Baustein NW Advanced Modellierung

Baustein: Netzwerkanalyse - 4A: Statistische Modellierung (ERGM und SAOM)

Quick Links: Home | Konzept Netzwerkanalyse | Bausteine

Bezeichnung:

Statistische Modellierung (ERGM und SAOM)

Veranstaltung:

Netzwerkanalyse

Teilbereich:

Advanced Network Analysis Methods

Bearbeitet von:

Empfohlenes Studienniveau:

Lernziele:

• Studierende haben ein Verständnis dafür, inwiefern und auf welche Weise Netzwerkhypothesen statistisch geprüft werden können.

Voraussetzungen:

Querverweise:

Inhalt:

Ansätze zur statistischen Modellierung von Netzwerken bieten sich als Thema für Masterkurse bzw. eigene fortgeschrittene SNA-Seminare an. Exponential Random Graph Models (kurz: ERGMs) sind stochastische Repräsentationen von empirischen Netzwerken. Ziel eines ERGMs ist es, die globale Struktur eines Netzwerks mit wenigen lokalen Parametern zu erklären. Es ähnelt einem multivariaten Modell, in dem klassische Parameter berücksichtigt werden können (z.B. Reziprozität, Transitivität, Homophilie, usw.).

Alternativ (oder zusätzlich) kann auch der Ansatz der Stochastic Actor-Oriented Models (kurz: SAOM) besprochen werden, mit dem verschiedene Erklärungen für dynamischen Wandel in Netzwerken über die Zeit getestet werden. Auch hier ist es möglich, den Einfluss verschiedener Faktoren auf die Evolution des Netzwerkes abzuschätzen.

Didaktik:

Zeitbedarf:

Lehrmaterialien:

Beispieltexte

• Heidler, R. (2014). ERGM vs. Blockmodelle - Vergleich zweier populärer netzwerkanalytischer Methoden. In M. Gamper, L. * Reschke, & M. Düring (Eds.), Knoten und Kanten III. transcript.
• Luke, D. A. (2015). A user’s guide to network analysis in R. Cham: Springer. Chapter 11 (Statistical Network Models).
• Robins, G., Pattison, P., Kalish, Y., & Lusher, D. (2007, 5//). An introduction to exponential random graph (p*) models for social networks. Social Networks, 29(2), 173-191. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/j.socnet.2006.08.002
• Snijders, T. A. B. (2017). Stochastic actor-oriented models for network dynamics. Annual Review of Statistics and Its Application, 4(1), 343-363. https://doi.org/10.1146/annurev-statistics-060116-054035

Mögliche Übungen:

Mögliche Prüfungsleistung:

Literatur: