensatz dazu gibt es auch noch die Ego-Centric-Methode. Charakteristisch für die diese Methode ist, dass der Fokus stärker auf das einzelne Mitglied als auf das gesamte Netzwerk gelegt ist. Zudem spielen die Beziehungen von ausgewählten Mitgliedern eine zentrale Rolle. Hierbei gilt, desto mehr Beziehungen ermittelt werden, desto zentraler ist die Rolle dieser Person für das Netzwerk und desto weniger Beziehungen vorhanden sind, desto unbedeutender ist sie im Gegenzug.[10]

3.2 Veranschaulichung von Daten in Netzwerken

Unter der Veranschaulichung von Daten in Netzwerken wird die Darstellung von jeglichen Daten in Form von Bildern, Diagrammen o.ä. verstanden. Diese Form der Analyse zeichnet sich dadurch aus, dass sie schnell möglichst viele Informationen vermitteln kann, dabei helfen kann vorher unbekannte Tatsachen bzw. Beziehungen zu entdecken oder aber einen besseren Einblick in bereits erforschte Gebiete verschafft.

Graphen, die hierbei Verwendung finden sind zum Beispiel folgende:

Tabelle 3 - Graphen für die Analyse sozialer Netzwerke - Vgl. [SSA10], [AHS10], S. 13

Neben den Graphen können auch Matrizen verwendet werden, um Beziehungen abzubilden.

[...]


[1] Vgl. [AHS10], S. v

[2] Vgl. [BBFI10]

[3] Vgl. [AHS10], S. 3 ff

[4] Vgl. [AHS10], S. 6 f

[5] Vgl. [SC00]

[6] Vgl. [AHS10], S. 8 ff

[7] Vgl. [AHS10], S. 8 ff

[8] Vgl. [GR83], S. 201 ff

[9] Vgl. [AHS10], S. 9 ff

[10] Vgl. [AHS10], S. 9 ff

Ende der Leseprobe aus 21 Seiten

Details

Titel
Computational Social Network Analysis
Untertitel
Trends, Tools and Research Advances
Hochschule
Universität Hamburg
Autoren
Jahr
2010
Seiten
21
Katalognummer
V160118
ISBN (eBook)
9783640733064
ISBN (Buch)
9783640733156
Dateigröße
900 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Soziale Netzwerke, SCAN Methode, DISSECT Methode, Interaktion
Arbeit zitieren
Kai Subel (Autor)Michel Schultz (Autor), 2010, Computational Social Network Analysis, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/160118

Kommentare

  • Noch keine Kommentare.
Im eBook lesen
Titel: Computational Social Network Analysis


Ihre Arbeit hochladen

Ihre Hausarbeit / Abschlussarbeit:

- Publikation als eBook und Buch
- Hohes Honorar auf die Verkäufe
- Für Sie komplett kostenlos – mit ISBN
- Es dauert nur 5 Minuten
- Jede Arbeit findet Leser

Kostenlos Autor werden