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Struktur und Dynamik in der Netzwerkanalyse

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Handbuch Netzwerkforschung

Zusammenfassung

Die Methodik der sozialen Netzwerkanalyse (SNA) ist auf die quantitative Untersuchung von strukturellen Mustern in Graphen ausgerichtet. Die Analyse arbeitet gegenwärtig meist mit Daten aus einer einmaligen und kumulierten Erhebung der Netzwerkstruktur zu einem bestimmten Zeitpunkt. Diese Herangehensweise erfordert, dass dieser eine Graph des finalen Zustands repräsentativ für die Gesamtentwicklung des Netzwerks ist. Diese Annahme ist jedoch nicht immer korrekt und vereinfacht die zugrunde liegende, nicht beobachtete, Dynamik stark. Gerade für die Untersuchung von Veränderungen sind daher explizitere Verfahren der sog. dynamischen Netzwerkanalyse erforderlich.

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9 Literatur

  • Barabasi, Albert-Laszlo und Reka Albert, 1999: Emergence of scaling in random networks. Science 286: 509–512.

    Article  Google Scholar 

  • Bobrik, Anette und Matthias Trier, 2009: Content-based Community Detection in Social Corpora. in: Tagungsband zur 9. Internationalen Tagung Wirtschaftsinformatik 2009, Wien: Schriftenreihe der Österreichischen Computer Gesellschaft (OCG).

    Google Scholar 

  • Doreian, Patrick und Frans N. Stokman, 1997: The dynamics and evolution of social networks. S. 1–17 in: Patrick Doreian und Frans N. Stokman (Hg.), Evolution of Social Networks. New York: Gordon & Breach.

    Google Scholar 

  • Doreian, Patrick, Roman Kapuscinski, David Krackhardt und Janusz Szczypula, 1997: A brief history of balance through time. S.129–147 in: Patrick Doreian und Frans N. Stokman (Hg.), Evolution of Social Networks. New York: Gordon & Breach.

    Google Scholar 

  • Erdös, Paul und Alfred Renyi, 1959: On random graphs. Publicationes Mathematicae 6: 290–297.

    Google Scholar 

  • Frank, Ove und David Strauss, 1986: Markov graphs. Journal of the American Statistical Association 81: 832–842.

    Article  Google Scholar 

  • Holland, Paul W. und Samuel Leinhardt, 1981: An exponential family of probability distributions for directed graphs. Journal of the American Statistical Association 76: 33–65.

    Article  Google Scholar 

  • Holland, Paul W. und Samuel Leinhardt, 1976: Conditions for eliminating intransitivities in binary digraphs. Journal of Mathematical Sociology 4: 314–318.

    Article  Google Scholar 

  • Leskovec, Jure, Jon M. Kleinberg und Christos Faloutsos, 2005: Graphs over time: densification laws, shrinking diameters and possible explanations. S. 177–187 in: ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery in data mining KDD. New York: ACM Press.

    Google Scholar 

  • Milo, Ron, Shen-Orr Shai, Shalev Itzkovitz, Nadav Kashtan, David Chklovskii und Uri Alon, 2002: Network Motifs: Simple Building Blocks of Complex Networks. Science 298: 824–827.

    Article  Google Scholar 

  • Monge, Peter R. und Noshir S. Contractor, 2003: Theories of Communication Networks. New York: Oxford University Press.

    Google Scholar 

  • Moody James, Daniel McFarland und Skye Bender-DeMoll, 2005: Dynamic Network Visualization. American Journal of Sociology 110: 1206–1241.

    Article  Google Scholar 

  • Newcomb, Theodore M., 1961. The Acquaintance Process. New York: Holt, Rinehart & Winston.

    Google Scholar 

  • Rapoport, Anatol, 1957: Contribution to the theory of random and biased nets. Bulletin of Mathematical Biophysics 19: 257–277.

    Article  Google Scholar 

  • Robins, Garry, Pip Pattison, Yuval Kalish und Dean Lusher, 2007: An introduction to exponential random graph (p*) models for social networks. Social Networks 29: 173–191.

    Google Scholar 

  • Robins, Gary L., Pip Pattison und Jodie Woolcock, 2005: Small and other worlds: Global network structures from local processes. American Journal of Sociology 110: 894–936.

    Article  Google Scholar 

  • Snijders, Tom A. B., 1997: Stochastic actor-oriented models for network change. S. 185–208 in: Patrick Doreian und Frans N. Stokman (Hg.), Evolution of Social Networks. New York: Gordon & Breach.

    Google Scholar 

  • Trier, Matthias, 2005: IT-supported Visualization of Knowledge Community Structures. Proceedings of 38th IEEE Hawaii International Conference of Systems Sciences, Hawaii: IEEE Press. URL: http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=1385633.

  • Trier, Matthias, 2007: Virtual Knowledge Communities - IT-supported Visualization and Analysis. Saarbrücken: Dr. Müller.

    Google Scholar 

  • Trier, Matthias, 2008: Towards Dynamic Visualization for Understanding Evolution of Digital Communication Networks. Information Systems Research 19: 335–350.

    Article  Google Scholar 

  • Trier, Matthias und Annette Bobrik, 2007: Analyzing the Dynamics of Community Formation using Brokering Activities. In: Proceedings of the Third Communities and Technologies Conference, Michigan: Springer Verlag.

    Google Scholar 

  • Wasserman, Stanley, Gary Robins und Douglas Steinley, 2007: Statistical Models for Networks: A Brief History of some recent research. In: Edoardo Airoldi, David Meir Blei und Stephen E. Fienberg (Hg.), Statistical Network Analysis: Models, Issues, and New Directions, Berlin et al.: Springer Verlag.

    Google Scholar 

  • Wasserman, Stanley und Katherine Faust, 1994: Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge: Cambridge University Press.

    Google Scholar 

  • Watts, Duncan J. und Steven H. Strogatz, 1998: Collective dynamics of ‘small-world’ networks. Nature 393: 440–442.

    Article  Google Scholar 

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Christian Stegbauer Roger Häußling

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© 2010 VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH

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Trier, M. (2010). Struktur und Dynamik in der Netzwerkanalyse. In: Stegbauer, C., Häußling, R. (eds) Handbuch Netzwerkforschung. VS Verlag für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.1007/978-3-531-92575-2_18

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-531-92575-2_18

  • Publisher Name: VS Verlag für Sozialwissenschaften

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