GESIS Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften: Homepage aufrufen

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 Benutzern 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 Wissenschaftlern
  • Kulturelle Netzwerke, die geographische Regionen über gemeinsame Online-Interessen verbinden
  • Shafie, Termeh. 2022. "Goodness of fit tests for random multigraph models." Journal of Applied Statistics online first. doi: https://doi.org/10.1080/02664763.2022.2099816.
  • Oliveira, Marcos, Fariba Karimi, Maria Zens, Johann Schaible, Mathieu Génois, and Markus Strohmaier. 2022. "Group mixing drives inequality in face-to-face gatherings." Communications Physics 2022 (5): 127. doi: https://doi.org/10.1038/s42005-022-00896-1.
  • Everett, Martin, and David Schoch. 2022. "An extended family of measures for directed networks." Social Networks 70 (July 2022): 334-340. doi: https://doi.org/10.1016/j.socnet.2022.03.005.
  • Schoch, David, Franziska B Keller, Sebastian Stier, and JungHwan Yang. 2022. "Coordination patterns reveal online political astroturfing across the world." Scientific Reports 2022 (12): 4572. doi: https://doi.org/10.1038/s41598-022-08404-9.
  • Jadidi, Mohsen, Haiko Lietz, Mattia Samory, and Claudia Wagner. 2022. "The Hipster Paradox in Electronic Dance Music: How musicians trade mainstream success off against alternative status." In Proceedings of the Sixteenth International AAAI Conference on Web and Social Media, edited by Ceren Budak, Meeyoung Cha, and Daniele Quercia, 16, 370-380. Association for the Advancement of Artificial Intelligence. doi: https://doi.org/10.1609/icwsm.v16i1.19299.