Veröffentlichung

Titel:

Entropiebasierte Analyse von Interaktionen in Sozialen Netzwerken

AutorInnen:

Rödder, W.
Brenner, D.
Kulmann, F.

Kategorie:

Diskussionsbeiträge

Forschungsthema:

Probabilistische Wissensverarbeitung

 

Diskussionsbeitrag der Fakultät für Wirtschaftswissenschaft, FernUniversität in Hagen, 481 (2012).

Abstract:

Soziale Netzwerke sind feste Bestandteile unserer Gesellschaft und werden in spezialisierten Branchen natürlich auch für unternehmerische Aktivitäten genutzt. Die wissenschaf tliche Forschung interessiert sich ebenfalls zunehmend für das Potenzial dieser Netzwerke. Während in den Sozialwissenschaften eher die Beziehungen einzelner Akteure analysiert und interpretiert werden, steht bei der Wirtschaftswissenschaft vor allem die erfolgs- und entscheidungsorientierte Sicht im Vordergrund. Unternehmen und praxisnahe Forschung verwenden bereits graphentheoretische Instrumente, um merkmalsbezogen die Verflechtungen innerhalb solcher Netzwerke zu visualisieren. Darauf aufbauend lassen sich sowohl Rollen einzelner Akteure als auch eigene Positionen zielgerichtet identifizieren. Die bekanntesten Instrumente, mit denen man über eine graphische Darstellung hinaus zu tragfähigen Erkenntnissen gelangt, werden unter dem Begriff Soziale Netzwerkanalyse (SNA) subsummiert. Mit ihr ist es etwa möglich, durch Fokussierung Informationen über die Relevanz von Knoten innerhalb eines hoch vermaschten Geflechts zu erhalten. In diesem Beitrag wird nach Vorstellung einiger klassischer Zentralitätsmaße ein entropieoptimaler Ansatz eingeführt, der es ermöglicht, auf Basis der Informationstheorie Beziehungsnetzwerke ganzheitlich zu bewerten. Im System SPIRIT können konditionale Strukturen wissensbasiert abgebildet und die dort zur Verfügung stehenden Methoden dann direkt für die SNA genutzt werden. Nach Erläuterung der generellen Vorgehensweise werden für klassische Beispiele entsprechende Ergebnisse vorgestellt. Mittels Szenarioanalysen und Untersuchungen lokaler Veränderungen im Netzwerk wird eindrucksvoll das Potenzial der neuartigen Bewertungsmethode verdeutlicht.

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BibTeX-Eintrag:

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