Record #333889 - iMPULSE

DFG project G:(GEPRIS)555455503

Statistische Netzwerkanalyse von zeitlich geordneten sozialen Interaktionsereignissen mit interner Struktur

Coordinator	Dr. Jürgen Lerner
Grant period	2024 -
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)555455503

Note: Bekannte Resultate der sozialen Netzwerkforschung heben die Bedeutung von dritten Akteuren, oder Knoten, auf soziale Beziehungen hervor. Zum Beispiel legen Breigers Arbeiten über Dualität die Grundlage für Methoden, die Akteure in Beziehung setzen, wenn diese mit denselben Gruppen oder Ereignissen verlinkt sind. Relationale Ereignismodelle ("relational event models", REM) sind statistische Modelle für soziale Netzwerke von zeitlich geordneten Interaktionen, in denen ein Sender mit einem Empfänger in Beziehung tritt. REM ermöglichen das Testen von Hypothesen über miteinander konkurrierende Mechanismen für soziale Netzwerkdynamiken, werden zunehmend in den empirischen Sozialwissenschaften eingesetzt und wurden vom Antragsteller zu "relational hyperevent models" (RHEM), für Ereignisse mit mehr als nur zwei Teilnehmern, verallgemeinert. Aus Sicht der empirischen Sozialwissenschaften fehlen jedoch Modelle, die die analytischen Fähigkeiten und die Effizienz von REM haben und die gleichzeitig auf soziale Ereignisse mit größerer struktureller Vielfalt und Komplexität anwendbar sind - zum Beispiel Ereignisse mit verschiedenen Arten oder Rollen von Teilnehmern, die in einer ereignisspezifischen und gegebenenfalls komplexen internen Struktur miteinander verbunden sind. Dies hindert Forscher*innen daran, REM oder RHEM auf soziale Netzwerke, die durch komplexere Ereignisse gegeben werden, anzuwenden, ohne vereinfachende Annahmen zu treffen, die in der Praxis oft nicht gegeben sind und die in manchen Fällen das Testen von relevanten Hypothesen unmöglich machen. Diese Lücke zu schließen wird umso dringender, da einerseits die Sozialwissenschaften zunehmend Zugang zu empirischen Netzwerkdaten mit reichhaltiger Struktur und gleichzeitig fein-granularer Zeitinformation haben - andererseits aber der Mangel an geeigneten Methoden Forscher*innen oft dazu zwingt einen Teil der gegebenen Komplexität, oder der zeitlichen Dynamiken, zu ignorieren. Dieses methodisch orientierte Projekt wird RHEM für zeitlich geordnete soziale Ereignisse mit interner Struktur entwickeln um diese Lücke zwischen Methoden einerseits und der Reichhaltigkeit von Theorie und empirischen Daten andererseits zu schließen. Die neu entwickelten Methoden werden in der open-source software "eventnet" zur Verfügung gestellt und in bestehenden Kooperationen mit Sozialwissenschaftler*innen aus verschiedenen Bereichen eingesetzt werden. Dieses Projekt wird einen zeitgemäßen und breiten Beitrag zu den empirischen Sozialwissenschaften leisten, indem es innovative und auf verschiedene aktuelle Forschungsbereiche anwendbare Methoden der sozialen Netzwerkanalyse erarbeitet - dabei die Lücke zwischen Methoden einerseits und der Vielfalt und Komplexität von Theorie und empirischen Daten andererseits schließt - und darüber hinaus Synergieeffekte mit Kooperationspartner aus verschiedenen Bereichen der empirischen Sozialwissenschaften schafft.

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Record created 2025-02-04, last modified 2025-02-09

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