Interaktionsnetzwerke

Interaktionsnetzwerke sind Netzwerke, in denen Knoten Individuen, Organisationen, Moleküle oder andere Akteure darstellen und Kanten die spezifischen Interaktionen zwischen ihnen abbilden. Interaktionen können physischer, informationeller, wirtschaftlicher, sozialer oder chemischer Natur sein. Sie dienen der Analyse, wie lokale Interaktionen globale Strukturen, Dynamiken oder Stabilität erzeugen. Der Begriff wird in Soziologie, Biologie, Ökologie, Informatik und Wirtschaft verwendet und umfasst sowohl statische Schnappschüsse als auch dynamische Systeme.

Kanten in Interaktionsnetzwerken können gerichtet oder ungerichtet, gewichtet oder ungewichtet sein, und sie lassen sich je nach Interaktionsart in Multiplex-Netzwerke bündeln. Viele Interaktionsnetzwerke sind zeitabhängig, sodass sich Verbindungen im Verlauf der Zeit ändern. Typische Kennzahlen umfassen Grad, Zentralität, Clustering, Distanz und Gemeinschaftsstrukturen; außerdem spielen Eigenschaften wie Robustheit, Redundanz und Synchronisation eine Rolle. Erweiterungen schließen temporale Netzwerke und Multiplex-Netzwerke ein, die mehrere Interaktionskanäle gleichzeitig berücksichtigen.

Anwendungen finden sich in verschiedenen Bereichen: In der Soziologie und Organisationsforschung werden Kommunikations- oder Kollaborationsnetze untersucht; in der Biologie und Ökologie werden Protein‑Protein‑Interaktionen, Genregulationspfade oder Nahrungsnetze analysiert; in der Informatik und Technik werden Mensch‑Computer‑Interaktionen, Kommunikations- oder Verkehrssysteme modelliert; in der Wirtschaft werden Handels- und Finanzströme untersucht. Datenquellen reichen von Umfragen und Experimenten über Sensor- und Logdaten bis zu digitalen Spuren.

Herausforderungen umfassen unvollständige oder verzerrte Datensätze, die Definition von Interaktionen sowie die Integration von zeitlichen und multiplen Beziehungsformen. Zukünftige Ansätze verbinden Multiplex- und Temporalität mit maschinellem Lernen, um dynamische Muster und Einflussstrukturen besser zu verstehen.