Soziale Netzwerkanalyse. Eine kritische Analyse und Potenziale

Inhaltsverzeichnis

ABSTRACT

ABBILDUNGSVERZEICHNIS

TABELLENVERZEICHNIS

1 EINLEITUNG

2 ESSENTIELLE GRUNDLAGEN
2.1 WICHTIGE BEGRIFFE
2.2 DREI ARTEN VON NETZWERKTYPEN
2.3 ENTSTEHUNG
2.4 ANWENDUNGSBEREICHE DER SNA

3 WESENTLICHE METHODEN, EIGENSCHAFTEN UND KRITIKEN
3.1 ROLLEN IN NETZWERKEN
3.2 RELEVANTE METHODEN DER NETZWERKFORSCHUNG
3.2.1 Zentralität und Prestige
3.2.2 Cliquen und Teilgruppen
3.2.3 Softwarebasierte Methoden
3.3 EINE MUSTERVORGEHENSWEISE DER ANALYSE
3.4 KRITIKPUNKTE AN DER SOZIALEN NETZWERKANALYSE
3.4.1 Auswertung der gesammelten Daten
3.4.2 Ethische Betrachtung

4 EVALUATION ZWEIER AUSGEWÄHLTER PUBLIKATIONEN
4.1 ANALYSE INFORMELLER KOMMUNIKATIONSNETZWERKE AM BEISPIEL EINER FALLSTUDIE
4.1.1 Aufbau der Publikation
4.1.2 Inhalt
4.1.3 Kritische Evaluation der Publikation
4.1.4 Fazit
4.2 ON THE CORRELATION BETWEEN RESEARCH PERFORMANCE AND SOCIAL NETWORK ANALYSIS MEASURES APPLIED TO SCHOLARS COLLABORATION NETWORKS
4.2.1 Aufbau der Publikation
4.2.2 Inhalt und Methodik
4.2.3 Korrelationsmodell und Datenquellen
4.2.4 Auswertung
4.2.5 Kritische Evaluation der Publikation
4.2.6 Fazit

5 REFERENZMODEL UND ANWENDUNGSSZENARIUM
5.1 IMPLIKATIONEN FÜR DIE DURCHFÜHRUNG
5.2 MOTIVATION ZUR DURCHFÜHRUNG EINER EIGENEN SNA

6 FAZIT

LITERATURVERZEICHNIS

Abstract

Autoren: Jan Krumnow, Alexander Lemke, Erzsébet Tolnai, Martin Tschitschke Titel: Soziale Netzwerkanalyse - Eine kritische Analyse und Potenziale

Wer kommuniziert mit wem, wie finden Informationen ihren Weg von A nach B? Die Frage wie ein soziales Netzwerk aufgebaut ist lohnt sich durchaus. Es können versteckte Verbindungen ins Licht gebracht werden, um Kollaboration leichter zu ermöglichen und um Zeit in unserem modernen rasenden Zeitalter zu sparen. In dem Bericht „Soziale Netzwerkanalyse - Eine kritische Analyse und Potenziale“ wird die Forschungsmethode der sozialen Netzwerkanalyse betrachtet. Die Methode wird vorgestellt und Fachbegriffe erklärt. Es findet eine kritische Analyse statt und es werden die Potenziale der SNA ausgearbeitet.

Der vorliegende Bericht gibt Antworten auf die Fragen: „Was ist soziale Netzwerkanalyse?“, „Welches methodische Vorgehen wird benötigt?“, „Wie wird ein soziales Netzwerk beschrieben?“, „Was sind die Kritikpunkte der SNA?“, sowie „Welche Potenziale bietet die SNA?“. Neben der Ausarbeitung der Theorie, werden zwei wissenschaftliche Publikationen über die SNA kritisch analysiert.

Der Bericht kommt zu dem Ergebnis, dass Wissenschaftler noch viel Forschungs- arbeit erbringen müssen, um einheitliche, allgemein gültige Ergebnisse präsentie- ren zu können. Methoden werden ständig neu entwickelt, Elektronische Program- me werden auf die neusten Erkenntnisse angepasst. Datenschutztechnische Fra- gen sind und bleiben ebenfalls ein zentrales Thema, da Länder oder Organisatio- nen über diese Angelegenheit unterschiedlicher Auffassung sind. Mit den Erkennt- nissen aus dem Bericht wird ein Gedankenanstoß eingeleitet, wie die Knoten und Kanten bei der Telekom in Verbindung mit HfTL Studenten verbunden sind. Nach dem Lesen dieser Arbeit können soziale Netzwerkanalysen verstanden, selbst konzeptioniert und durchgeführt werden.

Als Quintessenz lässt sich festhalten, dass die Methode der sozialen Netzwerkanalyse eine Forschungsmethode ist, die zunehmend an Bedeutung gewinnt, befindet sich aber noch nicht in der Reifephase. Nachdem die Forschungsmethode lange ignoriert wurde erkennen Unternehmen jetzt ihren Wert und untersuchen ihre Netzwerke um diese weiter zu optimieren.

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Wachstum der SNA Artikel

Abbildung 2: SNA Beispiel

Abbildung 3: Prozess SNA (Darstellung BPMN)

Abbildung 4: Übersicht über die Gliederung der ersten Publikation

Abbildung 5: Übersicht über die Gliederung der zweiten Publikation

Abbildung 6: Prozess SNA (Darstellung BPMN)

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Übersicht über die Publikationen

1 Einleitung

Jeder Mensch hat Bekannte, Leute die er besser kennt und solche, die er vielleicht lieber nicht kennen würde. Sozialwissenschaftler nennen die Menge von Bekannten ein soziales Netzwerk. Dabei ist heute unter dem Begriff Netzwerke längst nicht nur ein Bekannten-/Freundeskreis zu verstehen. Denn moderne Netzwerk-Gesellschaften zeichnen sich durch vielfältige Formen der Vernetzung aus: Unternehmen bündeln ihre Ressourcen in Unternehmens-Netzwerken (Intranet); Interessengruppen wirken in Poli- tik Netzwerken mit; im Internet hingegen kommuniziert man im globalen Maßstab in virtuellen Netzwerken welches täglich an Mitgliedern gewinnt.¹ Ein Beispiel für das boomende, virtuelle Netz ist Facebook. Es zählt heute mehr als 1 Milliarde Mitglieder, das entspricht einen Anteil von 15% der Weltbevölkerung. Die Forschung im Bereich sozialer Netzwerke hat in den letzten Jahren einen rapiden Aufschwung erfahren. Es gibt kaum mehr eine sozialwissenschaftliche Fachsparte, in der die Netzwerkperspekti- ve nicht bedeutungsvoll wäre.

Dieser Bericht soll Methoden, Vorgehensweisen und theoretische Perspektiven nahe bringen, die zum Verständnis dieser unterschiedlichen Varianten des Phänomens "Netzwerk" beitragen. Zudem zeigt der Bericht tiefe Einblicke in zwei wissenschaftliche Papers und zeigt dabei auf inwiefern sich die Vorgehensweisen einer Sozialen Netzwerkanalyse unterscheiden können.

Im zweiten Kapitel werden wesentliche Grundlagen erläutert, die zum weiteren Verständnis beitragen sollen. Um den Gesamtkontext des Werkes nachzuvollziehen, ist es wichtig Entstehung, Begriffe und Netzwerktypen der Sozialen Netzwerkanalyse (im weiteren Verlauf mit SNA abgekürzt) zu kennen, welches in dem genannten Kapitel als Einstieg gelten soll. Des Weiteren liefert dieses Kapitel das essentielle Vorwissen, um die weiteren Textabschnitte verstehen zu können.

Im Kapitel drei werden wichtige Eigenschaften die ein Netzwerk beschreiben, anhand eines Beispiels erklärt. Es werden allgemeine Vorgehensweise einer SNA festgehalten und mit anschließenden Methoden umschrieben. Ein wesentlicher Punkt in jedem wis- senschaftlichen Artikel ist die kritische Hinterfragung des Ganzen, der hier ebenfalls im Vordergrund steht.

Mit dem gewonnenen Wissen aus Kapitel drei baut das nächste, vierte-, Kapitel auf. Hier werden zwei wissenschaftliche Papers auf ihre jeweilige Vorgehensweise unter- sucht, beschrieben und anschließend bewertet, Dadurch kommt es logischerweise zu Diskrepanzen, die hier teilweise auch kritisch hinterfragt werden.

Im fünften Kapitel werden die wesentlichen Schritte einer SNA, in einem Referenzmodell, visualisiert. Das Referenzmodell soll dazu dienen die praktische Anwendung einer SNA in der Vorgehensweise zu verbessern. Dies kann dann anhand von einem praktischen Fall angewandt werden. Infolgedessen wird ein Szenario für die Durchführung einer eigenen SNA beschrieben werden. Diese SNA wird am Beispiel eines Kurses der Hochschule für Telekommunikation Leipzig (HfTL) durchgeführt. Der Kerninhalt dieses Kapitels soll das erworbene Wissen darstellen und soll als Anregung für die Durchführung einer Sozialen Netzwerkanalyse dienen.

Das sechste und letzte Kapitel wird für eine abstrakte Zusammenfassung des Berichts genutzt und wird mit einem finalen Fazit abgerundet.

2 Essentielle Grundlagen

Das soziale Netzwerk als solches, wie wir es aus dem Internet gewöhnt sind, umfasst das Konzept alle Aktivitäten von Internetnutzern in Bezug auf den Aufbau und die Pfle- ge ihres sozialen Netzwerks festzuhalten. Die (Kurz-) Definition eines sozialen Netz- werkes ist als eine Anzahl von Individuen, die miteinander eine Verbindung jeglicher Art herstellen, deklariert.²

Die beiden Autoren Boyd und Ellison, die in den letzten Jahren wesentlich zur Erkun- dung von sozialen Netzwerken beigetragen haben, definieren soziale Netzwerke als „web-based services that allow individuals to construct a public or semipublic profile within a bounded system, articulate a list of other users with whom they share a connection”.³

Typische Beispiele für Internet Netzwerke sind Facebook, MySpace, XING und Stu- diVZ. Die soziale Netzwerkanalyse (SNA) ist eine Methode der empirischen Sozialfor- schung. „Mit Hilfe der SNA kann die soziale Organisation einer Gruppe als Ganzes und die soziale Einbettung von Akteuren im Einzelnen präzise erfasst und beschrieben werden.“⁴

Als quantitative Sozialforschung bezeichnet die erfolgte Wahrnehmung der Welt im menschlichen Sinne. Forscher können somit den Ablauf des sozialen Lebens beobach- ten und prinzipiell erklären. Entgegen dazu wird in der qualitativen Sozialforschung das Verhalten einer Person nicht nur untersucht, sie ist auch ein erkennendes Subjekt, sie nimmt also die Welt ums sich herum wahr. Die Bedeutung der verwendeten Sprach- symbole in dem entsprechenden Kontext ist hier wesentlich. Vorausgesetzt ist, dass die Symbole von anderen verstanden werden und diese auch von Interaktionspartner erwidert werden. Ziel ist dabei, Prozesse zu rekonstruieren, die die wesentliche Struk- tur wiedergeben.⁵

2.1 Wichtige Begriffe

Im Folgenden sollen grundlegende Begriffe geklärt werden, die für eine soziale Netzwerkanalyse unabdingbar sind.

Als Akteur/ Individuum werden die zu untersuchenden Knoten des Netzwerkes bezeichnet, deren Beziehungen untersucht werden. Mögliche Akteure sind z.B. Menschen in einer Gruppe, Abteilungen eines Unternehmens.

Die Akteure sind über eine soziale Beziehung miteinander verknüpft, die sich bezüglich ihres Inhaltes, ihrer Intensität oder ihrer Form unterscheiden. Beispiele für Beziehungen sind persönliche Beziehungen (Freundschaft, Respekt usw.), Zugehörigkeit (z. B. zu Vereinen) oder physikalische Verbindungen (Flüsse, Straßen usw.).

Zwei weitere wesentliche Begriffe hängen mit der Beziehungsqualität in einem Netzwerk zusammen. Dort können Beziehungen als strong/ starke oder weak/ schwache sogenannte „Ties“ (Verknüpfungen) bezeichnet werden.

- Strong Ties: Häufigen Kontakt, erleichtertes Zusammenspiel und stabile Beziehung.
- Weak Ties: Wenig bis gelegentlicher Kontakt, reine Informationsquelle, Ef- fizienz fördernd und hohe Flexibilität.⁶

Eine Dyade ist eine Beziehung zwischen genau zwei Akteuren und somit die kleinste mögliche Einheit in der SNA. Die Triade ist besteht demnach zufolge aus drei Akteuren und allen möglichen Beziehungen unter diesen. Sie wird oftmals, wie die Dyade, im Rahmen der Untersuchung eines Gesamtnetzwerkes betrachtet.⁷

Der Begriff Gruppe umfasst alle Akteure zusammen, deren gemeinsame Beziehungen innerhalb eines Gesamtnetzwerkes betrachtet werden sollen. Infolgedessen ist eine Untergruppe eine Teilmenge von Akteuren eines Gesamtnetzwerkes.⁸

Der Begriff Relation ist ein häufig auftretendes in sozialen Netzwerkanalysen. Die Sammlung von Beziehungen eines bestimmten Typs unter Akteuren einer Gruppe wird als Relation bezeichnet. Ein Beispiel für einen Relationstyp sind Freundschaften von Schülern innerhalb einer Schulklasse.⁹

Der Begriff Netzwerk umfasst alle Akteure, Gruppen und Beziehungen, die als ein Netzwerk definiert bzw. abgegrenzt wurden.¹⁰

Zusammenfassend wurden die wesentlichen Begriffe attestiert, die für ein grundlegendes Verständnis einer tiefergehenden SNA vermitteln soll. Wie der letzte Abschnitt gezeigt hat sind Begriffe wie Akteur, Dyade, Relationen oder auch Strong Ties eine Grundvoraussetzung für das Verstehen einer Sozialen Netzwerkanalyse.

2.2 Drei Arten von Netzwerktypen

Innerhalb der Sozialen Netzwerkanalyse lassen sich drei Arten von Netzwerktypen unterscheiden.

Das sogenannte egozentrierte Netzwerk besteht aus einer als Ego (fokale Person) bezeichneten sozialen Einheit und deren Beziehungen zu einem oder mehreren Akteu- ren.¹¹ Statt von einem egozentrierten Netzwerk wird manchmal auch von einem per- sönlichen Netzwerk gesprochen. Die notwendigen Angaben stammen meist von der fokalen Person, dem Ego. Derjenige Akteur gibt Auskunft über ihre Beziehungen zu anderen Personen, über die Beziehungen zwischen diesen Anderen sowie über deren Eigenschaften. Während die Analyse sozialer Gesamtnetzwerke typischerweise auf verhältnismäßig kleine Gruppen beschränkt ist, haben die Untersuchenden bei ego- zentrierten Netzwerken die Möglichkeit, Aussagen über die soziale Einordnung einer großen Anzahl von Personen zu machen. So ist eine Korrelation zwischen der Bezie- hungs- und Netzwerkanalyse möglich.¹²

In One-Mode Netzwerken gibt es nur eine Klasse von Akteuren, die in einer Adjazenz- matrix in Zeilen und Spalten eingetragen und deren direkte Verbindung als Kante dar- gestellt wird. Die Beziehung von einem zu anderem Akteur wird mit null oder einer eins versehen. Wobei die eins für eine bestehende Beziehung und die null für keine Bezie- hung steht. One-mode-Netzwerke stellen die am weitesten verbreitete Art für die An- ordnung von Netzwerktypen dar. Wie der Name bereits sagt besteht das Netzwerk aus lediglich einer Art von Einheit und spannt eine quadratische Akteur-Akteur-Matrix auf. Im Fall von einem Arbeitnehmer, aus einem Betrieb, kann so festgehalten werden wer mit wem direkt oder indirekt im Kontakt steht. Das heißt im Beispiel vom Arbeitnehmer wem gegenüber er für seine Arbeit verantwortlich ist oder im Kontrast dazu, mit wem er neben der Arbeit auch noch private Angelegenheiten pflegt.¹³

Two-mode-Netzwerke umfassen zwei verschiedene Typen von Einheiten. Sie müssen nicht zwangsweise die gleiche Anzahl aufweisen und können deshalb auch in einer rechteckigen Matrix resultieren. In der Vertikalen können beispielsweise die Namen von Mitgliedern der politischen Elite aufgeführt sein. Wenn Organisationen die Horizon- tale bilden, kann man von Zugehörigkeitsnetzwerken (affiliation networks) sprechen, falls es sich um Ereignisse handelt, von einer Akteur-Event-Matrix.¹⁴ Die Idee eines Two-Mode Netzwerkes ist, dass Akteure eine Verbindung besitzen, wenn sie Teil eines Events, z.B. eines Sportvereins, einer gemeinsamen Beamtenfunktion oder eines Dis- kursraums sind. Anders als bei One-Mode-Netzwerken werden die Events als unter- suchte Entitäten behandelt. In einer Zugehörigkeitsmatrix (engl. Affiliationmatrix) ste- hen die Akteure in den Zeilen und die Events in den Spalten. Wenn ein Akteur an ei- nem Event teilnimmt oder Teil eines Diskursraums ist, wird dies mit einer Kante (also einer 1) zwischen Akteur und Event gekennzeichnet.¹⁵

2.3 Entstehung

Als die Soziologen sich erstmals mit dem Untersuchungen sozialer Netzwerke auseinander setzten war es noch lange Zeit eine Gretchenfrage der Soziologie, ob man makrosoziologisch oder mikrosoziologisch forscht. Infolgedessen haben sich beide Forschungsebenen unabhängig voneinander und somit parallel entwickelt. Die zwei letzten Jahrzehnte sind jedoch von einem rasant steigenden Interesse geprägt, den Zusammenhang zwischen Makro und Mikrophänomenen zu klären, also wie gesellschaftliche Strukturen und Handlungen voneinander abhängen.¹⁶

Die SNA ist nicht nur eine rein formale Theorie, sondern eher eine strukturelle und strategische Untersuchung sozialer Beziehungen. Im Expertenkreis wird darüber diskutiert, ob der Begriff „sozial“ gerechtfertigt ist, da Individuen in sozialen Netzwerken Entscheidungen treffen ohne die Interessen anderer Individuen dabei zu berücksichtigen, was letztendlich einem sozialen Kontext widerspricht. In der SNA ist die Beziehung zwischen den einzelnen Akteuren die erste Priorität. Die individuellen Eigenschaften werden in der Regel als zweites Anschauungsmerkmal untersucht.¹⁷

Soziale Interaktionen zwischen Menschen wurden das erste Mal in den 30er Jahren durch den deutschen Soziologen Georg Simmel analysiert und vorangetrieben, daher gilt er auch als Gründungsvater der SNA. „Gesellschaft kann nach Simmel als Summe von Individuen, die durch ein Netzwerk sozialer Beziehungen miteinander in Kontakt stehen und sich durch gegenseitigen Austausch vergesellschaften, verstanden wer- den.“¹⁸

Simmel betrachtete die Bedeutung der Größe einer zu untersuchenden Gruppe erst- mals mit der Fragestellung „Wie wirkt sich die Größe auf den Zusammenhalt eines Kol- lektivs aus, welche Rolle spielt die Größe bei Fragen der Unter- und Überordnung.“¹⁹

Die Entstehung von Konzentrationen das Verdichten innerhalb eines Netzwerkes war für Simmel Grund genug erste Untersuchungen durchzuführen. Vor allem war ihm die Korrelation zwischen Ursache und Wirkung wichtig herauszufinden.

Außerdem hatte er sich erstmals Gedanken über die Klärung der sozialen Ordnung gemacht und gleichzeitig versuchte er relationale Merkmale von Beziehungen zwischen Individuen zu analysieren. Die ersten Ansätze der SNA liegen in der Anthropologie, der Soziologie, Psychologie und Organisationstheorie.

Neben Georg Simmel war Jacob Levy Moreno als weiterer Begründer der SNA angesehen, der seinen Ansatz „psychological geography“ nennt. Im Jahre 1934, also ein Jahr nach der Namensgebung seines Ansatzes, schuf er den Namen „Soziometrie“, der seither verwendet wird.²⁰

Die soziale Netzwerkanalyse beruht hauptsächlich auf den drei Forschungstraditionen der Sozialpsychologie (Kurt Lewin "field theory" und Jacob Morenos (1934) "Sociometry"), der Harvard Schule (vor allem Radcliffe-Brown (1965) und der Feldarbeit des Department of Social Anthropology of the University of Manchester. In dem Jahr 1973 wurde die SNA durch Mark Granovetter mit dem Titel "The Strength of Weak Ties" (Die Stärke schwacher Beziehungen) populär gemacht. Die breite öffentliche Wahrnehmung des Artikels war die Ursache für zahlreiche weitere Studien im Bereich sozialer Netzwerke, wie in der kommenden Abbildung ersichtlich ist.²¹

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Wachstum der SNA Artikel

Ein rapides Wachstum ist Anfang der 80er Jahre zu vermerken (siehe Graph „articles in Sociological Abstracts“). In den Jahren 1969 sowie 1971 wurden lediglich zwei Arti- kel über die SNA publiziert. Seit Ende der 70er bis zum Jahr 2000 wurden über 1600 wissentliche Arbeiten über SNA veröffentlicht. Die Abbildung zeigt deutlich welchen rasanten Zuwachs an Interesse die soziale Netzwerkanalyse gewonnen hat. Experten sind sich sicher, dass sich mit der Einführung von Facebook im Jahre 2004 die Anzahl der veröffentlichten Artikel zu sozialen Netzwerkanalysen um ein vielfaches erweitert hat.²²

Die Methode der Soziometrie, nach Jacob Moreno wurde in den 40ern bis 60ern mehr und mehr verfeinert und nahm an Bedeutung der Soziologen zu.²³ Der Begriff Sozio- metrie setzt sich aus dem lateinischen Wort socius, für Mitmensch und dem griechi- schen Wort metrum, für Maß zusammen. Durch soziometrische Verfahren kann die Stellung eines Akteurs in einem Netzwerk, in der er/ sie lebt und arbeitet, sichtbar und auch möglicherweise gezielt veränderbar gemacht werden. Die Soziogramme waren allerdings nur für kleinere Gruppen praktikabel. Sie sollten eher als Darstellung von Strukturen dienen, als der Analyse. Ein weiteres Interesse galt der Frage, wie Perso- nen ihre Einstellungen zu anderen Personen und Dingen in eine kognitive Balance bringen. Hier wurden die positiven und negativen Beziehungen untersucht. Hier lag die Motivation herauszufinden, welche Anordnung von positiven und negativen Beziehun- gen zu einer kognitiven Balance führen und welche nicht. Ist das nicht der Fall führt das unweigerlich zu kognitiven Stress zwischen den Akteuren.²⁴

Die Entstehung der sozialen Netzwerkanalyse als methodischer und theoretischer An- satz wird auf den Beginn der 70er Jahre datiert.²⁵ Als wissenschaftliche Vorläufer der SNA gelten die Mathematik und die Soziologie. Ein Zusammentreffen der beiden Wissenschaften kam Ende der 70er Jahre durch die Gründung des „International Network for Social Networkanalysis (INSNA)“ (1978) zustande und dem Newsletter „Connections“ durch Barry Wellman. Des Weiteren wurde ein eigenes Journal „Social Networks“ durch Linton Freeman gegründet. Heutzutage ist die Netzwerkanalyse allgemein als ein fachübergreifendes Paradigma zu sehen.²⁶

2.4 Anwendungsbereiche der SNA

Das Ziel der sozialen Netzwerkanalyse ist es, Beziehungsmuster aufzudecken und aus diesen Erkenntnisse zu gewinnen. Deswegen ist die soziale Netzwerkanalyse interdisziplinär einsetzbar, u.a. in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften, wie auch in der Betriebswirtschaftslehre und den Politikwissenschaften.²⁷

Des Weiteren findet die SNA Anwendung in der Friedensforschung, bei der Untersu- chung der Ausbreitung von Innovationen oder Krankheiten sowie bei der Betrachtung von Migrationsbewegungen. Im Bereich der Wirtschaftsinformatik findet die SNA eben- falls zunehmend an Beachtung. Aufgrund geeigneter Log-Dateien können nun auch in der Wirtschaftsinformatik soziale Interaktion mittels elektronischer Kommunikationsme- dien wie E-Mail, Chat / Instant Messaging, Telefon/ VoIP (Voice over IP,) analysiert werden.²⁸

In Ansätzen werden unternehmerische Nutzungsarten bereits praktiziert. Marketingab- teilungen nutzen bereits SNA, um Marktforschung zu betreiben, sowie Image- und Werbebotschaften noch gezielter zu platzieren. Hier bieten sich insbesondere soziale Netzwerke (wie Facebook, MySpace und studiVZ) an, die persönliche Informationen über die Teilnehmer sammeln und eine Auswertung dieser ermöglichen.²⁹

Aus Unternehmenssicht werden soziale Netzwerke auch zur Personalakquise genutzt. Hierfür lassen sich aus im Internet veröffentlichte Lebensläufe, berufliche Interessen sowie die beruflichen Vernetzungen der Teilnehmer entnehmen. Für diesen Zweck bieten sich vor allem Netzwerke wie LinkedIn und Xing als berufliche soziale Netzwer- ke an.³⁰ Schließlich lassen sich soziale Netzwerke auch für den Bereich Kundenser- vice/ Customer Relationship Management (CRM) nutzen. Den Gebrauch von Diensten wie Twitter durch Unternehmen ist denkbar, indem Rückrufaktionen oder Aktualisierungen digitaler Produkte verbreitet werden.³¹

Da soziale Netzwerke die informelle Infrastruktur bilden, über die sich die Mitarbeiter Ressourcen wie Informationen, Ideen, Einfluss bis hin zu Vertrauen, Hilfs- und Kooperationsbereitschaft verschaffen, wendet die Wirtschaftsinformatik die SNA im Interesse des Unternehmenskontextes an. Ein Anwendungsszenario wäre z. B. das Erkennen von weak signals (deutsch: schwache Signale). Die Überlastung einzelner Mitarbeiter kann frühzeitig verhindert werden und weiterhin lassen sich so frühzeitig Kommunikationsengpässe erkennen und umgehen, ein sogenanntes Projekt-Controlling-Tool. Des Weiteren können mit Hilfe von SNA Teams besser in Hinblick auf das Interaktionsverhalten der Mitarbeiter gebildet und unterstützt werden.³²

Kausalitäten und Korrelationen von zumeist graphentheoretisch formulierten Strukturvariablen mit Eigenschaften der einzelnen Akteure (z. B. deren Innovationsfähigkeit, Performanz, Motivation, Arbeitszufriedenheit usw.) führen zu einem besseren Verständnis von Kommunikationsstrukturen in Unternehmen und erlauben Hinweise auf jede gelenkte Beeinflussung dieser Netzwerkstrukturen.³³

3 Wesentliche Methoden, Eigenschaften und Kritiken

Besonders für Sozialwissenschaftler ist die Analyse der einzelnen Eigenschaften und solcher Beziehungsgebilde von hoher Bedeutung, da sich so studieren lässt, welche sozialpsychologischen Muster bzw. Mechanismen für die Entstehung und den Erhalt von Kleingruppen eine große Rolle spielen.³⁴

Anders als in traditioneller Netzwerkforschung müssen in sozialen Netzwerken auch die Strukturen und die Abgrenzungen der Netzwerke beachtet werden. Nach erfolgrei- cher Abgrenzung wird das geeignetste Erhebungsverfahren ausgewählt. Kleinere, überschaubare Gruppen können durch einfache Beobachtung analysiert werden. Dies ist die zentrale Methode von anthropologischen Feld- und Netzwerkforschung. Des Weiteren sind Archive, Handbücher und Mitgliederverzeichnisse als Quellen für die Analyse statische Datensammlungen zu beachten. Wichtigstes Erhebungsverfahren ist allerdings die Befragung der Akteure. Dabei ist es unerheblich, Beobachtungseinheit und Analyseeinheit auseinanderzuhalten. Befragt wird der Akteur, untersucht werden aber auch seine Beziehungspartner. In egozentrierten Netzwerkanalyse ist eine Befra- gung des Beziehungspartners nicht erforderlich. Es muss außerdem entschieden wer- den, ob eine Totalerhebung des Gesamtnetzwerkes erforderlich/möglich ist, oder nur eine Auswahl untersucht wird. Es muss auch beachtet werden, dass Befragun- gen/Interviews teurer sind, als die Analyse von vorhandenen Daten. Zur Absicherung der Validität ist es empfehlenswert, verschiedene Erhebungsverfahren zu kombinieren.³⁵

3.1 Rollen in Netzwerken

In der Sozialen Netzwerkanalyse werden zwischen vier Rollen unterschieden. Die fol- genden vier Hauptrollen in einer SNA stammen ausschließlich aus einer Quelle von Katharina Jaik und Andreas Schwarzinger von der Universität Zürich.³⁶ Ist ein Absatz nicht mit anderer Fußnote gekennzeichnet, so ist dies aus diesem Buchabschnitt zu entnehmen. Zuhilfenahme eines Beispiels mit Autoren (siehe Abbildung 2) werden die Rollen näher erläutert und den Akteuren (hier Autoren) zugewiesen. Außerdem werden an diesem Beispiel im weiteren Verlauf die einzelnen Eigenschaften einer SNA erörtert.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: SNA Beispiel³⁷

In der Abbildung ist zu erkennen, dass 57 Autoren die Gesamtheit der Analyse darstel- len. Auf dem Bild sind verschiedene Konzentrationen und Verbindungslinien zu sehen.

Der Central Connector ist ein Akteur der im Mittelpunkt des Netzwerkes steht und gleichzeitig die anderen Akteure miteinander verknüpft, was zur Folge hat, dass die Kommunikation innerhalb des Netzwerkes steigt und auf ein Unternehmen betrachtet - somit die Produktivität. Sie können zu Flaschenhälsen werden, wenn sie bewusst In- formationen zurückhalten oder überlastet sind. In unserem Beispiel könnte die 10 für diese Rolle prädestiniert.

Periphal Specialist sind Experten, die sich bewusst am Rand des Netzwerkes positio- nieren. In der Praxis stellen diese Rollen oft neue Akteure im Netzwerk dar. Ein ande- rer Grund der bewussten Positionierung am Rande ist das konzentrieren auf die Exper- tenrolle. Somit stellt diese Rolle aus Unternehmenssicht einen unschätzbaren Wert dar, der Wettbewerbsvorteile sichern kann. In unserem Beispiel können diese Positio- nen viele Akteure einnehmen. Einer davon könnte auf den Autor 20 zutreffen.

Die Rolle der Boundary Spanners sind die Augen und Ohren eines Netzwerkes/ Or- ganisation nach außen. Sie verbinden eine andere Unternehmung oder Abteilung mit anderen Netzwerken innerhalb und außerhalb einer Organisation und generieren somit zusätzliche Werte. Solche Rollen sind vor allem dann erforderlich, wenn interdisziplinä- res Fachwissen gefragt ist. Boundary Spanners sind äußerst seltene Akteure, weil ins- besondere intellektuelle, persönliche und soziale Eigenschaften dazu benötigt werden.

In unserem Beispiel sind keine externen Netzwerke zu sehen, jedoch könnte die 51 ein Boundary Spanner darstellen.

Die Rolle eines Information Broker hat die Aufgabe, Untergruppen in informellen Netzwerken zusammen zu halten. Ein Information Broker hat eine ähnliche Aufgabe wie der Boundary Spanner, mit dem Unterschied, dass der Information Broker lediglich innerhalb eines Netzwerkes agiert. Sie sind vor allem durch eine Vielzahl von indirek- ten Kontakten gekennzeichnet. Ohne des Information Broker würden die verschiede- nen Subgruppen eines informellen sozialen Netzwerks in getrennte Netzwerke zerfal- len. Die Gefahr besteht allerdings darin, dass die Gesamtorganisation eine zu starke Abhängigkeit gegenüber dem Information Brokers besitzt und somit sein Verlust nicht ohne weiteres kompensieren könnte. In unserem Beispiel könnte die 15 und die 51 für diese Rolle geeignet sein.

3.2 Relevante Methoden der Netzwerkforschung

Erste formale Modelle der Netzwerkforschung, wie Adjazenmatrix oder grafische Dar- stellungen wurden schon in den fünfziger Jahren entwickelt. In den siebziger Jahren brachte die von der Harvard Universität entwickelte Blockmodellanalyse die Wende. Dadurch konnten Positionen und Rollensets in Netzwerkgruppen erstmals beobachtet werden. Es wurde auch klar, dass nicht vorhandene Beziehungen strukturelle Löcher aufzeigen und durchaus bedeutender sein können, als vorhandene Beziehungen. Die vielfältigen Methoden die seit dieser Zeit entwickelt wurden legen die Grundsteine der Netzwerkforschung. Im Laufe der Zeit wurden jene Methoden grundlegend modifiziert, verfeinert und erweitert, um so viele Daten wie möglich aus einem Netzwerk zu erhalten.³⁸

Im Folgenden werden relevante Eigenschaften eines sozialen Netzwerkes erläutert. Mit Hilfe der im vorigen Kapitel gezeigten Abbildung 2: SNA Beispiel werden auch die relevanten Eigenschaften visuell aufgezeigt.

Die verschiedenen Konzentrationen und Verbindungslinien weisen in der SNA übli- cherweise auf die fünf Eigenschaften, sogenannte „Central Cluster“ auf. Diese sind die Dichte, die Zentralität, die Geschlossenheit, Intermediationszentralität und die Cliquen- bildung. Die erwähnten Central Cluster sollen nun anhand der Methoden näher erläu- tert werden.

Die soziale Netzwerkanalyse bietet sich vor allem dann als Methode an, wenn viele, mit bloßem Auge nicht mehr gut überschaubare Einheiten und deren Beziehungen von Interesse sind. Das alleinige Vorstellungsvermögen einer Analyse von einer Gruppe mehrerer Mitglieder stößt sehr bald an seine Grenzen, wenn zum Beispiel die finanziel- len und persönlichen Beziehungen von Politikern mit Vertretern der Wirtschaft unter- sucht werden sollen.³⁹

3.2.1 Zentralität und Prestige

Die Zentralitätsmaße (engl. Degree centrality) zeigt im Allgemeinen an, wie wichtig bzw. prominent die Person in der Gruppe ist. Die Definition der Wichtigkeit wurde aber bisher nicht genau definiert, Forscher sind aber in Bezug auf die Zentralitätsmaße ei- nig. So gibt die Knotenposition eine Aussage über den Graphen und nicht nur alleine über die Zentralitätsmaße. Das Zentralitätsmaß zeigt außerdem, inwieweit ein Knoten in einer Beziehung involviert ist. Die verschiedenen Knoten können miteinander vergli- chen werden, was letztendlich die Identifikation zentraler Akteure erleichtert.⁴⁰ Degree centrality misst die Zahl der direkten Nachbarn eines Knotens i anhand der Zahl der Kanten aij, die i mit anderen Knoten j verbinden. Eine Position mit hohem Degree er- möglicht nicht nur eine direkte, sondern potentielle Interaktion mit vielen anderen Netzwerkmitgliedern.⁴¹ In der Abbildung 2 hat Autor 49 die meisten Verbindungen zu anderen Autoren.

Mit der Eigenschaft Dichte (engl. Density) ist der Grad der existierenden Verbindungen gemeint, wobei die Dichte von der Anzahl der Verbindungslinien und der maximalen Anzahl an möglichen Linien abhängt (Anzahl / Komplexität). Daher kann der messbare Wert lediglich zwischen 0 und 1 liegen.⁴² In unserem Beispiel weist der Autor 43 eine erheblich hohe Dichte auf.

Die Geschlossenheit (engl. Closeness centrality) ist vergleichbar mit der Zentralität, aber weitaus aussagekräftiger. Eine hohe Geschlossenheit bedeutet, dass der Akteur aus kürzester Entfernung eine Beziehung zu den anderen Akteuren hat oder aufbauen kann. Closeness misst die Nähe eines Knotens (i und j) zu allen anderen im Graphen auf der Basis graphenbasierender Distanzen d(i,j). Nach Closeness ist ein Akteur zent- ral, wenn er durch kurze Pfaddistanzen von anderen Knoten im Netzwerk getrennt wird. Ein Knoten mit hoher Geschlossenheit ist daher weniger auf die Vermittlung durch andere Knoten angewiesen. Closeness gilt daher auch als Maß für die Effizienz eines Knotens im Sinne von Unabhängigkeit. Centrality CC(i) eines Knotens i wird in Formeln als der Kehrwert der Summe der Distanzen von i zu allen anderen Knoten j folgendermaßen ausgedrückt: CC(i) = 1/∑jd(i,j). Ein Problem des Closeness-Maßes ist allerdings, dass die Pfaddistanz zwischen unverbundenen Knoten nicht bestimmbar ist. In diesen Fällen geht man von einem maximalen Distanzwert (n-1) aus.⁴³ In dem Beispiel hat Autor 10 die höchste Geschlossenheit.

Die Intermediationszentralität (engl. betweenness centrality) ist die Messung der kür- zesten Wege um zu einem Akteur zu gelangen. Die strukturelle Abhängigkeit eines Knotenpaares (i, j) von einem dritten Knoten k liegt hier im Fokus, wobei der Knoten k zwischen i und j lokalisiert wird. Diese Abhängigkeit nimmt allerdings in dem Maße ab, in dem kürzeste Pfade zwischen i und j existieren, die k nicht enthalten. Je häufiger ein Knoten eine solche intermediäre Rolle für andere Knotenpaare spielt oder sogar die Rolle eines „cutpoint“ zwischen ansonsten unverbundenen Substrukturen einnimmt, desto zentraler ist er nach dem Betweenness-Maß. Betweenness Centrality gilt daher als Gradmesser für das Potential an Kontrollmöglichkeiten im Netzwerk.⁴⁴ Diejenigen Akteure die eine hohe Intensität aufweisen, besitzen meist eine zusätzliche verbinden- de Rolle, um andere Gruppen zu verbinden. Dieses stellt hier Autor 10 oder die 21 dar.

In Prestigekonzepten wird untersucht, inwiefern Akteure die Wertschätzung oder Auto- rität genießen. In gerichteten Graphen haben Akteure dann ein hohes Prestige, wenn in der Knappheit doch viele Pfeile zu einem Akteur zeigen. Es sollten also neben Zent- ralität auch die Prestigemaße untersucht werden.⁴⁵ Die Wertschätzungen und knappe Informationen zeigen ein besonderes Beziehungsmuster. Hieraus kann das Prestige einer Statusgruppe abgeleitet werden. Ein Professor, der viel Prestige besitzt, würde beispielsweise eher einen Kollegen als den Assistenten oder Studenten bei einem wis- senschaftlichen Problem um Hilfe bitten. Solche Gruppen werden prestigereiche Grup- pe genannt. Außer solcher Gruppen gibt es meistens zugeordnete Gruppen, die von der knapp verfügbaren Ressource Informationen ziehen müssen. Ein Beispiel hierzu wären Mandanten, die Rechtsgutachten bestellen und auf Informationsauskunft war- ten. Es existieren aber auch Gruppen, die den prestigereichen Gruppen zuarbeiten, wie Sekretärinnen oder Bibliothekspersonal. Diese Gruppen können aus der Status- gruppe Vorteile ziehen, in dem sie bei der Erstellung des knappen Gutes mithelfen. Prestigereiche Beziehungsmuster wird als die primäre Form genannt. In der sekundä- ren Form ist das Prestige niedriger und dazu abhängig von der primären Form. Solche Gruppen haben keine erwiderten Verbindungen zu anderen Gruppen.

[...]

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¹ (Ossietzky, kein Datum)

² Vgl. (Neuman, 2003), S. 6

³ Vgl. (Ellison & Boyd, 2007), S. 211

⁴ Vgl. (Schnegg & Lang, 2002), S. 3

⁵ Vgl. (Lamnek, 2005) S. 32f

⁶ Vgl. (Becker, 2013), S. 8f

⁷ Vgl. (Stegbauer & Häußling, 2010), S. 94

⁸ Vgl. (Stegbauer & Häußling, 2010), S. 99

⁹ Vgl. (Stegbauer & Häußling, 2010), S. 70 f.

¹⁰ Vgl. (Wassermann & Faust, 1994), S. 17 ff.

¹¹ Vgl. (Wassermann & Faust, 1994), 36ff.

¹² Vgl. (Stegbauer & Häußling, 2010), S. 471

¹³ Vgl. (Stegbauer & Häußling, 2010), S. 95

¹⁴ Vgl. (Wassermann & Faust, 1994), S. 36ff.

¹⁵ Vgl. (Wassermann & Faust, 1994), S. 95

¹⁶ Vgl. (Stegbauer & Häußling, 2010), S.59

¹⁷ Vgl. (Otte & Rousseau, 2002), S.441 f

¹⁸ (Serdült, 2002), S. 2

¹⁹ Vgl. (Brün & Klapdor, 2004), S. 2

²⁰ Vgl. (Vyborny, 2007), S. 3

²¹ Vgl. (Müller-Prothmann, 2007)

²² Vgl.. (Otte & Rousseau, 2002), S. 444

²³ Vgl. (Baumöl & Ickler, 2010) l.

²⁴ Vgl. (Stegbauer & Häußling, 2010), S. 256

²⁵ Vgl. (Baumöl & Ickler, 2010)

²⁶ Vgl. (Becker, 2013), S. 5f

²⁷ Vgl. (Serdült, 2002), S. 1

²⁸ Vgl. (Baumöl & Ickler, 2010)

²⁹ Vgl. (Schryen, 2012)

³⁰ Vgl. (Richter, Riemer, & Brocke, 2011), S. 97

³¹ Vgl. (Schryen, 2012)

³² Vgl. (Serdült, 2002), S. 12 ff.

³³ Vgl. (Baumöl & Ickler, 2010)

³⁴ Vgl. (Stegbauer & Häußling, 2010), S. 397

³⁵ Vgl. (Jansen, 2006) S. 69ff

³⁶ Vgl. (Jaik & Schwarzinger, 2012)

³⁷ Vgl. (Otte & Rousseau, 2002), S. 448

³⁸ Vgl. (Stegbauer & Häußling, 2010) S. 339

³⁹ Vgl. (Serdült, 2002), S. 3

⁴⁰ Vgl. (Mutschke, 2010) S. 365

⁴¹ Vgl. (Mutschke, 2010) S. 367f.

⁴² Vgl. (Otte & Rousseau, 2002) S. 448

⁴³ Vgl. (Mutschke, 2010) S. 367f.

⁴⁴ Vgl. (Mutschke, 2010) S. 370f.

⁴⁵ Vgl. (Jansen, 2006) S. 142