Statistische Analyse von Multi-Akteurs-Ereignissen in sozialen Netzwerken

• Antragsteller: Dr. Jürgen Lerner
• Fachliche Zuordnung: Empirische Sozialforschung
• Förderung: Förderung seit 2016
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 321869138

Relationale Ereignismodelle (REM) modellieren die Häufigkeit dyadischer Ereignisse zwischen sozialen Akteuren und werden zunehmend eingesetzt, um Kommunikation, Zusammenarbeit oder allgemein soziale Interaktion zu analysieren. REM sind ein geeignetes Modell für Längsschnittdaten von sozialen Netzwerken, in denen Beziehungen durch Interaktions-Ereignisse mit fein-granularer Zeitinformation gegeben werden. Netzwerk-Daten diesen Typs werden immer häufiger verwendet, was unter anderem auf die zunehmende Verwendung von Computer-basierter Kommunikation und Kollaboration, automatischen Methoden zur Datensammlung und -Codierung, sowie die Verfügbarkeit von hochwertigen öffentlichen Datensätzen zurückzuführen ist. Ein kritisches Defizit aktueller Modelle ist, dass sie für dyadische Interaktion ausgerichtet sind, in der zwei Akteure (oder Knoten eines sozialen Netzwerkes) in einem Ereignis verknüpft werden - wohingegen soziale Ereignisse oft eine größere Anzahl von Akteuren verlinken. Zum Beispiel können Versammlungen von einer beliebig großen Anzahl von Teilnehmern besucht werden, wissenschaftliche Aufsätze können von mehreren Autoren verfasst werden, E-Mails können an viele Empfänger versendet werden und Projekte können von Teams jeglicher Größe bearbeitet werden. Es ist im Allgemeinen nicht valide, Multi-Akteurs-Ereignisse als Mengen dyadischer Ereignisse zu analysieren. Das Fehlen eines allgemeinen statistischen Modells für relationale Multi-Akteurs-Ereignisse ist eine starke Einschränkung für die soziale Netzwerkanalyse, da Daten diesen Typs in einer Vielzahl von Anwendungsgebieten auftreten.Auf dem ersten Förderabschnitt aufbauend, wird dieses methodisch ausgerichtete Projekt REM zu relationalen Hyper-Ereignismodellen (RHEM) für Multi-Akteurs-Ereignisse in sozialen Netzwerken verallgemeinern. Wir werden RHEM für gerichtete und ungerichtete Interaktion, für multi-variate und multi-modale Netzwerke, sowie für Ereignisse, die in unterschiedlicher Zeitgenauigkeit gegeben sind, entwickeln. RHEM werden in einer Erweiterung der, während des ersten Förderabschnitts entwickelten, freien Open-Source-Software "eventnet" implementiert und darüber hinaus auf einführenden Workshops Anwendern vorgestellt werden.Die Methodenentwicklung wird geleitet von, und angewandt in, vielfältigen Anwendungsgebieten - aufbauend auf kollaborativen Projekten mit Sozialwissenschaftlern aus verschiedenen Disziplinen, die im ersten Förderabschnitt begonnen wurden und in denen die Notwendigkeit, REM auf Multi-Akteurs-Ereignisse zu erweitern, offensichtlich wurde. Wir erwarten, dass RHEM einen großen Beitrag zu vielen Anwendungsgebieten der empirischen sozialen Netzwerkanalyse leisten werden - aus dem einfachen Grund, weil soziale Akteure oft in größeren Gruppen kommunizieren, zusammenarbeiten, sich treffen, entscheiden, unterstützen oder streiten.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen