Soziales Netzwerk - Social network

Ein soziales Netzwerk ist eine soziale Struktur , die aus einer Reihe von sozialen Akteuren (wie Einzelpersonen oder Organisationen), Gruppen dyadischer Bindungen und anderen sozialen Interaktionen zwischen Akteuren besteht. Die Perspektive sozialer Netzwerke bietet eine Reihe von Methoden zur Analyse der Struktur ganzer sozialer Einheiten sowie eine Vielzahl von Theorien zur Erklärung der in diesen Strukturen beobachteten Muster. Die Untersuchung dieser Strukturen verwendet die Analyse sozialer Netzwerke , um lokale und globale Muster zu identifizieren, einflussreiche Einheiten zu lokalisieren und die Netzwerkdynamik zu untersuchen.

Soziale Netzwerke und deren Analyse ist ein von Natur aus interdisziplinäres Wissenschaftsfeld, das aus der Sozialpsychologie , Soziologie , Statistik und Graphentheorie hervorgegangen ist . Georg Simmel verfasste frühe Strukturtheorien in der Soziologie, die die Dynamik von Triaden und "Netz der Gruppenzugehörigkeiten" betonten. Jacob Moreno wird zugeschrieben, in den 1930er Jahren die ersten Soziogramme entwickelt zu haben, um zwischenmenschliche Beziehungen zu untersuchen. Diese Ansätze wurden in den 1950er Jahren mathematisch formalisiert und Theorien und Methoden sozialer Netzwerke wurden in den 1980er Jahren in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften allgegenwärtig . Die Analyse sozialer Netzwerke ist heute eines der wichtigsten Paradigmen in der zeitgenössischen Soziologie und wird auch in einer Reihe anderer Sozial- und Formwissenschaften eingesetzt. Zusammen mit anderen komplexen Netzwerken gehört es zum noch jungen Feld der Netzwerkwissenschaft .

Überblick

Evolutionsgraph eines sozialen Netzwerks: Barabási-Modell .

Das soziale Netzwerk ist ein theoretisches Konstrukt , das in den Sozialwissenschaften nützlich ist , um Beziehungen zwischen Individuen, Gruppen , Organisationen oder sogar ganzen Gesellschaften ( soziale Einheiten , siehe Differenzierung ) zu untersuchen. Der Begriff wird verwendet, um eine soziale Struktur zu beschreiben , die durch solche Interaktionen bestimmt wird . Die Verbindungen, durch die eine bestimmte soziale Einheit verbunden ist, repräsentieren die Konvergenz der verschiedenen sozialen Kontakte dieser Einheit. Dieser theoretische Ansatz ist notwendigerweise relational. Ein Axiom des Ansatzes sozialer Netzwerke zum Verständnis sozialer Interaktion ist, dass soziale Phänomene in erster Linie durch die Eigenschaften von Beziehungen zwischen und innerhalb von Einheiten und nicht durch die Eigenschaften dieser Einheiten selbst gedacht und untersucht werden sollten. Daher ist eine häufige Kritik an der Theorie sozialer Netzwerke, dass die individuelle Handlungsfähigkeit oft ignoriert wird, obwohl dies in der Praxis möglicherweise nicht der Fall ist (siehe agentenbasierte Modellierung ). Gerade weil viele verschiedene Arten von Beziehungen, einzeln oder in Kombination, diese Netzwerkkonfigurationen bilden, sind Netzwerkanalysen für ein breites Spektrum von Forschungsunternehmen nützlich. In den Sozialwissenschaften umfassen diese Studienrichtungen Anthropologie , Biologie , Kommunikationswissenschaften , Wirtschaftswissenschaften , Geographie , Informationswissenschaften , Organisationswissenschaften , Sozialpsychologie , Soziologie und Soziolinguistik , sind aber nicht darauf beschränkt .

Geschichte

In den späten 1890er Jahren haben sowohl Émile Durkheim als auch Ferdinand Tönnies die Idee der sozialen Netzwerke in ihren Theorien und Forschungen zu sozialen Gruppen vorweggenommen . Tönnies argumentierte, dass soziale Gruppen als persönliche und direkte soziale Bindungen existieren können, die entweder Individuen verbinden, die Werte und Überzeugungen teilen ( Gemeinschaft , deutsch, gemeinhin als „ Gemeinschaft “ übersetzt) ​​oder unpersönliche, formelle und instrumentelle soziale Verbindungen ( Gesellschaft , deutsch, gemeinhin übersetzt .). als „ Gesellschaft “). Durkheim gab eine nicht-individualistische Erklärung sozialer Tatsachen und argumentierte, dass soziale Phänomene entstehen, wenn interagierende Individuen eine Realität konstituieren, die nicht mehr mit den Eigenschaften einzelner Akteure erklärt werden kann. Georg Simmel , der um die Jahrhundertwende schrieb, wies auf die Natur von Netzwerken und den Einfluss der Netzwerkgröße auf die Interaktion hin und untersuchte die Wahrscheinlichkeit der Interaktion in lockeren Netzwerken und nicht in Gruppen.

Morenos Soziogramm einer 2. Klasse

Wichtige Entwicklungen auf diesem Gebiet lassen sich in den 1930er Jahren an mehreren unabhängig voneinander arbeitenden Gruppen in Psychologie, Anthropologie und Mathematik ablesen. In der Psychologie begann Jacob L. Moreno in den 1930er Jahren mit der systematischen Erfassung und Analyse sozialer Interaktionen in kleinen Gruppen, insbesondere in Klassenzimmern und Arbeitsgruppen (siehe Soziometrie ). In der Anthropologie bilden die theoretischen und ethnographischen Arbeiten von Bronislaw Malinowski , Alfred Radcliffe-Brown und Claude Lévi-Strauss die Grundlage für die Theorie sozialer Netzwerke . Einer Gruppe von Sozialanthropologen, die mit Max Gluckman und der Manchester School verbunden sind , darunter John A. Barnes , J. Clyde Mitchell und Elizabeth Bott Spillius , wird oft zugeschrieben, dass sie einige der ersten Feldforschungen durchgeführt haben, aus denen Netzwerkanalysen durchgeführt wurden, bei denen Community-Netzwerke untersucht wurden Südafrika, Indien und Großbritannien. Gleichzeitig kodifizierte der britische Anthropologe SF Nadel eine Theorie der Sozialstruktur, die in der späteren Netzwerkanalyse einflussreich war. In der Soziologie schufen die frühen (1930er Jahre) Arbeiten von Talcott Parsons die Voraussetzungen für einen relationalen Ansatz zum Verständnis der sozialen Struktur. Später liefert die Arbeit des Soziologen Peter Blau , ausgehend von Parsons' Theorie, mit seiner Arbeit zur Theorie des sozialen Austauschs einen starken Anstoß zur Analyse der relationalen Bindungen sozialer Einheiten .

In den 1970er Jahren arbeitete eine wachsende Zahl von Wissenschaftlern daran, die verschiedenen Wege und Traditionen zu kombinieren. Eine Gruppe bestand aus dem Soziologen Harrison White und seinen Studenten am Department of Social Relations der Harvard University . Ebenfalls unabhängig im Harvard Social Relations Department tätig waren zu dieser Zeit Charles Tilly , der sich mit Netzwerken in der Politik- und Gemeindesoziologie und sozialen Bewegungen beschäftigte, und Stanley Milgram , der die These der „sechs Grade der Trennung“ entwickelte. Mark Granovetter und Barry Wellman gehören zu den ehemaligen Studenten von White, die die Analyse sozialer Netzwerke ausgearbeitet und gefördert haben.

Beginnend in den späten 1990er Jahren wurde die Analyse sozialer Netzwerke von Soziologen, Politologen und Physikern wie Duncan J. Watts , Albert-László Barabási , Peter Bearman , Nicholas A. Christakis , James H. Fowler und anderen entwickelt und angewendet neue Modelle und Methoden zu neuen Daten, die über soziale Online-Netzwerke verfügbar sind, sowie "digitale Spuren" in Bezug auf Face-to-Face-Netzwerke.

Analyseebenen

Selbstorganisation eines Netzwerks, basierend auf Nagler, Levina, & Timme, (2011)
Zentralität

Im Allgemeinen sind soziale Netzwerke selbstorganisierend , emergent und komplex , so dass aus der lokalen Interaktion der Elemente, aus denen das System besteht, ein global kohärentes Muster entsteht. Diese Muster werden mit zunehmender Netzwerkgröße deutlicher. Eine globale Netzwerkanalyse beispielsweise aller zwischenmenschlichen Beziehungen in der Welt ist jedoch nicht durchführbar und enthält wahrscheinlich so viele Informationen , dass sie nicht aussagekräftig sind . Praktische Einschränkungen bei Rechenleistung, Ethik und Teilnehmerrekrutierung und -bezahlung schränken auch den Umfang einer sozialen Netzwerkanalyse ein. Die Nuancen eines lokalen Systems können bei einer großen Netzwerkanalyse verloren gehen, daher kann die Qualität der Informationen für das Verständnis der Netzwerkeigenschaften wichtiger sein als ihr Maßstab. So werden soziale Netzwerke in der Größenordnung analysiert, die für die theoretische Fragestellung des Forschers relevant ist. Obwohl sich Analyseebenen nicht unbedingt gegenseitig ausschließen , gibt es drei allgemeine Ebenen, in die Netzwerke fallen können: Mikroebene , Mesoebene und Makroebene .

Mikroebene

Auf der Mikroebene beginnt die Erforschung sozialer Netzwerke typischerweise mit einer Einzelperson, schneeballartig, wenn soziale Beziehungen verfolgt werden, oder kann mit einer kleinen Gruppe von Einzelpersonen in einem bestimmten sozialen Kontext beginnen.

Dyadische Ebene : Eine Dyade ist eine soziale Beziehung zwischen zwei Individuen. Die Netzwerkforschung zu Dyaden kann sich auf die Struktur der Beziehung (zB Multiplexität, Stärke), soziale Gleichheit und Tendenzen zur Reziprozität/Gegenseitigkeit konzentrieren .

Triadische Ebene : Füge eine Person zu einer Dyade hinzu und du hast eine Triade . Die Forschung auf dieser Ebene kann sich auf Faktoren wie Gleichgewicht und Transitivität sowie soziale Gleichheit und Tendenzen zur Gegenseitigkeit/Gegenseitigkeit konzentrieren . In der Gleichgewichtstheorie von Fritz Heider ist die Triade der Schlüssel zur sozialen Dynamik. Die Zwietracht in einem rivalisierenden Liebesdreieck ist ein Beispiel für eine unausgeglichene Triade, die sich wahrscheinlich durch eine Änderung in einer der Beziehungen in eine ausgewogene Triade verwandelt . Die Dynamik sozialer Freundschaften in der Gesellschaft wurde durch ausgleichende Triaden modelliert. Die Studie wird mit der Theorie der vorzeichenbehafteten Graphen fortgeführt .

Akteursebene : Die kleinste Analyseeinheit in einem sozialen Netzwerk ist ein Individuum in seinem sozialen Umfeld, dh ein „Akteur“ oder „Ego“. Die Egonetwork-Analyse konzentriert sich auf Netzwerkmerkmale wie Größe, Beziehungsstärke, Dichte, Zentralität , Prestige und Rollen wie Isolate, Verbindungen und Brücken . Solche Analysen werden am häufigsten in den Bereichen Psychologie oder Sozialpsychologie , ethnographische Verwandtschaftsanalyse oder andere genealogische Studien über Beziehungen zwischen Individuen verwendet.

Subset-Ebene : Subset- Ebenen von Netzwerkforschungsproblemen beginnen auf der Mikroebene, können aber in die Meso-Ebene der Analyse übergehen. Die Forschung auf Untergruppenebene kann sich auf Entfernung und Erreichbarkeit, Cliquen , zusammenhängende Untergruppen oder andere Gruppenaktionen oder -verhalten konzentrieren .

Meso-Ebene

Im Allgemeinen beginnen Theorien auf der Mesoebene mit einer Populationsgröße , die zwischen der Mikro- und der Makroebene liegt. Meso-Ebene kann sich jedoch auch auf Analysen beziehen, die speziell darauf ausgelegt sind, Verbindungen zwischen Mikro- und Makroebene aufzudecken. Netzwerke auf Mesoebene weisen eine geringe Dichte auf und können kausale Prozesse aufweisen, die sich von zwischenmenschlichen Netzwerken auf Mikroebene unterscheiden.

Soziales Netzwerkdiagramm, Meso-Ebene

Organisationen : Formale Organisationen sind soziale Gruppen , die Aufgaben für ein gemeinsames Ziel verteilen . Netzwerkforschung zu Organisationen kann sich entweder auf innerbetriebliche oder zwischenbetriebliche Verbindungen in Form von formellen oder informellen Beziehungen konzentrieren. Intraorganisationale Netzwerke selbst enthalten oft mehrere Analyseebenen, insbesondere in größeren Organisationen mit mehreren Niederlassungen, Franchises oder teilautonomen Abteilungen. In diesen Fällen wird häufig auf Arbeitsgruppen- und Organisationsebene geforscht, wobei der Fokus auf dem Zusammenspiel der beiden Strukturen liegt. Experimente mit vernetzten Gruppen online haben Möglichkeiten zur Optimierung der Koordination auf Gruppenebene durch verschiedene Interventionen dokumentiert, einschließlich der Hinzufügung autonomer Agenten zu den Gruppen.

Zufällig verteilte Netzwerke : Exponentielle Random-Graph-Modelle sozialer Netzwerke wurden in den 1980er Jahren zu modernsten Methoden der sozialen Netzwerkanalyse. Dieser Rahmen hat die Fähigkeit , sozialstrukturellen Auswirkungen darzustellen häufig in vielen menschlichen sozialen Netzwerken beobachtet, einschließlich dem allgemeinen Grad -Basis Struktureffekte in sozialen Netzwerken vielen menschlichen beobachteten häufig sowie Reziprozität und Transitivität und am Knotenebene, Homophilie und Attribut -basierte Aktivitäts- und Popularitätseffekte, abgeleitet aus expliziten Hypothesen über Abhängigkeiten zwischen Netzwerkverbindungen. Parameter werden im Hinblick auf die Prävalenz kleiner Teilgraphenkonfigurationen im Netzwerk angegeben und können als Beschreibung der Kombinationen lokaler sozialer Prozesse interpretiert werden, aus denen ein gegebenes Netzwerk hervorgeht. Diese Wahrscheinlichkeitsmodelle für Netzwerke auf einer gegebenen Gruppe von Akteuren ermöglichen eine Verallgemeinerung über die restriktive dyadische Unabhängigkeitsannahme von Mikronetzwerken hinaus, wodurch Modelle auf der Grundlage theoretischer struktureller Grundlagen des sozialen Verhaltens erstellt werden können.

Beispiele für ein zufälliges Netzwerk und ein skalenfreies Netzwerk. Jeder Graph hat 32 Knoten und 32 Links. Beachten Sie die "Hubs" (schraffiert) im maßstabsfreien Diagramm (rechts).

Skalenfreie Netze : Ein skalenfreies Netz ist ein Netz, dessen Gradverteilung zumindest asymptotisch einem Potenzgesetz folgt . In der Netzwerktheorie ist ein skalenfreies Netzwerk ideal ein zufälliges Netzwerk mit einer Gradverteilung , die die Größenverteilung von sozialen Gruppen entwirrt. Die spezifischen Eigenschaften skalierungsfreier Netzwerke variieren mit den Theorien und Analysewerkzeugen, die zu ihrer Erstellung verwendet wurden, im Allgemeinen weisen skalenfreie Netzwerke jedoch einige gemeinsame Merkmale auf. Ein bemerkenswertes Merkmal in einem skalenfreien Netzwerk ist die relative Gemeinsamkeit von Scheitelpunkten mit einem Grad , der weit über dem Durchschnitt liegt. Die Knoten höchsten Grades werden oft als "Hubs" bezeichnet und können in ihren Netzwerken bestimmten Zwecken dienen, obwohl dies stark vom sozialen Kontext abhängt. Ein weiteres allgemeines Merkmal skalenfreier Netzwerke ist die Clustering-Koeffizientenverteilung , die mit zunehmendem Knotengrad abnimmt. Auch diese Verteilung folgt einem Potenzgesetz . Das oben gezeigte Barabási- Modell der Netzwerkentwicklung ist ein Beispiel für ein skalenfreies Netzwerk.

Makro Level

Anstatt Tracing zwischenmenschlichen Interaktionen, Makroebene Analysen im Allgemeinen die Ergebnisse von Interaktionen verfolgen, wie wirtschaftliche oder andere Ressourcentransfer - Wechselwirkungen über eine große Bevölkerung .

Diagramm: Ausschnitt eines groß angelegten sozialen Netzwerks

Große Netzwerke : Große Netzwerke sind ein Synonym für "Makroebene", wie er hauptsächlich in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften sowie in den Wirtschaftswissenschaften verwendet wird . Ursprünglich wurde der Begriff ausgiebig in der Informatik verwendet (siehe Large-Scale Network Mapping ).

Komplexe Netzwerke : Die meisten größeren sozialen Netzwerke weisen Merkmale sozialer Komplexität auf , die wesentliche nicht-triviale Merkmale der Netzwerktopologie beinhalten , mit Mustern komplexer Verbindungen zwischen Elementen, die weder rein regelmäßig noch rein zufällig sind (siehe Komplexitätswissenschaft , dynamische System- und Chaostheorie ), ebenso wie biologische und technologische Netzwerke . Solche komplexen Netzwerk gehören ein Schwer Schwanz in der Gradverteilung , eine hohe clustering Koeffizienten , assortativity oder disassortativity bei Eckpunkten, Gemeinschaftsstruktur (siehe stochastischen Blockmodell ), und hierarchische Struktur . Bei agenturgesteuerten Netzwerken umfassen diese Merkmale auch Reziprozität , Triadensignifikanzprofil (TSP, siehe Netzwerkmotiv ) und andere Merkmale. Im Gegensatz dazu weisen viele der mathematischen Modelle von Netzwerken, die in der Vergangenheit untersucht wurden, wie Gitter und Zufallsgraphen , diese Merkmale nicht auf.

Theoretische Links

Importierte Theorien

Für den Einsatz der Sozialen Netzwerkanalyse wurden verschiedene theoretische Frameworks importiert. Die bekanntesten davon sind die Graphentheorie , die Gleichgewichtstheorie, die Theorie des sozialen Vergleichs und in jüngerer Zeit der Ansatz der sozialen Identität .

Indigene Theorien

Aus der Analyse sozialer Netzwerke sind nur wenige vollständige Theorien hervorgegangen. Zwei davon sind die strukturelle Rollentheorie und die Heterophilietheorie .

Grundlage der Heterophilie-Theorie war die Erkenntnis in einer Studie, dass zahlreiche schwache Bindungen bei der Suche nach Informationen und Innovation wichtig sein können, da Cliquen dazu neigen, homogenere Meinungen zu haben und viele gemeinsame Merkmale zu haben. Diese homophile Tendenz war der Grund dafür, dass sich die Mitglieder der Cliquen überhaupt angezogen fühlten. Da es jedoch ähnlich ist, würde jedes Mitglied der Clique auch mehr oder weniger wissen, was die anderen Mitglieder wussten. Um neue Informationen oder Einsichten zu finden, müssen die Mitglieder der Clique über die Clique hinaus auf ihre anderen Freunde und Bekannten schauen. Das nennt Granovetter „die Stärke schwacher Bindungen“.

Strukturbohrungen

Im Kontext von Netzwerken liegt Sozialkapital dort vor, wo Menschen aufgrund ihrer Lage in einem Netzwerk einen Vorteil haben. Kontakte in einem Netzwerk bieten Informationen, Möglichkeiten und Perspektiven, die für den zentralen Akteur im Netzwerk von Nutzen sein können. Die meisten sozialen Strukturen sind in der Regel durch dichte Cluster starker Verbindungen gekennzeichnet. Informationen innerhalb dieser Cluster sind eher homogen und redundant. Nicht redundante Informationen werden am häufigsten durch Kontakte in verschiedenen Clustern erhalten. Wenn zwei separate Cluster nicht-redundante Informationen besitzen, spricht man von einem strukturellen Loch zwischen ihnen. Somit bietet ein Netzwerk, das strukturelle Löcher überbrückt , Netzwerkvorteile, die sich in gewissem Maße addieren und nicht überlappen. Eine ideale Netzwerkstruktur hat eine Reben- und Clusterstruktur, die Zugang zu vielen verschiedenen Clustern und strukturellen Löchern bietet.

Netzwerke, die reich an strukturellen Löchern sind, sind eine Form von sozialem Kapital, da sie Informationsvorteile bieten . Der Hauptakteur in einem Netzwerk, das strukturelle Lücken überbrückt, ist in der Lage, auf Informationen aus verschiedenen Quellen und Clustern zuzugreifen. In Unternehmensnetzwerken ist dies beispielsweise für die Karriere eines Einzelnen von Vorteil, da er eher von Stellenangeboten und -möglichkeiten hört, wenn sein Netzwerk ein breites Spektrum an Kontakten in verschiedenen Branchen/Sektoren umfasst. Dieses Konzept ähnelt Mark Granovetters Theorie der schwachen Bindungen , die darauf beruht, dass eine breite Palette von Kontakten am effektivsten für die Erlangung eines Arbeitsplatzes ist.

Forschungscluster

Kunstnetzwerke

Die Forschung hat Netzwerkanalysen verwendet, um Netzwerke zu untersuchen, die entstehen, wenn Künstler gemeinsam in Museumsausstellungen ausgestellt werden. Es hat sich gezeigt, dass solche Netzwerke die Anerkennung eines Künstlers in der Geschichte und in historischen Erzählungen beeinflussen, selbst wenn sie die individuellen Leistungen des Künstlers kontrollieren. Andere Arbeiten untersuchen, wie sich eine Netzwerkgruppierung von Künstlern auf die Auktionsleistung eines einzelnen Künstlers auswirken kann. Es hat sich gezeigt, dass der Status eines Künstlers steigt, wenn er mit Netzwerken mit höherem Status verbunden ist, obwohl diese Verbindung im Laufe der Karriere eines Künstlers abnimmt.

Kommunikation

Kommunikationswissenschaft wird oft als Teil sowohl der Sozial- als auch der Geisteswissenschaften betrachtet und stützt sich stark auf Bereiche wie Soziologie , Psychologie , Anthropologie , Informationswissenschaft , Biologie , Politikwissenschaft und Wirtschaftswissenschaften sowie Rhetorik , Literaturwissenschaft und Semiotik . Viele Kommunikationskonzepte beschreiben die Übertragung von Informationen von einer Quelle zu einer anderen und können daher im Sinne eines Netzwerks gedacht werden. Die Analyse sozialer Netzwerke wurde daher erfolgreich auf Phänomene angewendet, die von der sozialen Verbreitung sprachlicher Innovation bis hin zum Einfluss der Kommunikation unter Gleichaltrigen auf den Zweitspracherwerb im Ausland reichen.

Gemeinschaft

Zur Zeit von JA Barnes bezog sich eine „ Gemeinschaft “ auf einen bestimmten geographischen Ort und Studien der Gemeindebindungen hatten damit zu tun, wer mit wem sprach, verkehrte, handelte und die Kirche besuchte. Heutzutage gibt es jedoch erweiterte "Online"-Communities, die durch Telekommunikationsgeräte und soziale Netzwerkdienste entwickelt wurden . Solche Geräte und Dienste erfordern eine umfangreiche und laufende Wartung und Analyse, oft unter Verwendung von netzwerkwissenschaftlichen Methoden. Auch in Studien zur Gemeindeentwicklung wird heute in großem Umfang von solchen Methoden Gebrauch gemacht.

Komplexe Netzwerke

Komplexe Netzwerke erfordern spezifische Methoden zur Modellierung und Interpretation sozialer Komplexität und komplexer adaptiver Systeme , einschließlich Techniken der dynamischen Netzwerkanalyse . Mechanismen wie die Dual-Phase-Evolution erklären, wie zeitliche Veränderungen der Konnektivität zur Strukturbildung in sozialen Netzwerken beitragen.

Konflikt und Kooperation

Die Untersuchung sozialer Netzwerke wird verwendet, um die Art der Interdependenzen zwischen Akteuren und deren Beziehung zu Konflikt- und Kooperationsergebnissen zu untersuchen. Zu den Studienbereichen gehören kooperatives Verhalten von Teilnehmern an kollektiven Aktionen wie Protesten ; Förderung friedlichen Verhaltens, sozialer Normen und öffentlicher Güter innerhalb von Gemeinschaften durch Netzwerke informeller Regierungsführung; die Rolle sozialer Netzwerke sowohl bei innerstaatlichen als auch zwischenstaatlichen Konflikten; und soziale Netzwerke zwischen Politikern, Wählern und Bürokraten.

Kriminelle Netzwerke

In der Kriminologie und Stadtsoziologie wird den sozialen Netzwerken krimineller Akteure viel Aufmerksamkeit geschenkt. Morde können zum Beispiel als eine Reihe von Austauschen zwischen Banden angesehen werden. Es kann beobachtet werden, dass Morde aus einer einzigen Quelle nach außen diffundieren, weil schwächere Banden es sich nicht leisten können, Mitglieder stärkerer Banden als Vergeltung zu töten, sondern andere gewalttätige Handlungen begehen müssen, um ihren Ruf der Stärke zu wahren.

Verbreitung von Innovationen

Studien zur Verbreitung von Ideen und Innovationen konzentrieren sich auf die Verbreitung und Nutzung von Ideen von einem Akteur zu einem anderen oder einer Kultur und einer anderen. Diese Forschungsrichtung versucht zu erklären, warum einige zu "Early Adopters" von Ideen und Innovationen werden, und verknüpft die soziale Netzwerkstruktur mit der Erleichterung oder Behinderung der Verbreitung einer Innovation. Ein typisches Beispiel ist die soziale Verbreitung sprachlicher Innovationen wie Neologismen.

Demographie

In der Demografie hat die Untersuchung sozialer Netzwerke zu neuen Stichprobenmethoden geführt, um schwer aufzuzählende Bevölkerungsgruppen (z. B. Obdachlose oder intravenöse Drogenkonsumenten) zu schätzen und zu erreichen verlässt sich darauf, dass Teilnehmer einer Umfrage weitere Teilnehmer empfehlen.

Wirtschaftssoziologie

Das Feld der Soziologie konzentriert sich fast ausschließlich auf Netzwerke von Ergebnissen sozialer Interaktionen. Im engeren Sinne betrachtet die Wirtschaftssoziologie Verhaltensinteraktionen von Individuen und Gruppen durch Sozialkapital und soziale „Märkte“. Soziologen wie Mark Granovetter haben Kernprinzipien über die Wechselwirkungen von Sozialstruktur, Information, Bestrafungs- oder Belohnungsfähigkeit und Vertrauen entwickelt, die in ihren Analysen politischer, wirtschaftlicher und anderer Institutionen häufig wiederkehren. Granovetter untersucht, wie soziale Strukturen und soziale Netzwerke wirtschaftliche Ergebnisse wie Einstellung, Preis, Produktivität und Innovation beeinflussen können und beschreibt Beiträge von Soziologen zur Analyse der Auswirkungen von Sozialstrukturen und Netzwerken auf die Wirtschaft.

Gesundheitsvorsorge

Die Analyse sozialer Netzwerke wird zunehmend in die Gesundheitsanalyse einbezogen , nicht nur in epidemiologische Studien, sondern auch in Modelle der Patientenkommunikation und -aufklärung, der Krankheitsprävention, der psychischen Diagnose und Behandlung sowie der Untersuchung von Gesundheitsorganisationen und -systemen .

Humanökologie

Die Humanökologie ist eine inter- und transdisziplinäre Untersuchung der Beziehung zwischen dem Menschen und seiner natürlichen , sozialen und gebauten Umwelt . Die wissenschaftliche Philosophie der Humanökologie hat eine diffuse Geschichte mit Verbindungen zur Geographie , Soziologie , Psychologie , Anthropologie , Zoologie und natürlichen Ökologie .

Sprache und Linguistik

Das Studium der Sprache und Linguistik , insbesondere der evolutionären Linguistik , konzentriert sich auf die Entwicklung sprachlicher Formen und die Übertragung von Veränderungen, Lauten oder Wörtern von einem Sprachsystem in ein anderes durch Netzwerke sozialer Interaktion. Soziale Netzwerke sind auch für den Sprachwandel wichtig , da Gruppen von Menschen Sprachen zu ihrem Repertoire hinzufügen und/oder aufgeben, für die soziale Verbreitung sprachlicher Innovationen und für Analysen des Zweitspracherwerbs durch die Kommunikation mit Gleichaltrigen.

Literarische Netzwerke

Beim Studium literarischer Systeme wurde die Netzwerkanalyse von Anheier, Gerhards und Romo, De Nooy und Senekal angewendet, um verschiedene Aspekte der Funktionsweise von Literatur zu untersuchen. Die grundlegende Prämisse ist, dass die Polysystemtheorie, die es seit den Schriften von Even-Zohar gibt, mit der Netzwerktheorie und den Beziehungen zwischen verschiedenen Akteuren im literarischen Netzwerk, z. kann mit Visualisierung von SNA abgebildet werden .

Organisationsstudien

Studien von formellen oder informellen Organisation Beziehungen , Organisationskommunikation , Wirtschaft , Wirtschaftssoziologie und andere Ressourcentransfers . Soziale Netzwerke wurden auch verwendet, um zu untersuchen, wie Organisationen miteinander interagieren, und charakterisieren die vielen informellen Verbindungen , die Führungskräfte miteinander verbinden, sowie Verbindungen und Verbindungen zwischen einzelnen Mitarbeitern in verschiedenen Organisationen. Viele Studien zu sozialen Netzwerken in Organisationen konzentrieren sich auf Teams . Im Team Netzstudie, Forschung assesses zum Beispiel der Prädiktoren und die Ergebnisse der Zentralität und Leistung, Dichte und Zentralisierung von Team instrumental und ausdruck Krawatten, und die Rolle der zwischen-Team - Netzwerken. Organisationsinterne Netzwerke wurden beeinflussen gefunden organisatorisches Engagement , Organisations Identifikation , inter Citizenship Behavior .

Sozialkapital

Sozialkapital ist eine Form des wirtschaftlichen und kulturellen Kapitals , in der sozialen Netzwerke von zentraler Bedeutung sind, Transaktionen sind gekennzeichnet durch Gegenseitigkeit , Vertrauen und Zusammenarbeit , und Marktmittel produzieren Waren und Dienstleistungen nicht in erster Linie für mich selbst, sondern für eine Gemeinwohl . Sozialkapital wird in drei Dimensionen unterteilt: die strukturelle, die relationale und die kognitive Dimension. Die strukturelle Dimension beschreibt, wie Partner miteinander interagieren und welche konkreten Partner sich in einem sozialen Netzwerk treffen. Auch die strukturelle Dimension des Sozialkapitals zeigt den Grad der Verbindungen zwischen Organisationen. Diese Dimension ist eng mit der relationalen Dimension verbunden, die sich auf Vertrauenswürdigkeit, Normen, Erwartungen und Identifikationen der Bindungen zwischen Partnern bezieht. Die relationale Dimension erklärt die Natur dieser Verbindungen, die hauptsächlich durch das Vertrauensniveau veranschaulicht wird, das dem Netzwerk von Organisationen entgegengebracht wird. Die kognitive Dimension analysiert, inwieweit Organisationen aufgrund ihrer Verbindungen und Interaktionen gemeinsame Ziele und Zielsetzungen teilen.

Sozialkapital ist ein soziologisches Konzept über den Wert sozialer Beziehungen und die Rolle von Kooperation und Vertrauen, um positive Ergebnisse zu erzielen. Der Begriff bezieht sich auf den Wert, den man aus ihren sozialen Bindungen ziehen kann. Neu angekommene Einwanderer können beispielsweise ihre sozialen Bindungen zu etablierten Einwanderern nutzen, um Jobs zu erwerben, die sie sonst möglicherweise nur schwer bekommen (z. B. weil sie die Landessprache nicht kennen). Zwischen sozialem Kapital und der Intensität der Nutzung sozialer Netzwerke besteht ein positiver Zusammenhang. In einem dynamischen Rahmen führt eine höhere Aktivität in einem Netzwerk zu einem höheren Sozialkapital, das selbst zu mehr Aktivität anregt.

Sicherheit und Datenschutz in sozialen Medien

Vertrauen ist als entscheidender Aspekt für den Erfolg von Social-Media-Plattformen anerkannt. In einer 2017 durchgeführten Umfrage mit 9.000 Nutzern gaben 40% der Befragten an, dass sie ihre Social-Media-Konten gelöscht haben, weil sie nicht darauf vertrauten, dass die Plattformen ihre privaten Daten schützen können. 53 % der Online-Nutzer machten sich Sorgen um den Online-Datenschutz im Gegensatz zum Vorjahr (Stand Februar 2019). 81 % der Online-Nutzer in den USA waren im Juli 2019 der Meinung, dass ihre personenbezogenen Daten anfällig für Hacker sind. Fast 16,7 Millionen US-Bürger wurden 2017 Opfer von Identitätsdiebstahl. Menschen und Organisationen haben einen Anreiz, Social-Media-Plattformen zu nutzen. Eine bestimmte Art von Propaganda kann veröffentlicht werden, um ein unrealistisches Maß an Einfluss zu erlangen. Auf Social-Media-Plattformen ist es einfach, eine bestimmte Gruppe zu spezifizieren und auf Basis einer vorbereiteten Strategie anzugreifen. Heutzutage ist es ein beliebtes Phänomen, dass Social-Media-Nutzer Twitter-Follower, Facebook-Likes, Amazon-Rezensionen und YouTube-Kommentare kaufen. Diese Dienste können durch Strategien wie das Erstellen mehrerer gefälschter Profile, die Verwendung kompromittierter Konten oder sogar das Bezahlen von Benutzern für das Posten von Inhalten über ihre Konten erreicht werden. Täuschung in sozialen Medien kann in Inhaltstäuschung und Identitätstäuschung unterteilt werden. Die Inhaltstäuschung besteht darin, Inhalte sozialer Medien zu manipulieren, indem Bilder manipuliert, Spams verbreitet und schädliche Links gesendet werden. Die Täuschung von Inhalten findet hauptsächlich auf Social-Media-Plattformen wie Social-News-Sites und Blogs statt. Die Identitätstäuschung besteht darin, die Identitätsinformationen des Benutzers zu manipulieren oder die Identität einer Person vorzutäuschen, um die Benutzer sozialer Medien zu täuschen.

Werbung

Dieser spezielle Cluster konzentriert sich auf die Wirksamkeit des Markenimages und der Werbestrategie, wobei die Auswirkungen der Kundenbeteiligung auf Umsatz und Markenimage berücksichtigt werden. Dies wird durch Techniken wie die Sentimentanalyse gemessen, die sich auf mathematische Studienbereiche wie Data Mining und Analytics stützen. Dieser Forschungsbereich führt zu einer Vielzahl kommerzieller Anwendungen, da das Hauptziel jeder Studie darin besteht, das Verbraucherverhalten zu verstehen und den Umsatz zu steigern.

Netzwerkposition und Vorteile

In vielen Organisationen neigen die Mitglieder dazu, ihre Aktivitäten innerhalb ihrer eigenen Gruppen zu konzentrieren, was die Kreativität erstickt und die Möglichkeiten einschränkt. Ein Spieler, dessen Netzwerk strukturelle Lücken überbrückt, hat einen Vorteil beim Erkennen und Entwickeln lohnender Gelegenheiten. Ein solcher Akteur kann soziales Kapital mobilisieren, indem er als „Vermittler“ von Informationen zwischen zwei Clustern agiert, die sonst keinen Kontakt gehabt hätten, und so Zugang zu neuen Ideen, Meinungen und Möglichkeiten bietet. Der britische Philosoph und Nationalökonom John Stuart Mill schreibt: „Es ist kaum möglich, den Wert ... ." Somit kann ein Akteur mit einem Netzwerk, das reich an strukturellen Löchern ist, einer Organisation durch neue Ideen und Möglichkeiten einen Mehrwert verleihen. Dies wiederum unterstützt die berufliche Entwicklung und den Aufstieg einer Person.

Ein Sozialkapitalmakler profitiert auch von Kontrollvorteilen, indem er den Informationsfluss zwischen den Kontakten erleichtert. Im Fall des Beratungsunternehmens Eden McCallum konnten die Gründer ihre Karriere voranbringen, indem sie ihre Verbindungen zu ehemaligen großen drei Beratungsunternehmen und mittelständischen Unternehmen knüpften. Durch die Überbrückung struktureller Lücken und die Mobilisierung von Sozialkapital können die Spieler ihre Karriere vorantreiben, indem sie zwischen den Kontakten neue Möglichkeiten wahrnehmen.

Es gibt Untersuchungen, die die Vorteile der Informationsvermittlung sowohl untermauern als auch widerlegen. Eine Studie von Zhixing Xiao über chinesische High-Tech-Firmen ergab, dass die Kontrollvorteile von strukturellen Löchern "im Widerspruch zum vorherrschenden unternehmensweiten Kooperationsgeist stehen und die Informationsvorteile aufgrund der gemeinsamen Werte" solcher Organisationen nicht zustande kommen können. In dieser Studie wurden jedoch nur chinesische Unternehmen analysiert, die tendenziell starke gemeinsame Werte haben. Die Informations- und Kontrollvorteile struktureller Lücken sind in Unternehmen, die auf unternehmensweiter Ebene nicht ganz so inklusiv und kooperativ sind, immer noch wertvoll. Im Jahr 2004 untersuchte Ronald Burt 673 Manager, die die Lieferkette eines der größten Elektronikunternehmen Amerikas leiteten. Er stellte fest, dass Manager, die häufig Probleme mit anderen Gruppen diskutierten, besser bezahlt wurden, positivere Stellenbewertungen erhielten und eher befördert wurden. Daher kann die Überbrückung struktureller Lücken für eine Organisation und wiederum für die Karriere eines Einzelnen von Vorteil sein.

Sozialen Medien

Computernetzwerke in Kombination mit Social-Networking-Software schaffen ein neues Medium für soziale Interaktion. Eine Beziehung über einen computergestützten sozialen Netzwerkdienst kann durch Kontext, Richtung und Stärke charakterisiert werden. Der Inhalt einer Relation bezieht sich auf die ausgetauschte Ressource. In einem computervermittelten Kommunikationskontext tauschen soziale Paare verschiedene Arten von Informationen aus, einschließlich des Sendens einer Datei oder eines Computerprogramms sowie der Bereitstellung emotionaler Unterstützung oder der Organisation eines Treffens. Mit dem Aufkommen des elektronischen Handels können die ausgetauschten Informationen auch dem Austausch von Geld, Waren oder Dienstleistungen in der "realen" Welt entsprechen. Methoden der Analyse sozialer Netzwerke sind für die Untersuchung dieser Arten von computervermittelter Kommunikation unentbehrlich geworden.

Darüber hinaus haben die schiere Größe und die Volatilität der sozialen Medien zu neuen Netzwerkkennzahlen geführt. Ein Hauptproblem bei Netzwerken, die aus sozialen Medien extrahiert wurden, ist die mangelnde Robustheit der Netzwerkmetriken aufgrund fehlender Daten.

Siehe auch

Verweise

Weiterlesen

Externe Links

Organisationen

Peer-reviewed Zeitschriften

Lehrbücher und Bildungsressourcen

Datensätze