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Soziale Netzwerke im Internet – Analyse eines neuen, alten Phänomens  Sam Zeini  Collide Forschungsgruppe www.collide.info Abteilung für Informatik und angewandte Kognitionswissenschaft Universität Duisburg-Essen [email_address]
Agenda Einleitung Entstehung Internet Internet alt vs. neu Soziale Netzwerke und deren Analyse Open-Source/ Free Software (alt) Web 2.0 (neu) Dynamik und Stabilität Ausblick
Einleitung Internet entstand ca. Anfang der 1970er Jahre 1962 Vision von Joseph Carl Robnett Licklider Arpanet als Vorläufer des Internets 1969 Vernetzung Großrechner an  4 US-Universitäten  1971 erste E-Mail von Raymond Samuel Tomlinson 1979 Entstehung des Usenets 1989 Hypertextprotokoll und Entstehung des WWW durch Tim Berners-Lee: Web 1.0 was all about connecting people. It was an interactive space, and I think Web 2.0 is of course a piece of jargon, nobody even knows what it means. If Web 2.0 for you is blogs and wikis, then that is people to people. But that was what the Web was supposed to be all along.
Einleitung: Formen/Technologien Newsgroups Statische Webseiten Dynamische Webseiten / CMS (z.B. genutzt durch klassische Medien wie Zeitschriften, Rundfunk etc. oder viele Firmen) Instantmessenger, Webtelefonie, Webkonferenzen Diskussionsforen Wikis und Wikipedia Blogs und Microblogs Foto- und Film-Communities Social Network Sites (Facebook, Mayspace, VZ-Dienste, etc. pp.) Lehr-/Lernsysteme, Lern-Communities Internetbasierte Kooperationssysteme, Enterprise 2.0
Soziale Netzwerkanalyse Soziale Netzwerkanalyse ursprünglich aus der Soziometrie Morenos Es werden Akteure und ihre Beziehungen zueinander mittels Graphen, Matrizen oder Listen mathematisch ausgedrückt Es können auch Beziehungen zwischen Akteure und einem weiteren Typ, wie Ereignisse oder Themen, ausgedrückt werden und daraus wieder Akteursbeziehungen Lässt sich gut auf Internetphänomene anwenden, insbesondere leicht durch maschinelle Datenerhebung
Soziale Netzwerkanalyse Gesamtnetzwerke und Egonetzwerke Gerichtete vs. ungerichtete Netzwerke  Dichte und Umfang der Netze lassen sich berechnen Zentralitätsmaße Degreezentralität (Grad der Vernetzung) Indegree (Beliebtheit) Outdegree (Macht) Closeness-Zentralität (Eingebundenheit) Betweenness-Zentralität (Kontrolle) Subgruppen und Cliquen Rollen (z.B. Vermittler) Netzwerkanalyse über Zeit (Längsschnitt)
Datenerhebung: DMD (Data-Multiplexer- Demultiplexer)
Open-Source / Freie Software Open-Source: freie Verteilung von Software und Offenheit von  Quell-Code Rechtlich durch Softwarelizenzmodelle gesichert (GPL, LGPL, BSD, MIT und Mozilla Public License) GPL wurde in der ersten Version 1989 von Richard Stallman veröffentlicht Open-Source-Projekte arbeiten durch das Internet zusammen (Mailinglisten, Wikis, etc.)  Bekannte Beispiele: GNU / Linux Mozilla Firefox und Thunderbird
Kontext der eigenen Forschung  Open-Source-Projekte wegen heterogene Akteurskonstellationen potentiell innovativ  ( v. Hippel)  Nutzer-Entwickler zunächst bei Open Source, dann bei Wikipedia Auslöser der Prosumer-Debatte bei Web 2.0   Forschungsrahmen:  Kompetenzentwicklung und Prozessunterstützung in „Open Innovation“-Netzwerken der IT-Branche durch Wissensmodellierung und Analyse - Förderkennziffer 01FM07067-72, BMBF Laufendes Promotionsverfahren zum Thema „Innovation und Handelns in Open-Source-Netzwerken aus nerzwerkanalytischer Sicht, betreut durch PD Dr. Lothar Krempel, Max Plank Institut für Gesellschaftswissenschaften
Fallbeispiel Opensimulator OpenSimulator: Serverplattform für virtuelle Welten Vergleichbar mit Second Life Mischung aus Spielen und virtuellen Welten Fallstudie pixelpark: Plattform für „Serious Gaming“ in 3D Entwicklung des Frameworks in Kooperation mit der OpenSimulator Community Entwicklung von Serious Games als Open Content Langfristiges Ziel: 3D-Internet
Datenbasis und Struktur OpenSimulator Längsschnitt über den Zeitraum vom September 2007 – Februar 2009, Entwickler-Mailingliste (1185 Themen, 5505 Mails, 198 User), Entwickler Programmdateien (6012 Objekte, 32867 Versionsänderungen, 26 Entwickler), Nutzer-Mailingliste (634 Themen, 1582 Mails, 175 User) Kern-Entwickler, Entwickler-Nutzer, Anwender und Betreiber Kernentwickler in allen Netzen im Schnitt am stärksten vernetzt Tendenziell stabil im Kern Auf- und Abstiege temporär möglich Ereignisse oft für Aufstiege entscheidend
Zentrale Strukturen Kernpartition der Kommunikation in der Mailingliste
Identifizierung von potentiellen Innovatoren Die Anregung des Nutzers Terry zu  möglichen (neuen)  Funktionen ist ein Thema mit einem hohen Degree (oft diskutiert).
Identifizierung von potentiellen Innovatoren Terrys Anregung: Voicechat, Textchat und Friendsliste auf der Seite eines OpenSimulator Clients behandeln, damit man dieses Inventar von Simulationswelt zu Simulationswelt mitzunehmen, um z.B. Freunde über mehrere Welten verfolgen zu können.  „ Please forgive me if this sounds a bit noobish“.  Charles K.: „As I think about it, there will come a time when certain things are most appropriate to hold on the client side. Things such as clothes, tools, wallets, cellphones”
Identifizierung von potentiellen Innovatoren Vor der Anfrage am 02.03.08 taucht User Terry nicht in der Liste auf.
Identifizierung von potentiellen Innovatoren Nach der Anfrage am 02.03.08 taucht User Terry in der Liste in Partition 4 auf, was in der  Mitte zwischen  Kern (7) und  Peripherie (0) ist. T = 03.2008 - 05.2008
Identifizierung von potentiellen Innovatoren T = 06.2008 - 08.2008 Auch in dem darauf  folgenden Quartal behält Terry eine Position in der Mitte zwischen Kern und Peripherie.
Web 2.0 / Social Web Gewinnt zunehmend an Bedeutung Kategorisierung der Communities nach Diensten problematisch, passiert jedoch häufig Mehr al 50% der Deutschen nutzen regelmäßig das Internet Web 2.0 zunehmend durch den Begriff Social Media ersetzt Primärer Einflussfaktor Nutzungsart: Prosumer (Produzent und Konsument), wobei Konsum überwiegt Sehr heterogen, von Digital Natives bis Silver Surfer Zukunft: Semantic Web neben Social Web
Visualisierung Twitter Goethe Institut Englische Twitter-Seite
Visualisierung Twitter Goethe Institut Englische Twitter-Seite
Visualisierung Twitter Goethe Institut  Deutsche Twitter-Seite
Visualisierung Twitter Goethe Institut  Deutsche Twitter- Seite
Visualisierung Facebook Mein Egonetzwerk bei Facebook
Stabilität in Sozialen Netzwerken Fluktuationen in der Regel in der Peripherie, Kern der Netzwerke meist Stabil Dynamik über Zeit teilweise schwer erfassbar, Akteure bleiben oft zusammen, wechseln jedoch Plattformen Viele Netzwerke wie Foren oder Wikipedia Oligarchie Matthäus-Effekt: Reich wird reicher, neue Akteure verbinden sich gerne mit zentralen Akteuren Konvergenzen, Social Media vs. Massenmedia, Internet und Mobile Datenschutz problematisch
Diskussion Literatur: Zeini, Sam/ Malzahn, Nils/ Hoppe, H. Ulrich (2009): Entstehung von Innovation in Open Source-Netzwerken am Beispiel von Open Simulator, in: Meißner, Klaus/ Engelien, Martin (Hrsg.): Virtuelle Organisation und Neue Medien 2009. Dresden: TUDpress. Harrer, Andreas/ Krämer, Nicole/ Zeini, Sam/ Haferkamp, Nina (2008): Ergebnisse und Fragestellungen aus Psychologie und Informatik zur Analyse von Interaktionen in Online-Communities und Potenziale interdisziplinärer Forschung, in: Zerfaß, Ansgar/ Welker, Martin/ Schmidt, Jan (Hrsg.): Kommunikation, Partizipation und Wirkungen im Social Web. Band 1: Grundlagen und Methoden – Von der Gesellschaft zum Individuum. Köln: Herbert von Halem. S. 301- 326. Stegbauer, Christian (2009): Wikipedia. Das Rätsel der Kooperation. Wiesbaden. VS-Verlag. Stegbauer, Christian/ Rausch, Alexander (2006): Strukturalistische Internetforschung. Netzwerkanalysen internetbasierter Kommunikationsräume. Wiesbaden: VS-Verlag. Lehnert, René (2009): Interaktionsmuster in Open Source Communities: Open Source – eine Alternative zu traditionellen Geschäftsmodellen? Unveröffentlichte Diplomarbeit an der Universität Duisburg-Essen. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

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Soziale Netzwerke im Internet – Analyse eines neuen, alten Phänomens

  • 1. Soziale Netzwerke im Internet – Analyse eines neuen, alten Phänomens Sam Zeini Collide Forschungsgruppe www.collide.info Abteilung für Informatik und angewandte Kognitionswissenschaft Universität Duisburg-Essen [email_address]
  • 2. Agenda Einleitung Entstehung Internet Internet alt vs. neu Soziale Netzwerke und deren Analyse Open-Source/ Free Software (alt) Web 2.0 (neu) Dynamik und Stabilität Ausblick
  • 3. Einleitung Internet entstand ca. Anfang der 1970er Jahre 1962 Vision von Joseph Carl Robnett Licklider Arpanet als Vorläufer des Internets 1969 Vernetzung Großrechner an 4 US-Universitäten 1971 erste E-Mail von Raymond Samuel Tomlinson 1979 Entstehung des Usenets 1989 Hypertextprotokoll und Entstehung des WWW durch Tim Berners-Lee: Web 1.0 was all about connecting people. It was an interactive space, and I think Web 2.0 is of course a piece of jargon, nobody even knows what it means. If Web 2.0 for you is blogs and wikis, then that is people to people. But that was what the Web was supposed to be all along.
  • 4. Einleitung: Formen/Technologien Newsgroups Statische Webseiten Dynamische Webseiten / CMS (z.B. genutzt durch klassische Medien wie Zeitschriften, Rundfunk etc. oder viele Firmen) Instantmessenger, Webtelefonie, Webkonferenzen Diskussionsforen Wikis und Wikipedia Blogs und Microblogs Foto- und Film-Communities Social Network Sites (Facebook, Mayspace, VZ-Dienste, etc. pp.) Lehr-/Lernsysteme, Lern-Communities Internetbasierte Kooperationssysteme, Enterprise 2.0
  • 5. Soziale Netzwerkanalyse Soziale Netzwerkanalyse ursprünglich aus der Soziometrie Morenos Es werden Akteure und ihre Beziehungen zueinander mittels Graphen, Matrizen oder Listen mathematisch ausgedrückt Es können auch Beziehungen zwischen Akteure und einem weiteren Typ, wie Ereignisse oder Themen, ausgedrückt werden und daraus wieder Akteursbeziehungen Lässt sich gut auf Internetphänomene anwenden, insbesondere leicht durch maschinelle Datenerhebung
  • 6. Soziale Netzwerkanalyse Gesamtnetzwerke und Egonetzwerke Gerichtete vs. ungerichtete Netzwerke Dichte und Umfang der Netze lassen sich berechnen Zentralitätsmaße Degreezentralität (Grad der Vernetzung) Indegree (Beliebtheit) Outdegree (Macht) Closeness-Zentralität (Eingebundenheit) Betweenness-Zentralität (Kontrolle) Subgruppen und Cliquen Rollen (z.B. Vermittler) Netzwerkanalyse über Zeit (Längsschnitt)
  • 8. Open-Source / Freie Software Open-Source: freie Verteilung von Software und Offenheit von Quell-Code Rechtlich durch Softwarelizenzmodelle gesichert (GPL, LGPL, BSD, MIT und Mozilla Public License) GPL wurde in der ersten Version 1989 von Richard Stallman veröffentlicht Open-Source-Projekte arbeiten durch das Internet zusammen (Mailinglisten, Wikis, etc.) Bekannte Beispiele: GNU / Linux Mozilla Firefox und Thunderbird
  • 9. Kontext der eigenen Forschung Open-Source-Projekte wegen heterogene Akteurskonstellationen potentiell innovativ ( v. Hippel) Nutzer-Entwickler zunächst bei Open Source, dann bei Wikipedia Auslöser der Prosumer-Debatte bei Web 2.0 Forschungsrahmen: Kompetenzentwicklung und Prozessunterstützung in „Open Innovation“-Netzwerken der IT-Branche durch Wissensmodellierung und Analyse - Förderkennziffer 01FM07067-72, BMBF Laufendes Promotionsverfahren zum Thema „Innovation und Handelns in Open-Source-Netzwerken aus nerzwerkanalytischer Sicht, betreut durch PD Dr. Lothar Krempel, Max Plank Institut für Gesellschaftswissenschaften
  • 10. Fallbeispiel Opensimulator OpenSimulator: Serverplattform für virtuelle Welten Vergleichbar mit Second Life Mischung aus Spielen und virtuellen Welten Fallstudie pixelpark: Plattform für „Serious Gaming“ in 3D Entwicklung des Frameworks in Kooperation mit der OpenSimulator Community Entwicklung von Serious Games als Open Content Langfristiges Ziel: 3D-Internet
  • 11. Datenbasis und Struktur OpenSimulator Längsschnitt über den Zeitraum vom September 2007 – Februar 2009, Entwickler-Mailingliste (1185 Themen, 5505 Mails, 198 User), Entwickler Programmdateien (6012 Objekte, 32867 Versionsänderungen, 26 Entwickler), Nutzer-Mailingliste (634 Themen, 1582 Mails, 175 User) Kern-Entwickler, Entwickler-Nutzer, Anwender und Betreiber Kernentwickler in allen Netzen im Schnitt am stärksten vernetzt Tendenziell stabil im Kern Auf- und Abstiege temporär möglich Ereignisse oft für Aufstiege entscheidend
  • 12. Zentrale Strukturen Kernpartition der Kommunikation in der Mailingliste
  • 13. Identifizierung von potentiellen Innovatoren Die Anregung des Nutzers Terry zu möglichen (neuen) Funktionen ist ein Thema mit einem hohen Degree (oft diskutiert).
  • 14. Identifizierung von potentiellen Innovatoren Terrys Anregung: Voicechat, Textchat und Friendsliste auf der Seite eines OpenSimulator Clients behandeln, damit man dieses Inventar von Simulationswelt zu Simulationswelt mitzunehmen, um z.B. Freunde über mehrere Welten verfolgen zu können. „ Please forgive me if this sounds a bit noobish“. Charles K.: „As I think about it, there will come a time when certain things are most appropriate to hold on the client side. Things such as clothes, tools, wallets, cellphones”
  • 15. Identifizierung von potentiellen Innovatoren Vor der Anfrage am 02.03.08 taucht User Terry nicht in der Liste auf.
  • 16. Identifizierung von potentiellen Innovatoren Nach der Anfrage am 02.03.08 taucht User Terry in der Liste in Partition 4 auf, was in der Mitte zwischen Kern (7) und Peripherie (0) ist. T = 03.2008 - 05.2008
  • 17. Identifizierung von potentiellen Innovatoren T = 06.2008 - 08.2008 Auch in dem darauf folgenden Quartal behält Terry eine Position in der Mitte zwischen Kern und Peripherie.
  • 18. Web 2.0 / Social Web Gewinnt zunehmend an Bedeutung Kategorisierung der Communities nach Diensten problematisch, passiert jedoch häufig Mehr al 50% der Deutschen nutzen regelmäßig das Internet Web 2.0 zunehmend durch den Begriff Social Media ersetzt Primärer Einflussfaktor Nutzungsart: Prosumer (Produzent und Konsument), wobei Konsum überwiegt Sehr heterogen, von Digital Natives bis Silver Surfer Zukunft: Semantic Web neben Social Web
  • 19. Visualisierung Twitter Goethe Institut Englische Twitter-Seite
  • 20. Visualisierung Twitter Goethe Institut Englische Twitter-Seite
  • 21. Visualisierung Twitter Goethe Institut Deutsche Twitter-Seite
  • 22. Visualisierung Twitter Goethe Institut Deutsche Twitter- Seite
  • 23. Visualisierung Facebook Mein Egonetzwerk bei Facebook
  • 24. Stabilität in Sozialen Netzwerken Fluktuationen in der Regel in der Peripherie, Kern der Netzwerke meist Stabil Dynamik über Zeit teilweise schwer erfassbar, Akteure bleiben oft zusammen, wechseln jedoch Plattformen Viele Netzwerke wie Foren oder Wikipedia Oligarchie Matthäus-Effekt: Reich wird reicher, neue Akteure verbinden sich gerne mit zentralen Akteuren Konvergenzen, Social Media vs. Massenmedia, Internet und Mobile Datenschutz problematisch
  • 25. Diskussion Literatur: Zeini, Sam/ Malzahn, Nils/ Hoppe, H. Ulrich (2009): Entstehung von Innovation in Open Source-Netzwerken am Beispiel von Open Simulator, in: Meißner, Klaus/ Engelien, Martin (Hrsg.): Virtuelle Organisation und Neue Medien 2009. Dresden: TUDpress. Harrer, Andreas/ Krämer, Nicole/ Zeini, Sam/ Haferkamp, Nina (2008): Ergebnisse und Fragestellungen aus Psychologie und Informatik zur Analyse von Interaktionen in Online-Communities und Potenziale interdisziplinärer Forschung, in: Zerfaß, Ansgar/ Welker, Martin/ Schmidt, Jan (Hrsg.): Kommunikation, Partizipation und Wirkungen im Social Web. Band 1: Grundlagen und Methoden – Von der Gesellschaft zum Individuum. Köln: Herbert von Halem. S. 301- 326. Stegbauer, Christian (2009): Wikipedia. Das Rätsel der Kooperation. Wiesbaden. VS-Verlag. Stegbauer, Christian/ Rausch, Alexander (2006): Strukturalistische Internetforschung. Netzwerkanalysen internetbasierter Kommunikationsräume. Wiesbaden: VS-Verlag. Lehnert, René (2009): Interaktionsmuster in Open Source Communities: Open Source – eine Alternative zu traditionellen Geschäftsmodellen? Unveröffentlichte Diplomarbeit an der Universität Duisburg-Essen. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

Hinweis der Redaktion

  1. Hier wichtig Burners-Lee