Analyse sozialer Netzwerke mit digitalen Verhaltensdaten

Abstract

Die Nutzung von digitalen Technologien, wie Social-Media-Plattformen, hinterlässt riesige Mengen an Verhaltensspuren, die für die Sozialforschung überaus interessant sind. Andere digitale Technologien, wie Mobiltelefone, ermöglichen die Erhebung von Verhaltensspuren zu Forschungszwecken. Diese digitalen Verhaltensdaten bestehen aus genuin relationalen Beziehungen, die als Netzwerke betrachtet werden können. Diese Art von Daten erfordert eine Verlagerung der Perspektive von Individuen zu Mikroereignissen (z.B. ein Post in den sozialen Medien) als Beobachtungseinheiten und stellt etablierte Techniken, wie die Analyse sozialer Netzwerke, in den Mittelpunkt. Wir argumentieren, dass die Verwendung dieses Ansatzes, die Ermittlung individueller Eigenschaften und Einstellungen sowie die Offenlegung von Mikro-Makro-Verhaltensdynamiken mittels Auswertung von Mustern potenziell nützliche Anwendungen sind. Wir diskutieren methodische Herausforderungen und gelangen zu der Schlussfolgerung, dass soziale Theorie ein Grundpfeiler für die Konsolidierung der Computational Social Science (computergestützte Sozialwissenschaft) ist.