Data Warehouse - Data Mining

Dichte

Dyade-Triade

Relevanz oder Quantität?

Journalisten oder Wissenschaftler müssen an der Hürde der Gatekeeper und ihrer Qualitätskontrolle vorbei, wollen sie ihre Werke veröffentlichen. Es stellt sich die Frage, ob es solche Gatekeeper auch im Internet gibt. Clay Shirky (2005) sagt dazu: “The Web has an editor, it’s everybody”. Eine Qualitätskontrolle des Contents findet statt – jedoch erst nach seiner Veröffentlichung. Je mehr Nutzer ein Dokument taggen, desto mehr Relevanz scheint dieses Dokument für sie zu haben. Ist dies aber eine ernstzunehmende Qualitätskontrolle? Wird etwas zu „geprüfter“ Qualität, nur weil viele Leute dies so sehen? (Wenn viele Studenten bei einer Mathematikklausur die gleiche – falsche – Lösung bringen, wird diese nicht dadurch qualitativ wertvoll, sondern bleibt falsch. Quantität bedeutet nicht Qualität. Andererseits weist es in eine bestimmte Richtung, wenn viele Nutzer ein Stück Information mit stupid und ein anderes mit cool taggen. Dieser Content könnte für das Relevance Ranking verwertet werden.

// Peters, Isabella / Stock, Wolfgang G. 2008: Folksonomien in Wissensrepräsentation und Information Retrieval. Information - Wissenschaft & Praxis. 59(2008)2. S. 81

Glocalisation

We find community in networks, not groups (...) In networked societies: boundaries are permeable, interactions are with diverse others, onnections switch between multiple networks, and hierarchies can be flatter and recursive (...) Communities are far-flung, loosely-bounded, sparsely-knit and fragmentary. Most people operate in multiple, thinly-connected, partial comunities as they deal with networks of kin, neighbours, friend, workmates and organizational ties. Rather than fitting into the same group as those around them, each person his/her own personal community. (...) Huge increase(s) in speed (have) made door-to-door comunications residual, and made most communications place-to-place or person-to-person. (...) The household is what is visited, telephoned or emailed.

// Wellman, Barry 2001: Physical Place and Cyberplace: The Rise of Personalized Networking. In: International J. Urban and Regional research. Jg. 25. S 227-252. S. 233f

Ontologische Bodenlosigkeit

Das Leben in der Wissens-, Risiko-, Ungleichheits-, Zivil-, Einwanderungs-, Erlebnis- und Netzwerkgesellschaft verdichtet sich zu einer verallgemeinerbaren Grunderfahrung der Subjekte in den fortgeschrittenen Industrieländern: In einer "ontologischen Bodenlosigkeit", einer radikalen Enttraditionalisierung, dem Verlust von unstrittig akzeptierten Lebenskonzepten, übernehmbaren Identitätsmustern und normativen Koordinaten. Subjekte erleben sich als Darsteller auf einer gesellschaftlichen Bühne, ohne dass ihnen fertige Drehbücher geliefert würden. Genau in dieser Grunderfahrung wird die Ambivalenz der aktuellen Lebensverhältnisse spürbar. Es klingt natürlich für Subjekte verheißungsvoll, wenn ihnen vermittelt wird, dass sie ihre Drehbücher selbst schreiben dürften, ein Stück eigenes Leben entwerfen, inszenieren und realisieren könnten. Die Voraussetzungen dafür, dass diese Chance auch realisiert werden können, sind allerdings bedeutend. Die erforderlichen materiellen, sozialen und psychischen Ressourcen sind oft nicht vorhanden und dann wird die gesellschaftliche Notwendigkeit und Norm der Selbstgestaltung zu einer schwer erträglichen Aufgabe, der man sich gerne entziehen möchte. Die Aufforderung, sich selbstbewusst zu inszenieren, hat ohne Zugang zu der erforderlichen Ressourcen, etwas zynisches.

// Keupp, Heiner 2003: Identitätskonstruktion. Vortrag bei der 5. bundesweiten Fachtagung zur Erlebnispädagogik am 22.09.2003 in Magdeburg; Online im Internet: www.ipp-muenchen.de/texte/identitaetskonstruktion.pdf (29.06.2010)

Why People Choose Work Group Members?

In our study, people are choosing group members for future projects based on people’s reputation for competence. People may not actually know each other’s grades or the number of hours put in on previous projects, but it is clear that a reputation for competence is developed and circulates within the organization. Further, it is an important basis on which people develop their preferences for future group members. It is interesting to note that grade point average was not a significant predictor of being chosen as a team member. This may indicate that people do not choose others based on general indicators of competence or that information on grade point average and general competence circulate less freely in these groups or are harder to assess.
Finally, we hypothesized that people would choose others with whom they were already familiar for future work groups. This hypothesis was partially supported. But, our analysis indicates that familiarity alone is not adequate to generate a future work tie. During the course of project 1, people established working relationships with others in their group. These relationships varied over time, but on average, each person had either a strong or weak tie with each other member in his or her current group. Where there were strong ties, people elected to continue those relationships in future work groups. This is consistent with Kilduff’s (1990) finding that MBA students, when they look for jobs, want to work in the same companies as their friends. These data suggest that familiarity may lead to an awareness of whether or not an ongoing working relationship is effective. If a relationship is successful, then people are especially inclined to repeat it. This is consistent with our argument that people are seeking to reduce uncertainty in their choice of future group members. Although there may be better group members in the organization, people are choosing a “sure thing” rather than taking the risk of working with someone who has a work style and work ethic with which they do not have personal experience.

// Hinds, Pamela J. / Carley, Kathleen M. / Krackhardt, David/ Wholey, Doug 2000: Choosing Work Group Members: Balancing Similarity, Competence, and Familiarity In: Organizational Behavior and Human Decision Processes Vol. 81, No. 2, March, S.

Mehr Zitate




Dichte



Die Netzwerkdichte ist eine wichtige Größe für die Beschreibung von Netzwerken, da sie als Verhältniszahl die Anzahl der tatsächlich realisierten Beziehungen im Verhältnis zu allen möglichen Bindungen wiedergibt. Damit steht der quantitativen Netzwerktheorie ein Wert zur Verfügung, der eine Unterscheidung zwischen losen und engen Netzwerken erlaubt.

Begriffsklärung
Die Netzwerkdichte ist eine Variable, die zwischen 0,00 und 1,00 liegt. In einem sehr dichten Netzwerk mit einer Dichte von nahe 1,00 wäre jeder Knoten mit jedem anderen in irgendeiner weise verbunden. (Wellman 2003, S. 135)  In sozialen Netzwerken wäre eine Dichte von 1,00 bei der Vollstruktur einer Gruppe gegeben. In der Praxis sind nur sehr kleine Gruppen, wirklich vollständig vernetzt. In der Forschung beschäftigt man sich also zumeist mit dichten Gruppen, in denen sehr viele mögliche Verbindungen auch tats?chlich bestehen wie in Arbeitsgruppen oder Communities of Practice. Analysen gro?er sozialer Netzwerke nehmen die geringere Netzwerkdichte zugunsten der Konzentration auf kleinere Cliquen oder Teilgruppen in Kauf.
Es existiert keine Standarddefinition, ab wann ein Netzwerk als dicht bezeichnet werden kann, jedoch hat sich ein Wert von 0,67 durchgesetzt, also ein Wert, in dem zwei Drittel aller möglichen Verbindungen auch real bestehen. Von einer lokalen Dichte wird gesprochen, wenn in einem Teile eines Netzwerkes die Dichte gemessen wird. Dabei gilt, dass die lokale Dichte in diesem Teil die Anzahl der Beziehungen zwischen den Akteuren aus dem angesprochenen Teil des Netzwerks geteilt durch die Anzahl der Paare in diesem Teil des Netzwerkes ist (Trappmann, Hummel und Sodeur  2005, S. 49) . Die gängige Methode zur Bestimmung der Dichte besteht im Aufstellen einer Matrix, in der die Teilnehmer des Netzwerks durch sich überschneidende waagerechten Reihen und senkrechten Spalten beschrieben werden. Bei einer Eins besteht eine Beziehung. Eine Null  beschreibt das Fehlen einer Beziehung.

 


Forschungsbeispiel



In ihrem Projektbericht zur Modellierung von Netzwerkstrukturen und Erfolgswirkungen individueller Netzwerkpositionierung demonstrieren Ahlert und Meiseberg (Ahlert 2008, S. 28)  eindringlich die Bedeutung der Netzwerkdichte als Kennzahl zur Beurteilung der Güte von Unternehmungsnetzwerken, da ein dichtes Netzwerk einen effizienten Zugang zu den Ressourcen der unterschiedlichen Akteure untereinander bietet. Informationen fließen schnell durch das Netzwerk. Dies kann z.B. im Fall von F&E- Kooperationen günstig sein, da schnell auf Know-how aller Unternehmen zugegriffen werden kann. Aber es muss darauf geachtet werden, dass die Unternehmen hinreichend unterschiedliche Kenntnisse ins Netzwerk einbringen, da die Homogenität von Ideen sich sonst nachteilig auf die Innovationsfähigkeit auswirken kann.
Bezieht man die absolute Anzahl an Kontakten („Degree“-Zahl), die die einzelnen Akteure unterhalten, in die Auswertung ein lässt sich die soziale Vernetzung der Akteure mit verschiedenen Techniken darstellen, insbesondere durch die Betrachtung von K-Cores und von Cliquenbildung. Die Degree-Zahl, die ein Akteur aufweist, gibt Auskunft über die Intensität der lokalen Vernetzung dieses Akteurs. Darüber hinaus kann es interessant sein, zu betrachten, ob stark vernetzte Akteure in Clustern oder über das Gesamtnetzwerk verteilt auftreten. Dieser Zusammenhang lässt sich anhand so genannter „K-Cores“ messen. Dabei wird darauf abgestellt, Cluster von Akteuren zu bestimmen, die eng miteinander verbunden sind dadurch, dass jeder Akteur mindestens eine festgelegte Anzahl an Beziehungen innerhalb des Clusters aufweist. Diese Cluster werden als „K-Cores“ bezeichnet, wobei K die festgelegte Mindest-Degree-Zahl der Akteure in einem Cluster beschreibt (Ahlert 2008, S. 29).

background grafik


Literatur | Links



Wellman, Barry 2003: Die elektronische Gruppe Als soziales Netzwerk in Udo Thiedeke,  (Hrsg.): Virtuelle Gruppen. Charakteristika und Problemdimensionen. 2. Aufl. Wiesbaden: Gabler
Trappmann, Mark / Hummel Hans J. / Sodeur, Wolfgang 2005: Strukturanalyse sozialer Netzwerke. Konzepte, Modelle, Methoden. Wiesbaden: VS Verlag
Ahlert, Dieter (Hrsg.) 2008: Modellierung von Netzwerkstrukturen und  Erfolgswirkungen individueller Netzwerkpositionierung. Münster: Institut für Handelsmanagement und Netzwerkmarketing