Netzanalyse

Netzanalyse bezeichnet die systematische Untersuchung von Beziehungen und Strukturen in Netzwerken. Sie bedient sich graphentheoretischer Konzepte, um Muster der Vernetzung von Akteuren, Objekten oder Ereignissen zu beschreiben, zu quantifizieren und zu interpretieren. Netzwerke können sozial, technologisch, biologisch oder räumlich sein und in der Regel als Graphen mit Knoten und Kanten modelliert werden.

Zentrale Konzepte umfassen Knoten (Vertices) und Kanten (Edges), gerichtete oder ungerichtete Netze, sowie gewichtete oder ungewichtete Verknüpfungen. Wichtige Kennzahlen sind Grad, Betweenness, Closeness und die Eigenvektor-Zentralität. Weitere Größen sind Konnektivität, Pfadlänge, Durchmesser und der Clustering-Koeffizient. Netze können statisch oder dynamisch (temporal) sein, was Veränderungen über die Zeit berücksichtigt. Gemeinschaften oder Module lassen sich durch Verfahren zur Gemeinschaftserkennung identifizieren, z. B. Modularity-Optimierung oder spektrale Methoden.

Methoden und Werkzeuge umfassen graphentheoretische Analysen, Adjazenz- und Laplacian-Matrizen, sowie Modelle zur Diffusion oder zur Verbreitung von Informationen oder Krankheiten. Typische Software-Tools sind Gephi, NetworkX (Python), Pajek und Cytoscape. Datengrundlagen reichen von sozialen Interaktionsprotokollen über Kommunikationsnetze, Handels- oder Transaktionsdaten bis hin zu biologischen Netzwerken.

Anwendungen finden sich in Sozial- und Kommunikationsforschung, Epidemiologie, Infrastrukturplanung, Transportsystemen, Marketing, Cybersecurity und Ökonomie. Netzanalyse hilft, einflussreiche Akteure zu identifizieren, Informationsströme zu verstehen, Störanfälligkeiten zu erkennen und Netzwerke effizienter zu gestalten.

Grenzen berücksichtigen Ethik, Datenschutz und Datenqualität. Modelle vereinfachen komplexe Systeme, und Ergebnisse hängen stark von der Datengrundlage und Annahmen ab. Validierung, Reproduzierbarkeit und Transparenz sind wesentliche Anforderungen.