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Analyse Sozialer Netzwerke (Subject) / Group Centralities Centralities and Network Flow (Lesson)
- Group Degree Centrality Motivation - Verallgemeinerung der individuellen Maße (wenn auf einen Akteur in der Gruppe angewandt wird --> gleiches Ergebnis, wie Standard individuelle Maßnahmen) --> Maß für die Zentralität einer Gruppe ist ein Maß für die Zentralität der gesamten Gruppe, in Bezug auf die Einzelperonen im übrigen Netzwerk und nicht für anderen Gruppen
- Group Degree Centrality- Ansatz Einfacher Ansatz: Zusammenfassen oder Berechnung des Mittelwerks des Zentralitätsmaßes der Gruppe Zusammenfassen ist deutlich problematisch: - größere Gurppen tendieren zu einem höheren Score - Beim Versuch, eine Gruppe mit max. Zentralität zu bilden --> Größe beschränken, sonst würde Methode immer gesamtes Netzwerk zusammenfassen Mittelwert löst Problem: (Beachtet nicht Redundanz oder Unterschiede) Manche Akteure im Netzwerk sind zentral in der Gruppe für verschiedene Akteure
- Group Degree Centrality - Definition - Anzahl der Akteure außerhalb der Gruppe, die mit Mitgliedern der Gruppe in Verbindung stehen - kann normalisiert werden, indem der Grad der Group Centrality durch die Anzahl der Aktreue außerhalb der Gruppe geteilt wird --> Wenn C eine Gruppe ist, die eine Teilmenge der Menge der Eckpunkte N ist, dann bezeichnen wir mit N(c) die Menge aller Eckpunkte, die nicht in C sind, sondern an ein Mitglied von C angrenzen. Dieses Maß muss normalisiert werden, damit wir verschiedene Gruppen auf derselben Menge von Akteuren vergleichen können
- Two-Mode-Network - zwei Instanzen/Etnities (Actors und Events) und eine binary relation (Membership und Participation) --> Verbindung von Actors und Events - Darstellung der Daten durch zweiseitige, zweistufige Affiliation-Matrix - Darstellung als zweiteiliger Graph, Unterteilung der Knoten in zwei Klassen und die einzigen Verbindungen im Netzwerk zwischen Knoten verschiedener Klassen bestehen
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