Visual Sociology

Visual Sociology.
Zur Bedeutung von Netzwerkdaten
Dr. Cathleen M. Stützer
Johannes Gutenberg-Universität Mainz | 2015

2Cathleen M. Stützer | Johannes Gutenberg-Universität Mainz | 2015
1. Einführung
2. Forschungsparadigma: Netzwerkforschung
3. Netzwerke in der Forschungspraxis (Case Study)
4. How to …?
5. Software-Tools & Online-Apps
6. Fazit
Überblick

1. EINFÜHRUNG
Visual Sociology. Zur Semantik von Netzwerkdaten.

Visual Sociology
1. Einführung
Rasante Technologieentwicklung
DATA DRIVEN JOURNALISM
(Virtual) Data-Mining

Visual Sociology
1. Einführung
Daten erzählen Geschichten
Visualisierungsformen  Infografiken
Visualisierung

Bildquelle: Slemma Blog: What Chart Type Should I Use?, fb.me/8xj7qBgQZ via Twitter 07.12.2015)
Klassische Darstellungsformen
1. Einführung

Netzwerkvisualisierung
1. Einführung
London Underground Map by Henry C. Beck (1933)

Bildquelle: NetworkFact, https://twitter.com/NetworkFact/status/611255743753359360?s=03, 07.12.2015)
Lexical Distance Among the Languages of
Europe

2. FORSCHUNGSPARADIGMA:
NETZWERKFORSCHUNG

Forschungsparadigma: Netzwerkforschung
2. Netzwerkparadigma
Medialisierung des sozialen Netzwerkes
Katalysatoren ?!?
Lacks in Forschung

Identifikation von (sozialen)
Beziehungen in Netzwerken
Einfluss von Beziehungskontexten auf
verschiedenen Aggregationsebenen

Interdisziplinärer Zugang
Soziologie
Strukturfunktionalismus, Rational Choice-Theorie,
Strukturalismus, Systemtheorie, Marktsoziologie, etc.
Sozialpsychologie
Rollen- und Positionstheorie, Gruppen-Phänomene,
Identitätskonstruktion, Gruppendynamik, Balance-Theorien, etc.
Sozialwissenschaft
Diffusion und Adoption, Soziale Ansteckung, Eingebundenheit,
Stärke schwacher Anbindung, Interaktionsmechanismen,
Opinion-Leader, Matthäus-Effekte, etc.
1
2
3
Informatik und Naturwissenschaft
Methodenzugang, Skalenfreiheit, Wachstumsprozesse,
Emergenz, Bevorzugte Bindung, etc.
4

»Who (or what) is connected to
whom (or what) by which channels
in which time with what effects?«
(Lazarsfeld et al.,1944; Lasswell, 1948;
Carley, 2003; Contractor, 2009)

Disziplinen der Netzwerkforschung
Soziologische Netzwerktheorie
Soziologische Verarbeitung von Theorien und Konzepten
Netzwerkvisualisierung
Kommunikationswissenschaftlicher Forschungszweig
Netzwerkanalyse
Sozialwissenschaftliche Weiterentwicklung der Methoden
Anwendungsforschung
Interdisziplinäre Anwendung
Vgl. Katzmair, 2004; Stegbauer & Häußling, 2010

Beschreibung sozialer Phänomene
Relationaler Erklärungsansatz
(potentieller) Austauschprozesse & (sozialer) Organisation
Systematisierung von Relation (Beziehung)
(Beziehungskontexte, Wirkungsgrad, Entwicklungspotential, etc.)
Konzeptionalisierung von (sozialen) Einflussfaktoren
(auf organisationaler und/oder individueller Ebene)
Aufdeckung von Wechselwirkungsmechanismen
(Struktur [Makro]  Position [Mikro])

Netzwerkforschung
Aufdeckung von (nicht sichtbarer) Strukturen
und Beziehungskontexte zwischen Entitäten
(soziale, biologische, ökonomische,
physikalische, etc.), um eine Beschreibung
des Wirkungsgrades von Austauschprozessen
sowie (sozialer) Organisation und den Einfluss
(sozialer) Mechanismen liefern zu können
(Vgl. Stuetzer, 2013)

3. NETZWERKE IN DER
FORSCHUNGSPRAXIS (CASE STUDY)

Informations- und Wissenstransfer in
kollaborativen Lernsystemen
Eine strukturelle und relationale Analyse über den Einfluss
sozialer Organisationsstrukturen in Wissensnetzwerken
am Beispiel der Lernplattform OPAL
3. Ausgewählte Studie
Dissertationsprojekt (03.12.2013)

• Beschreibung sozialer Organisation während der
(kollaborative) Verteilung und Nutzung von Information und
Wissen im webbasierten Informations- und
Wissenstransfer
• Bemessung und Bewertung der Synergie-Effekte sozialer
Interaktion
Ziel
3. Ausgewählte Studie

3.1 Ziele und Aufgaben
Diffusion von Information in sozialen Systemen Lernparadigma des Konnektivismus
Bildquelle: G. Siemens in »Knowing knowledge« (2006, S. 29)Bildquelle: C. Stützer in »Interpersonelle Kommunikation und lokale Identitäten« (2009, S. 3)
»Social systems do not consist of people, also not of actions, but of communications therefore.«
(Luhmann 1986: 269)
Konnektivismus
Transfer soziologischer Netzwerktheorien in Bildungskontext

3.1 Ziele und Aufgaben
Eruierung sozialer Organisationsstrukturen
Relationaler Erklärungsansatz
für (potentiellen) Informations- und Wissenstransfer
Extraktion und Exploration relationaler Informationen
im Wissensnetzwerk (Wirkungsgrad/ Entwicklungspotential)
Konzeptionalisierung sozialer Einflussfaktoren
kollaborativen Wissensmanagements
Erarbeitung von Handlungsempfehlungen
zur Optimierung (soziotechnischer) Infrastrukturen

3.2 Forschungskonzept

3.3 Theoretische Ansätze
Interdisziplinärer Forschungsansatz
Soziologie und Sozialforschung
Granovetter, 1973/83/85; Burt,1976/87/92; Valente, 1995/99;
Barabási, 2003, Rogers, 1962/2003
Lern- und Bildungsforschung
Siemens, 2004; De Laat, 2006/07; Stegbauer, 2009;
Strijbos&Weinberger, 2010
Kommunikations- und Medienforschung
Katz & Lazarsfeld, 1955; Troldahl, 1966; Rogers & Kincaid, 1981
1
2
3

3.4 Methodik
Network Analytics
Stuetzer,C.,Breiger,R.,Koehler,T.,2013

Ein zentrales Lernmanagementsystem an sächsischen
Hochschulen und Universitäten mit vielseitigen kollaborativen
Instrumenten hohem Wachstum
Lernplattform Plattformanbieter
3.5 Daten
Diskussionsforen des Bildungsportal Sachsens (2005-2009)
(Bildquelle: J. Schwendel, BPS GmbH, 2009)

3.5 Daten
Analyse von Wissensnetzwerken in der Bildungsforschung

3.5 Daten
Datenextraktion und Exploration
Gesamtnetzwerk GCC Fokusgruppe
5.808 3.976 834
2.567 1.613 120
49.863 39.820 11.030
8.375 5.589 954
10.844 8.511 1.455
618 1 1
Min 1 1 1
Max 50 50 23 (50)
MW 4,5 5,3 1,7
Min 1 1 1
Max 149 149 98 (149)
MW 18,9 22,5 12,1
Min 1 1 1
Max 256 256 159 (256)
MW 4,6 4,7 7,6
Knoten (n)
Komponenten (Comp)
Verbindungen (l), einfach
Diversität Teilnehmer
(Div [U])
Diversität Diskussionsforen
(Div [F])
Teilnehmer (U)
Diskussionsforen (F)
Beiträge (W [U])
Anbindung / Intensität
(W [U/F])

3.6 Ergebnisse & Interpretation
Topologie der Fokusgruppe

Topologie der Kommunikationsrollen

Emergente Netzwerkrollen und Positionen

Evolutionsprozesse im Wissensnetzwerk OPAL

3.7 Implikationen
Topologie idealtypischer DiffusionsnetzwerkeHybrid-verteilteOrganisationsform

3.7 Implikationen
Förderung kollaborativen Wissensmanagements
Vernetzung als Qualitätsindikator

3.8 Zusammenfassung
»data-centric view of the world« (Siemens, 2012)
1
2
Weiterentwicklung und Implementierung von Learning
Analytics- und Academic Analytic-Instrumenten 
Mehrwert für Organisatoren zur Qualitätssicherung
Anwendung und Weiterentwicklung relationaler
Forschungsmethoden im Kontext der
Bildungsforschung

4. HOW TO …?

Forschungsdesign
4. How to …?
EGO-Netzwerke
(Ego-Alteri)
GESAMT-Netzwerke
(Alteri-Alteri)

Datenquellen
4. How to …?
• aktive Datenerhebung via Befragung  Namensgeneratoren /
Interpreter, Snowball sampling, …
• „Bei wem holen Sie sich Rat?“  Soziale Beziehungen
• „Wer arbeitet in welcher Abteilung?“ Instrumentelle Beziehungen
• passive Datenerhebung via Beobachtung & Archivarbeit
Archive, Webcrawler, …
• Blog postings, Wiki edits, Online Transaktionsdaten, Search
engines, Website browsings, Bonus card usages, …

• Matrix (kleine Datensets)
• quadratische Matrix
• rechteckige Matrix
• Listen (große Datensets)
Datenformatierung
4. How to …?
A1 A2 A3
A1 0 3 1
A2 1 0 5
A3 4 1 0
actor-by-actor matrix actor-by-event matrix
*Edges
1 3 2
1 5 5
2 5 10
2 1 1
3 2 2
4 3 4
5 4 5
edge list with attribute
E1 E2 E3 E4
A1 0 0 1 0
A2 1 0 0 1
A3 1 1 1 0

Datenerhebung
4. How to …?
Ziel: Was soll untersucht werden?
 research question - determine networks of interest
 structure, evolution, and function of networks
 which data are collected - explanation of nodes and ties
Daten: Wie groß ist die “Population”?
 size and boundaries of the population
 extraction of processes: using SNA or DNA
Forschungsdesign: Worauf zielt die Untersuchung?
Egozentrierter Netzwerkansatz: Positionen
Gesamtnetzwerkansatz (Teilnetzwerkansatz): Strukturen

4. How to …?
»One of the primary uses of graph
theory in social network analysis is
the identification of the most
important actors in a social network«
(Wasserman & Faust, 1997 [1994])
Datenanalyse: Social Network Analysis (SNA)

Datenanalyse: Social Network Analysis (SNA)
4. How to …?
Individualebene
• Gradzentralität
• Betweenness-
Zentralität
• Informationsfluss,
Einfluss, Kontrolle
Gruppenebene
• Netzwerkgröße
• Dichte
• Distanz
• Zentralisierung
• Verbundenheit

Netzwerkmetriken
4. How to …?
Netzwerkgröße
• Zahl der Knoten und Beziehungen
Dichte
• Verhältnis der Anzahl der Beziehungen zu allen möglichen
Beziehungen
• Vergleicht existierende Links zu allen möglichen Links 
Vergleichbar nur bei gleicher Netzwerkgröße

Zentralisierung (Gruppenebene)
Netzwerkmetriken
4. How to …?
Stern Kreis Pfad

Zentralität (Individualebene)
• Degree centrality (DC): Who is most popular in a
network? (Freeman, Linton C., 1978/1979)
• by virtue of their position people with high DC have access to
the ideas, thoughts, beliefs of many others
Netzwerkmetriken
4. How to …?
DC(max)=N-1

Zentralität (Individualebene)
• Betweenness centrality (BC): Who is most potentially
influential, and positioned to broker connections between
groups in a network? (Freeman, Linton C., 1978/1979)
• by virtue of their position people with high BC have power to
control the flow of information and serve as a gatekeeper
between groups
Netzwerkmetriken
4. How to …?
BC(max)= (2N-3N+2)/2

Netzwerkmetriken
4. How to …?
Kite Network developed by David Krackhardt and Valdis Krebs (1990)

5. SOFTWARE-TOOLS & ONLINE-APPS

ORA: Social Network Analysis, Network Visualization, Meta-Network
Analysis, Trail Analysis, Geospatial Network Analysis, Network
Generation http://www.casos.cs.cmu.edu/projects/ora/
Pajek: Analysis and Visualization of Large Scale Networks
http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/pajek/
UCINET: Social Network Analysis tool
https://sites.google.com/site/ucinetsoftware/home
NetDraw: Graph exploration and visualization software
https://sites.google.com/site/ucinetsoftware/home
NodeXL (Network Overview Discovery Exploration for Excel):
Network overview, discovery and exploration
http://nodexl.codeplex.com/
Gephi: Graph exploration and visualization software
http://gephi.org/

AutoMap: Network Text Analysis
http://www.casos.cs.cmu.edu/projects/automap/
EgoNet Active Development: Ego-centric network analysis
http://sourceforge.net/projects/egonet/
NetLogo: Modelling and Simulation of networks 
http://ccl.northwestern.edu/netlogo/
VennMaker: Egocentric network analysis and interview tool
http://www.vennmaker.com/
Visione: Interactive analysis and visualization of social
networks http://visone.info/
R: Social network analysis within the versatile and popular R
environment
http://en.wikipedia.org/wiki/R_%28programming_language%29
tnet: Social network analysis of weighted, two-mode, and
longitudinal networks in R http://toreopsahl.com/tnet/

6. FAZIT

6. Fazit
»Das Ganze ist mehr als
die Summe seiner Teile«
(Aristoteles [384 – 322 v. Chr.])

Vielen Dank für Ihre
Aufmerksamkeit!

Institut für Soziologie / Arbeitsbereich Netzwerkforschung und
Familiensoziologie
Jakob-Welder-Weg 12, Georg Forster-Gebäude, Zi. 03.443,
D-55099 Mainz
Telefon: +49 6131 39 29397 / 0172 3415080
eMail: cstuetze@uni-mainz.de
Skype: cast1111
Sprechzeiten: Dienstags, 14.30 - 15.30 Uhr (oder nach
Terminvereinbarung, auch via Skype möglich)
Kontakt
Dr. Cathleen M. Stützer

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