Netzwerkanalyse

Netzwerkanalyse ist ein interdisziplinäres Forschungsgebiet, das Netzwerke als Graphen aus Knoten und Kanten beschreibt und ihre Struktur, Dynamik und Funktion untersucht. Ziel ist es, Muster, Einflussstrukturen und potenzielle Abhängigkeiten zu identifizieren, um Verhalten, Leistungsfähigkeit oder Dynamik des Systems besser zu verstehen.

Zu den zentralen Konzepten gehören Knoten, Kanten und Adjazenzmatrizen, aus denen sich Kennzahlen ableiten lassen. Typische Größen sind der Grad eines Knotens, Zentralitätsmaße wie Betweenness, Closeness und Eigenvector Zentrality, der Clustering-Koeffizient sowie Pfadlängen und Dichte. Die Netzwerkanalyse bedient sich graphentheoretischer Methoden, statistischer Modelle und visueller Darstellung, um Strukturen wie Communities oder Hierarchien zu erkennen. Verfahren zur Gemeinschaftserkennung, wie Modularity-basierte Ansätze oder Stochastic-Block-Modelle, helfen, Subnetzwerke mit besonderer Dichte oder Funktion zu identifizieren.

Netzwerke lassen sich nach ihrer Dynamik unterscheiden: strukturelle (topologische Merkmale), funktionale (Beziehungen und Flüsse), zeitabhängige (temporale Netzwerke) oder mehrschichtige/Multiplex-Netzwerke, bei denen verschiedene Beziehungsarten parallel bestehen. Anwendungen finden sich in Sozialwissenschaften (soziale Netze), Informatik (Daten- und Kommunikationsnetzwerke), Biologie (Stoffwechsel- und neuronale Netze), Ökologie, Verkehrs- und Epidemiologie-Forschung.

Datenquellen reichen von Umfragen und Transaktionsdaten bis zu digitalen Spuren und Sensorinformationen. Herausforderungen umfassen Datenqualität und -zugang, Datenschutz, Skalierbarkeit und die sinnvolle Interpretation der Ergebnisse. Die Netzwerkanalyse hat sich zu einem zentralen Instrument in der Systemanalyse und Entscheidungsunterstützung entwickelt.