Ziel von Network Science ist die Entwicklung von Methoden und Werkzeugen für die Sammlung, Verarbeitung und Analyse von relationalen Daten (z. B. aus sozialen Medien oder Sensordaten), die als Netzwerk modelliert werden können. Netzwerkmodelle erleichtern die Erklärung und Vorhersage der Struktur und Dynamik von sozialen Systemen.
Unsere Forschungsschwerpunkte im Bereich Network Science
- Messung von Face-to-Face-Interaktionen über RFID-Sensoren in verschiedenen Umgebungen (z. B. auf wissenschaftlichen Konferenzen) und Kombination dieser Daten mit Umfragedaten zu Verhalten und Persönlichkeitsmerkmalen
- Netzwerke von Interaktionen zwischen Nutzenden von Online-Plattformen (wie Wikipedia, Reddit, Twitter), statistische Modellierung von Mustern von Online-Interaktionen (in Bezug auf Informationsverhalten, Kooperation, Konflikt usw.)
- Generative Netzwerkmodelle, die darauf abzielen, das Verhalten von Teilpopulationen zu erklären und vorherzusagen (z. B. die Zusammenarbeit zwischen weiblichen und männlichen Forschenden)
- Kulturelle Netzwerke, die geografische Regionen durch gemeinsame Online-Präferenzen miteinander verbinden
- Mutschke, Peter. 2023. "Zentralitäts- und Prestigemaße." online first. In Handbuch Netzwerkforschung, edited by Christian Stegbauer, and Roger Häußling, Netzwerkforschung. Wiesbaden: Springer VS. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-658-37507-2_33-1.
- Lietz, Haiko, Mathieu Génois, Johann Schaible, Maria Zens, and Marcos Oliveira. 2023. "Community formation at IC2S2 2017." International Conference on Computational Social Science (IC²S² 2023), Copenhagen, 2023-07-18.
- Ell, Theresia, Lydia Repke, and Henning Silber. 2023. "Collecting Egocentric Network Data in Live Video-Based Interviews." European Survey Research Association (ESRA) 2023 Conference, Università degli Studi di Milano-Bicocca, Milano, 2023-07-17.
- Génois, Mathieu, Maria Zens, Marcos Oliveira, Clemens Lechner, Johann Schaible, and Markus Strohmaier. 2023. "Combining Sensors and Surveys to Study Social Interactions: A Case of Four Science Conferences." Personality Science 4 1-24. doi: https://doi.org/10.5964/ps.9957.
- Lietz, Haiko. 2022. "Identifying endogenous time to slice longitudinal network data." XLII Sunbelt International Social Network Conference, Cairns, Australia, 2022-08-30.
| Titel | Start | Ende | Förderer |
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Entwicklung und Bedeutung sozialer Beziehungen im Kontext der Covid-19-Pandemie
(LoneCovid)
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2023-02-01 | 2026-01-31 | Bund |
Knowledge Technologies for the Social Sciences
Stellvertretender Abteilungsleiter
FAIR Data
Teamleiter
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FAIR Data
Teamleiter
Vorstandsbereich
Scientific Coordinator for Digital Behavioral Data
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