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Netwerkanalyse

Netzwerkanalyse ist ein interdisziplinäres Forschungsgebiet, das die Struktur, Dynamik und Funktion von Netzwerken untersucht. Netzwerke werden als Graphen modelliert, in denen Knoten Akteure oder Objekte und Kanten Beziehungen oder Interaktionen darstellen. Die Analyse erstreckt sich über Sozial-, Kommunikations-, biologische, technologische und infrastrukturelle Netze und dient dem Verständnis von Musterbildung, Einflussverteilung und Flussprozessen in komplexen Systemen.

Die übliche Modellierung erfolgt durch Graphen G = (V,E) mit V als Menge von Knoten und E als

Wichtige Kennzahlen umfassen Knotengröße, Grad, Zentralitätsmaße (Betweenness, Closeness, Eigenvector), mittlere Pfadlänge, Dichte und den Clustering-Koeffizienten. Verfahren

Anwendungen finden sich in der Epidemiologie (Übertragungspfade), Soziologie (Beziehungs- und Einflussstrukturen), Marketing (Informations- und Empfehlungsnetze), Informatik

Herausforderungen umfassen die Qualität und Vollständigkeit von Netzdaten, Datenschutz und ethische Aspekte, die Dynamik und Skalierung

Menge
von
Kanten.
Unterschieden
werden
ungerichtete
versus
gerichtete
Graphen
sowie
gewichtete
versus
ungewichtete
Kanten.
Gängige
Netzwerktypen
umfassen
Erdos-Renyi-Modelle
(zufällige
Verbindungen),
Small-World-Modelle
(hohe
Clustering,
kurze
Pfade)
und
skalierbare
Netzwerke
(Barabási–Albert).
zur
Strukturentdeckung
umfassen
Community
Detection
(z.
B.
Modularity-basiert)
und
Algorithmen
zur
Pfad-
oder
Einflussanalyse.
Zusätzlich
kommen
zeitabhängige
oder
multilayer
Netzwerke
zum
Einsatz,
um
dynamische
Verbindungen
oder
mehrere
Beziehungsarten
abzubilden.
Visualisierung,
statistische
Inferenz
und
maschinelles
Lernen
unterstützen
die
Interpretation.
(Kommunikations-
und
Internetstrukturen),
Biologie
(Stoffwechsel-
und
neuronale
Netzwerke)
sowie
Verkehr
und
Infrastrukturplanung.
großer
Netzwerke
sowie
Interpretierbarkeit
von
Modellen
und
Ergebnissen.