Zusammenfassung
In diesem Kapitel werden methodische Aspekte und die Begrifflichkeit der Netzwerkanalyse dargestellt und die ego-zentrierte Netzwerkanalyse als eine Form der Netzwerkanalyse eingeführt. Dabei werden zunächst die allgemeinen Netzwerkbestandteile, aus denen sich prinzipiell alle Netzwerke zusammensetzen, mit ihren formalen und inhaltlichen Eigenschaften erläutert. Ronald Burt (1980) hat eine Typologie der verschiedenen Formen (modes) der Netzwerkanalyse erstellt. Die ego-zentrierte Netzwerkanalyse soll als eine Form der Netzwerkanalyse eingeführt werden und so zugleich in den weiteren Kontext der Netzwerkanalyse plaziert werden. Diese Typologie unterscheidet die Formen der Netzwerkanalyse nach drei Analyseebenen, also nach Anzahl der Untersuchungseinheiten (Akteuraggregation) und nach den zwei analytischen Betrachtungsweisen, dem relationalen und dem positionalen Ansatz, so daß in diesen zwei Dimensionen insgesamt sechs Analyseformen unterschieden werden können. Für die Erhebung von ego-zentrierten Netzwerken und die Beschreibung ihrer Struktur sind verschiedene Instrumente und Maße entwickelt worden. Diese sollen eingeführt und ihre Eigenschaften untersucht werden.
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Literatur
Siehe für aktuelle Klassifikationen Pappi (1987), Kaufmann u. a. (1989), Knoke / Kuklinski (1982). Zur Unmöglichkeit einer erschöpfenden Klassifikation bemerkt Pappi: “Die Konstruktion einer erschöpfenden Klassifikation sozialer Beziehungen würde auf nichts anderes hinauslaufen, als auf den Entwurf einer allgemeinen Soziologie” (Pappi 1987:16)
So bindet Kappelhoff die Definition der Clique an den Begriff der “dichten Region” innerhalb des Gesamtnetzwerkes. “Wir wollen für unsere Zwecke zu einem möglichst breit gefaßten formalen Cliquenbegriff kommen und verstehen darunter jede dichte Region innerhalb eines Gesamtnetzwerkes, die als Teilgruppe definiert ist.” (Kappelhoff 1987:39)
“Most intuitive notions of the “strength” of an interpersonal tie should be satisfied by the following definition: the strength of a tie is a (probably linear) combination of the amount of time, the emotional intensity, the intimacy (mutual confiding) and the reciprocal services which characterize the tie. Each of these is somewhat independent of the other, though the set is obviously highly intracorrelated.” (Granovetter 1973:1361)
Ein Maß, das für die Stärke von Beziehungen verwendet wird, ist Multiplexität. “Some anthropologists suggest “multiplexity,” that is, multiple contents in a relationship, as indication a strong tie [...]. While this may be accurate in some circumstances, ties with only one content or with diffuse content may be strong as well.” (Granovetter 1973:1361, Anm. 2) An anderer Stelle führt Granovetter als eine Operationalisierung für Stärke die Kontakthäufigkeit an. (Granovetter 1995:53)
Siehe für die ersten Überlegungen zur Bedeutung von schwachen Beziehungen für Diffusion Rapoport und Horvath (1961) und Coleman u. a. (1966). “Rapoport and Horvath (1961) have shown that, other things being equal, information transmitted via weak ties would ultimatively reach a larger number of people than if sent through strong ties; people strongly tied to each other would pass the information to the same people, given their greater overlap of contacts. The point is not that job information passed through weak ties reaches a larger number of people...” (Granovetter 1995:53)
“Quellen” für die Bildung von schwachen Beziehungen sind Granovetter zufolge Organisationen und das Ar-beitsplatz-Setting. Wohingegen Beziehungen zu Familienmitgliedern und Freunden wesentlich starke Beziehungen ausmachen. Liegen nur schwache Beziehungen vor, die keine Brücken sind, so ist die Situation dieselbe wie die oben beschriebene, das gesamte Netzwerk ist “clusterable” (Davis). Haben communities viele Organisationen, wie Vereine und arbeiten viele Einwohner in ihr, so ist die Organisationsfähigkeit, die auf schwachen Beziehungen basiert und die Anzahl der Brücken (bridges) sehr wahrscheinlich hoch.
“The social network, as Radcliffe-Brown conceived it, is usually referred to as a total network, and contains all the social bonds between the constituent individuals, in contrast to partial networks, which contain only social links of some specified kind.” (Barnes 1972:4, Herv. i. Orig.)
Ein Beispiel für die Analyse eines bimodalen Netzwerks ist die Untersuchung von Galaskiewicz und Wasserman (1989). Die analysierten Daten bezogen sich auf zwei Sets von Einheiten: ein Set bestand aus Unternehmen, die ihren Firmenhauptsitz in Minneapolis hatten, das andere Set bestand aus gemeinnützigen Organisationen aus Minneapolis, die auf die Unterstützung durch die öffentliche Hand angewiesen waren. Die betrachtete Beziehung war der Spendenfluß von den (privaten) Unternehmen zu den gemeinnützigen Organisationen.
Die Notation orientiert sich an Burt (1982). Siehe auch Schenk (1984:79f) für eine Darstellung.
Mittlerweile existiert eine umfangreiche Literatur zur Frage der Netzwerkerhebung. Siehe einführend Coleman (1958), Granovetter (1976), Erickson u. a. (1981), Erickson / Nosanchuk (1983), Gabler (1992).
Coleman (1961) hat dieses Verfahren verwendet.
Siehe z. B. Hummon und Carley (1993).
“In a “relational” approach, network models describe the intensity of relationship between pairs of actors. Net- , work models within a “positional” approach describe the pattern of relations defining an actor’s position in a system of actors. The relational approach fosters models in which an actor’s involvement in one or few relations can be described without attending to his many other relations. The positional approach fosters models in which an actor is one of many in a system of interconnected actors such that all defined relations in which he is involved must be considered.” (Burt 1980:80)
In der Deskriptivstatistik stellt der Range (“Spannweite”) als Dispersionsmaß die Variationsbreite metrisch skalierter Merkmale dar und ist die absolute Differenz zwischen dem kleinsten und dem größten realisierten Wert (Bortz 1993:40). In der Netzwerkanalyse wird der Begriff “Range” in einem erweiterten Sinne als in der Deskriptivstatistik verwendet.
Burt (1983) verwendet für die Anzahl der alteri die Variable n. Für die folgenden Strukturmaße wird n für die Gesamtzahl der Mitglieder von ego-zentrierten Netzwerke verwendet, so daß hier die Anzahl der alteri abweichend von Burts Vorschlag mit (n - 1) indiziert ist. Mit ego umfaßt das ego-zentrierte Netzwerk damit n Personen.
Für eine ausführliche Darstellung von Dichte-Maßen und deren unterschiedlicher Verwendung siehe Wasserman und Faust (1994).
Im Kontext der Verwendung der oben vorgestellten Instrumenten zur Erhebung von ego-zentrierten Netzwerken hat die Dichte als globales Strukturmaß einen Nachteil, insbesondere bei dem Einsatz von nur einem Generator. Die ego-alter-Relationen sind hier in der Regel immer realisiert, da sie ja zur Erhebung der alteri erfragt wurden. Die Folge ist, daß Realisationen für die Netzwerkdichte im Wertebereich nahe 0 durch die Verwendung von Generatoren so gut wie ausgeschlossen sind (es sei denn, ego nennt keine alteri). Damit variiert die Netzwerkdichte nicht mehr im Bereich von 0 bis 1, sondern in einem Bereich, der deutlich kleiner ist. Diese für die Interpretation von Koeffizienten wenig befriedigende Situation kann durch das Maß der Netzwerkgeschlossenheit für die Analyse ego-zentrierter Netzwerke ausgeglichen werden. Die Netzwerkgeschlossenheit setzt als Dichte-Maß die vorhandenen alter-alter-Relationen ins Verhältnis zu der Anzahl der möglichen alter-alter Beziehungen (Schenk 1995:17). Die Variation dieses Strukturmaßes findet nun auch bei Verwendung von wenigen Generatoren in dem Intervall [0; 1] statt, bei analoger Interpretation zur Netzwerkdichte. Die Netzwerkgeschlossenheit entspricht nicht der Netzwerkabgeschlossenheit, die die über das ego-zentrierte Netzwerk hinaus gehenden Netzwerkbeziehungen der alteri in Betracht zieht.
Notation hier angepaßt.
Anstatt eines Kohäsionsmaßes kann auch ein Zentralisationsmaß verwendet werden, siehe dafür Freeman (1979) und Friedkin(1991).
Der Aw -Index wird von Fischer (1982) in seiner Analyse der Northern California Community Study verwendet. Marsden (1987) und Campbell / Lee (1991) verwenden den IQV-Index.
Der Variationskoeffizient wird berechnet mit (Math) Der Koeffizient V ist demnach dimensionslos.
Die Anzahl der alteri wird nicht durch eine attributionale Information, sondern anhand der relationalen Informationen ermittelt, nämlich durch die Anzahl der durch die Generotoren erhobenen ego-alter-Relationen.
Das Konzept des “wahren Wertes” setzt voraus, daß unabhängig vom Beobachtungsprozeß (Messung) eine Ausprägung in der Wirklichkeit vorliegt. Diese Annahme ist nicht immer unproblematisch, wenn man beispielsweise bei Einstellungsmessungen fehlende Meinungsbildung (Meinungslosigkeit) als Item nicht vorsieht und so Artefakte erzeugt.
Die Annahme der Meßtheorie ist, daß der Meßfehler als normalverteilte stochastische Variable aufgefaßt werden kann mit einem Erwartungswert von μ(εi) = 0 (Bortz 1993:78).
Die Auswertungen dieses Projektes finden sich in Pfenning und Pfenning (1987); Hill (1988); Pfenning u. a. (1989); Pfenning u. a. (1991); Schenk u. a. (1992).
Der Prozentsatz der Übereinstimmung von ego- und alter-Angaben ist insofern als eine Schätzung der Validität eines Generators oder Interpretators anzusehen.
Zitiert nach Marsden (1990).
Die Intraklassenkorrelation ist hier aussagekräftiger als die Korrelation nach Bravais / Pearson, da letztere das Ausmaß angibt, in welchem ego- und alter-Angaben proportional — also möglicherweise proportional abweichend — sind, nicht aber das Ausmaß, in dem sie identisch sind. Denn die Intraklassenkorrelation berücksichtigt die Identität der Klassenzugehörigkeit der ego- und alter-Angaben.
Die Argumentation: da die soziodemographischen Angaben egos auf Personenebene so stabil wie die Angaben egos über sich selbst gewesen seien und somit als ein direkter Hinweis auf bestimmte alteri gedeutet werden konnten, wird bei einer Änderung der netzwerkbezogenen soziodemographischen Heterogenität auf eine veränderte Netzwerkbesetzung geschlossen.
Pfenning u. a. (1991) sprechen bei der Reliabilitätsprüfung von der meßtheoretischen Instabilität als “Netzwerkfluktuation”, die zu unterscheiden ist von der Netzwerkdynamik.
Schätzung der weak ties wird hier operationalisiert mit dem Rollen der alteri (Mitglieder, Mitarbeiter, Nachbarn).
“Basically, the theory suggests that access to resources through social networks provides essential transition from family background and educational status to socioeconomic status achievement. The model proposes, specifically, that (socioeconomic) characteristics of personal contacts affect variations in the level of occupational status eventually attained.” (Lin u. a. 1981:1164)
Hauptkomponentenanalyse, Varimax-Rotation, Kaiserkriterium.
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Diaz-Bone, R. (1997). Ego-zentrierte Netzwerkanalyse. In: Ego-zentrierte Netzwerkanalyse und familiale Beziehungssysteme. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-08443-3_3
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