Social Network Analysis - Methoden, Konzepte und Anwendungen

Überblick

Bereits mehr als 300 Jahre vor Christus charakterisierte der griechische Philosoph Aristoteles den Menschen als „zoon politikon“ – ein Wesen mit dem elementaren Bedürfnis, Gemeinschaft zu suchen und Gemeinschaften zu bilden. Heute, im Zeitalter des Internets und der Digitalisierung, lässt sich dieses menschliche Charakteristikum am Beispiel sogenannter Online Social Networks wie Facebook, LinkedIn oder Google+ wohl am eindrucksvollsten verdeutlichen. So zählt allein Facebook mittlerweile weit mehr als eine Milliarde monatliche Nutzer, die sich online vernetzen und austauschen. Soziale Netzwerke – ob online oder offline – sind aus unserem privaten und geschäftlichen Leben nicht wegzudenken und beeinflussen maßgeblich, was wir wissen, was wir kaufen, wen wir wählen und wie erfolgreich wir im Job sind. Das konstituierende Merkmal sozialer Netzwerke bilden die Beziehungen zwischen den Mitgliedern und die dadurch induzierte Netzwerkstruktur. Die Vernetzung der Mitglieder – das heißt, deren strukturelle Einbindung in das Netzwerk – ist zentral im Hinblick auf deren Interaktions- und Kommunikationsmöglichkeiten und birgt wertvolle Informationen für verschiedenste unternehmerische Anwendungen. So kommt beispielsweise der Identifizierung besonders gut vernetzter Mitglieder, sogenannter „Key Users“ oder „Influential Users“, im (viralen) Marketing sowie im internen Wissensmanagement von Unternehmen große Bedeutung zu, um möglichst große Zielgruppen schnell zu erreichen und Informationen erfolgreich im Netzwerk zu platzieren. Im Rahmen der Lehrveranstaltung werden zentrale Konzepte, Methoden und Werkzeuge zur Erfassung und Analyse sozialer Netzwerke behandelt und anhand von Praxisbeispielen und realen Datensätzen verdeutlicht.

Lernziele

Studierende, die dieses Modul erfolgreich absolviert haben,

  • können soziale Netzwerke modellieren und kennen die notwendigen theoretischen Grundlagen,
  • verstehen wesentliche Charakteristika (z.B. skalenfreie Netzwerke) und Phänomene (z.B. Small-World-Phänomen) sozialer Netzwerke und können diese erläutern,
  • können verschiedene Methoden zur Identifizierung zentraler Mitglieder in sozialen Netzwerken beurteilen, anwenden und für reale Problemstellungen einsetzen,
  • sind vertraut mit Modellen zur Diffusion (z.B. von Informationen oder Epidemien) in sozialen Netzwerken und können praktische Einsatzmöglichkeiten aufzuzeigen und kritisch diskutieren,
  • kennen und verstehen zentrale Modelle zur Beschreibung des Wachstums sozialer Netzwerke,
  • können (reale) Daten zu sozialen Netzwerken mithilfe von Methoden der Social Network Analysis (z.B. Zentralitätsmaße) analysieren (auch mithilfe von Software-Werkzeugen), die Ergebnisse interpretieren und Handlungsempfehlungen ableiten.

Inhalt

In diesem Modul werden folgende fachlichen Inhalte vermittelt:

  • Modellierung von Netzwerken und theoretische Grundlagen
  • Random Networks und Scale Free Networks
  • Small-World-Phänomen
  • Zentralität und Communities in Netzwerken
  • Diffusion in Netzwerken (z.B. von Informationen, Innovationen und Epidemien)
  • Wachstumsmodelle für Netzwerke

Literatur

  • Barabási, A.-L. (2015) Network Science, frei abrufbar unter barabasi.com/networksciencebook/
  • Borgatti, S. P.; Everett, M. G.; Johnson, J. C. (2013) Analyzing Social Networks. SAGE Publications Limited, London.
  • Granovetter, M. S. (1973) The Strength of Weak Ties. In: American Journal of Sociology 78 (6), S. 1360-1380.
  • Landherr, A.; Friedl, B.; Heidemann, J. (2010) Eine kritische Analyse von Vernetzungsmaßen in sozialen Netzwerken. In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK 52 (6), S. 367-382.
  • Milgram, S. (1967) The small world problem. In: Psychology today 2 (1), S. 60-67.
  • Newman, M. E. J.; Girvan, M. (2004) Finding and evaluating community structure in networks. In: Physical Review E 69 (2), S. 026113:1-026113:15.
  • Newman, M. E. J. (2010) Networks – An Introduction. Oxford University Press, Oxford.
  • Travers, J.; Milgram, S. (1969) An Experimental Study of the Small-World-Problem. In: Sociometry 32 (4), S. 425-443.
  • Wasserman, S.; Faust, K. (1994) Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press, Cambridge.
  • Watts, D. J.; Strogatz, S. H. (1998) Collective dynamics of 'small-world' networks. In: Nature 393 (6684), S. 440-442.

Die Literatur wird im Semesterapparat von Prof. Dr. Mathias Klier bereitgestellt.

Materialien

Die Materialien, wie Skript und Übungsblätter, werden auf der Lernplattform Moodle bereitgestellt.

Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Mathias Klier

Zeit und Ort

Vorlesung (ab 24.10.2016):
montags, 10-12 Uhr in N24/226

Übung (ab 3.11.2016):
donnerstags, 10-12 Uhr in N24/226

Modulbeschreibung

Detaillierte Modulbeschreibung siehe Modulhandbuch

Alle Angaben ohne Gewähr, es gelten ausschließlich die Angaben des Modulhandbuchs!

Einordnung des Moduls

    • M.Sc. Wirtschaftswissenschaften
    • M.Sc. Wirtschaftsmathematik
    • M.Sc. Wirtschaftschemie
    • M.Sc. Wirtschaftsphysik
    • Studiengänge mit Nebenfach Wirtschaftswissenschaften

      Schwerpunktfach

      • Technologie und Prozessmanagement

      Lehr- und Lernform

      Vorlesung (2 SWS) und Übung (2 SWS)

      Turnus

        jedes Wintersemester