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Network Science

Network Science umfasst die Entwicklung von Methoden und Instrumenten für die Erschließung, Verarbeitung und Analyse relationaler Daten (z.B. aus sozialen Medien oder generiert durch Näherungssensoren), die als Netzwerk modelliert werden können. Netzwerkmodelle ermöglichen unter anderem Vorhersagen über die Dynamik von sozialen Systemen.

Schwerpunkte der Forschung in diesem Bereich sind:

  • Face-to-Face-Interaktionen über RFID-Sensoren in verschiedenen Kontexten (etwa auf wissenschaftlichen Konferenzen) sowie die Kopplung mit Umfragen zur Untersuchung des Zusammenhangs von Verhalten und Persönlichkeitsmerkmalen
  • Interaktionsnetzwerke zwischen Benutzenden sozialer Online-Plattformen (wie Wikipedia, Reddit, Twitter) und statistische Modellierung von Online-Interaktionsmustern (bezüglich Informationsverbreitung, Kooperation, Konflikten, usw.)
  • Generative Netzwerkmodelle zur Erklärung und Vorhersage des Verhaltens von Teilpopulationen, wie z.B. Kollaborationen von weiblichen und männlichen Wissenschaftler*innen
  • Kulturelle Netzwerke, die geographische Regionen über gemeinsame Online-Interessen verbinden
  • Zloch, Matthäus, Maribel Acosta, Daniel Hienert, Stefan Conrad, and Stefan Dietze. 2021. "Characterizing RDF graphs through graph-based measures – framework and assessment." Semantic Web 12 (5): 789-812. doi: https://doi.org/10.3233/SW-200409.
  • Lietz, Haiko. 2020. "Drawing impossible boundaries: Field delineation of Social Network Science." Scientometrics 125 2841–2876. doi: https://doi.org/10.1007/s11192-020-03527-0.
  • Weller, Katrin. 2018. "International Conference on Web and Social Media (ICWSM 18)." Anzahl: 3.
  • Weller, Katrin. 2018. "International Conference on Computational Social Science (IC2S2)." Anzahl: 4.
  • Génois, Mathieu. 2018. "NetSci." Anzahl: 12.