Netzwerkanalysen

Netzwerkanalysen untersuchen die Struktur, Dynamik und Funktion von Netzwerken, in denen Knoten (zum Beispiel Individuen, Organisationen, Computer) durch Kanten (Beziehungen, Interaktionen, Verbindungen) verbunden sind. Ziel ist es, Muster, Einfluss und Informationsflüsse zu verstehen sowie Robustheit und Anfälligkeiten zu identifizieren. Sie finden Anwendung in Sozial-, Biologie-, Technik- und Wirtschafts­wissenschaften sowie in der Informatik.

Netzwerke können statisch oder dynamisch, gerichtet oder ungerichtet, gewichtet oder ungewichtet sein. Typische Größen sind Zentralität (Grad-, Zwischen- und Näherungszentralität sowie Eigenvektorzentralität), der Clustering-Koeffizient, Pfadlängen und Netzwerkdurchmesser. Die Identifikation von Gemeinschaften erfolgt häufig über Modularity-Analysen oder andere Community-Detection-Methoden. Neben deskriptiven Kennzahlen kommen auch statistische Modelle zum Einsatz, etwa Exponential Random Graph Models (ERGM) oder stochastische modellbasierte Ansätze zur longitudinalen Netzwerkanalyse (SAOM), um Veränderungen über die Zeit zu beschreiben.

Datenquellen reichen von Befragungen und administrativen Datensätzen bis zu digitalen Spuren in sozialen Netzwerken, Kommunikations- oder Transaktionsnetzen. Der Analyseprozess umfasst Datenerhebung, Graphenkonstruktion, deskriptive Analysen, Visualisierung und inferentielle Tests. Häufig verwendete Software-Tools sind Gephi, Cytoscape und NetworkX; auch Programmiersprachen wie R oder Python kommen extensiv zum Einsatz.

Anwendungsbeispiele reichen von der Untersuchung sozialer Einflussprozesse, Verbreitungsprozessen (Infektions- oder Informationsausbreitung) über biologische Netzwerke bis hin zu Infrastruktur- und Kommunikationsnetzen sowie Risiko- und Resilienzanalysen. Herausforderungen umfassen Verzerrungen, Netzwerks-Dynamik, Skalierbarkeit und ethische Fragen beim Umgang mit sensiblen Daten.