Читать книгу: «Soziale Netzwerke»

2. Vorgeschichte: von Beziehungen zum Netzwerk

[23]Seit mindestens 200 Jahren werden Menschen als eingebettet in soziale Strukturen und Relationen gedacht. In diesem Kapitel stelle ich die wichtigsten frühen Ansätze vor, aus denen sich die heutige Netzwerkforschung entwickelt hat: Den Ausgangspunkt bildet die formale Soziologie von Georg Simmel (2.1). Deren Anregungen wurden vom symbolischen Interaktionismus (2.2), von Norbert Elias in seiner Figurationssoziologie (2.3), wohl auch in der Soziometrie von Jacob Moreno (2.4), in der Gestaltpsychologie (2.5), im Human Relations-Ansatz (2.6) und in frühen Gemeindestudien und Surveys (2.7) weiter entwickelt. Relativ unabhängig davon hat die Sozialanthropologie einen eigenen Netzwerkbegriff entwickelt (2.8). Diese Ansätze werden hier knapp mit einigen wichtigen Grundgedanken vorgestellt.²

2.1 Formale Soziologie

Den Startpunkt für die Entwicklung der Netzwerkforschung bilden um 1900 die konzeptionellen Formulierungen in der formalen Soziologie in Deutschland, insbesondere bei Georg Simmel.

Georg Simmel (1858–1918) gehört zur Gründergeneration der Soziologie. Wie viele Autoren seiner Zeit versuchte Simmel die theoretischen Grundlagen für die Soziologie als eigenständige Wissenschaft zu konzipieren. Dabei setzte er nicht wie Emile Durkheim auf die Gesellschaft als integrierter Einheit oder wie Max Weber auf das handelnde Individuum als Grundbaustein. Vielmehr stehen bei Simmel soziale Konstellationen im Mittelpunkt. Sein Konzept der »sozialen Form« und seine Einsichten in die Eigenlogik von Konstellationen bilden Ausgangspunkte für die heutige Netzwerkforschung.

Grundlegend für die Netzwerkforschung wurde Simmels Gegenüberstellung von Form und Inhalt im Sozialen ([1908] 1992: 17ff). Als Inhalt bezeichnet [24] er individuelle Triebe, Interessen und Neigungen. Diese führen dazu, dass Menschen in Kontakt miteinander treten – sie bestimmen aber nicht, was dann passiert. Denn dann kommt es zu »Wechselwirkungen« zwischen den Beteiligten, und diese Wechselwirkungen führen zur Ausbildung sozialer Konstellationen des Füreinander, Miteinander oder Gegeneinander. Diese soziale Konstellationen bilden die Form – oder genauer: die Formen – des Sozialen. Sie stehen für Verfestigungen der Wechselwirkungen und bestimmen viele soziale Phänomene.

Simmel zufolge geht es in der Soziologie genau darum, diese »Formen der Wechselwirkung […] in gedanklicher Ablösung von den Inhalten« zu betrachten ([1908] 1992: 20. Eine formale Soziologie untersucht also soziale Konstellationen und blendet dabei individuelle Neigungen und Interessen tendenziell aus. Genau das will auch die Netzwerkforschung: Soziale Konstellationen werden formal (erst einmal ungeachtet individueller Eigenschaften und Motive) analysiert mit Blick etwa auf strukturelle Vorteile oder Nachteile für Inhaber bestimmter Positionen in Netzwerken.

Bei Simmel finden sich auf dieser Grundlage eine Reihe von relevanten Überlegungen für die Netzwerkforschung (Hollstein 2001: 60ff; Fischer 2010):

 Das genuin Soziale fängt eigentlich erst ab einer Konstellation mit drei Personen – einer ➔Triade – an (Simmel [1908] 1992: 114ff). Ab der Triade gewinnen soziale Konstellationen ein Eigenleben, die die Wechselwirkungen bestimmen.

 Individuen stehen nach Simmel am Schnittpunkt zwischen sozialen Kreisen ([1908] 1992: 456ff). Diese strukturelle Position prägt und definiert sie. Umgekehrt beeinflussen sie auch die Gruppen, in denen sie Mitglied sind (Breiger 1974).

 Simmels Gesetz der großen Zahl zufolge werden Gruppen umso unpersönlicher, je größer sie sind ([1908] 1992: 89f). Je größer die Gruppe, desto weniger wird sie durch die einzelnen Individuen, deren Eigenschaften und deren Ziele bestimmt.

 Der Konflikt oder »Streit« zwischen zwei Gruppen wirkt bei beiden hochgradig integrativ ([1908] 1992: 284ff). In der Auseinandersetzung mit einem äußeren Feind schließen sich die Reihen.

 Ein Beispiel für eine triadische Konstellation ist die Figur des »lachenden Dritten« ([1908] 1992: 134ff). Zwei Parteien konkurrieren miteinander. Eine dritte Partei kann dann als neutraler Vermittler (etwa als Richter) auftreten. Oder sie kann die Situation als mögliches Zünglein an der Waage ausnutzen, indem sie ihre Unterstützung den beiden Konfliktparteien für entsprechende Gegenleistung anbietet. Allein die strukturelle Position sorgt hier für Vorteile.

[25]Mit seinem Fokus auf soziale Konstellationen (»Formen«) liefert Simmel einen wichtigen Grundbaustein für die Netzwerkforschung. Ihm fehlt aber ein Netzwerkbegriff für soziale Konstellationen als Muster von Sozialbeziehungen. Simmel benutzt hier noch das Gruppenkonzept. Dieses suggeriert aber eine Abgeschlossenheit und Homogenität sozialer Kontexte, die wir empirisch selten finden (Fuhse 2006: 252ff).

2.2 Symbolischer Interaktionismus

Glücklicherweise gingen die Anregungen der formalen Soziologie mit der Machtübernahme der Nationalsozialisten nicht vollkommen verloren. Ein wichtiger Strang führt über den symbolischen Interaktionismus in die amerikanische Soziologie. Der Chicagoer Professor Albion Small publizierte eine Reihe von frühen Arbeiten seines Bekannten Simmel in englischer Übersetzung in den ersten Ausgaben des American Journal of Sociology (Abbott 1999: 88).

Smalls Nachfolger William Thomas, George Herbert Mead und Herbert Blumer verbanden die formale Soziologie mit dem amerikanischen Pragmatismus von Dewey, James und Peirce zum symbolischen Interaktionismus. Von Simmel kam der starke Fokus auf Wechselwirkungen und soziale Konstellationen; aus dem Pragmatismus stammen eher philosophische und psychologische Einsichten in die subjektive Verarbeitung und Konstruktion von Sinn. Die Verbindung beider Theorien führte zu der Idee, dass Menschen Symbole austauschen und verarbeiten (Blumer [1969] 1986: 2ff). Wie Simmel sahen Blumer und Mead diese symbolvermittelte Interaktion vor allem innerhalb von Gruppen.

2.3 Die Figurationssoziologie von Norbert Elias

Ein zweiter Wirkungsstrang der formalen Soziologie läuft über Norbert Elias. Im Mittelpunkt seiner Soziologie steht der Begriff der Figuration. Diese steht für ein Geflecht von Interdependenzen zwischen Menschen (oder anderen Einheiten, etwa auch Staaten; Elias 1970: 11f, 140ff). Viele soziale Phänomene wie die Ausscheidungskämpfe zwischen Staaten, der Kalte Krieg, die Königsherrschaft oder Konflikte zwischen ethnischen Gruppen lassen sich Elias zufolge aus diesen Interdependenzen erklären.

Elias wendet sich einerseits gegen Erklärungsmodelle, die von autonom handelnden Individuen ausgehen, und andererseits gegen holistische Modelle von Gesellschaft als integrierter Einheit (wie in der Systemtheorie). Hier finden sich wichtige Grundgedanken von Georg Simmel, ohne dass Elias dies explizit macht.

[26]Norbert Elias (1897–1990) ging wie viele deutsche Sozialwissenschaftler während der NS-Herrschaft ins Exil (nach Großbritannien). Erst Ende der 1970er-Jahre wurde Elias durch die Neuauflage seines zweibändigen Werks Über den Zivilisationsprozess bekannt. Andere wichtige Werke behandeln die absolutistische Herrschaft Ludwigs XIV., die deutsche Gesellschaft und Kultur vor dem Nationalsozialismus und die Frage: Was ist Soziologie?

Elias entwickelt den Begriff der Figuration bereits in den 1930er-Jahren – lange vor dem Netzwerkbegriff. Er geht über den Gruppenbegriff hinaus, weil er die Beziehungskonstellation zwischen mehreren Akteuren betrachtet und zum Beispiel auch Interaktionsstrukturen innerhalb und zwischen Gruppen in den Blick nimmt (etwa in Elias/Scotson [1990] 1965). Später spricht Elias von »Netzwerk« und »Figuration« gleichermaßen (1970: 12 et passim).

Allerdings ist der Figurationsbegriff bei Elias nicht rein formal angelegt: Als Schüler des Wissenssoziologen Karl Mannheim untersucht Elias soziale Konstellationen verknüpft mit Sinnformen wie Ideologien, Feindbildern und Stereotypisierungen.

In seinen historischen Studien greift Elias vor allem auf Dokumente und auf Romane als Quellen zurück. Die für die Migrations- und die Stadtsoziologie wichtige Untersuchung Etablierte und Außenseiter (Elias/Scotson; [1965] 1990) benutzt qualitative Verfahren wie Interviews und ethnographische Beobachtungen. Viele der Überlegungen von Elias lassen sich aber auch mit quantitativen Verfahren überprüfen.

2.4 Soziometrie

Früher als Elias wurde eine andere Gruppe von Emigranten wichtig für die Entwicklung der Netzwerkforschung. Ganz wesentliche Anstöße erhielt die Netzwerkforschung durch die frühen soziometrischen Arbeiten von Jacob Moreno.

Jacob Levy Moreno (1889–1974) studierte in Wien Medizin und Psychotherapie, ging aber schon 1925 in die USA (nach New York). Dort entwickelte er in Studien mit Kindern und mit Strafgefangenen eine eigene Methode zur Messung von Gruppenkonstellationen – die Soziometrie.

Dieses quantitativ angelegte Instrumentarium kommt der ➔formalen Netzwerkanalyse sehr nahe, war aber prinzipiell auf die Therapie von [27]Gruppenprozessen ausgerichtet. Unter anderem entwarf Moreno eine Behandlung mittels Stegreiftheater (Psycho- oder Soziodrama).

In seinem Hauptwerk Who Shall Survive? von 1936 (deutsch: Die Grundlagen der Soziometrie) umreißt Moreno die Soziometrie als »die allen Sozialwissenschaften zugrunde liegende mikroskopische und mikrodynamische Wissenschaft« ([1936] 1996: 19). Es geht um die Untersuchung von mikrosozialen Konstellationen (und Prozessen), die in einer ganzen Reihe von Wissenschaften (Soziologie, Pädagogik, Politik-, Wirtschafts- und Geschichtswissenschaft) wichtig werden.

Die theoretische Fundierung von Morenos Überlegungen bleibt dürftig. Dagegen finden sich bei ihm bereits viele ➔Netzwerkgraphen als Kern seiner Analyse ([1936] 1996: 67ff). Mit diesen »Soziogrammen« bildet er die Struktur von Beziehungen in einem Kindergarten, in Schulklassen und in einem Mädchenwohnheim ab. Dabei bietet er schon einige Grundformen von Netzwerkgraphen wie »isolierte Individuen« (A), »Paar« (B), »Dreiergruppe« (C), die »Kette« (D) und den »Stern« (E) an (siehe Abbildung 2). Zum Teil untersucht Moreno diese Beziehungsstrukturen auch schon statistisch, etwa mit Blick auf die Beziehungen zwischen Mitgliedern unterschiedlicher Ethnien.

Abb. 2: Grundformen von Netzwerkgraphen (Soziogrammen)

Quelle: Eigene Darstellung nach Moreno ([1936] 1996: 69)

[28]Zurecht gelten die Arbeiten von Moreno heute als Geburtsstunde der formalen Netzwerkanalyse. Auch die von ihm gegründete Zeitschrift Sociometry wurde in der Folge sehr wichtig.³

2.5 Von der Gestaltpsychologie zur Balance-Theorie

Neben Moreno lieferten unter anderem Fritz Heider und Kurt Lewin wichtige Impulse. Diese kamen aus der Gestaltpsychologie – einer Forschungsrichtung, die sich auf das psychische Erkennen von Strukturmustern (»Gestalt«) konzentriert. Beide wendeten sich nach ihrer Emigration in die USA der Sozialpsychologie zu und untersuchten das Wechselspiel zwischen psychischen Vorgängen und sozialen Kontexten.

Bereits kurz nach seiner Emigration in die USA schlug Kurt Lewin eine Formel vor, der zufolge das individuelle Verhalten von Eigenschaften der Person und von ihrem jeweiligen Umfeld abhängt (1936). Zu diesem Umfeld gehört insbesondere die Einbettung in Relationen mit anderen – das »soziale Feld«. Heute gilt Lewin als einer der Väter der Feldtheorie in den Sozialwissenschaften (Martin 2003). Die Idee ist, dass sich Akteure an Personen in ihrer Umgebung orientieren und ihr Verhalten daran ausrichten. Die Strukturen des Felds lassen sich als Netzwerkbeziehungen analysieren (DiMaggio 1986; Powell et al. 2005). Des Weiteren entwickelte Lewin das Konzept der »Gruppendynamik« (1947): Mitglieder einer Gruppe können sich so gegenseitig beeinflussen, dass sich ihr Verhalten nicht mehr aus den isolierten Eigenheiten und Dispositionen der Beteiligten, sondern aus ihrem Zusammenwirken erklärt.

Vielleicht der wichtigste Schüler Lewins war Leon Festinger. Für die Netzwerkforschung sind vor allem Festingers Studien von Interesse, die zeigten: Soziale Beziehungen bilden sich meistens dort, wo Menschen aufeinander treffen – also etwa im privaten Wohnumfeld (Festinger et al. 1950: 34ff). Dieses Prinzip wurde später von Scott Feld als Fokus-Theorie verallgemeinert (1981): Soziale Beziehungen entstehen an Orten mit gemeinsamen Aktivitäten – sogenannten ➔»Aktivitäts-Foki« (siehe 10.2).

Auch Fritz Heider untersucht die soziale Einbettung von Einstellungen. Heider zufolge versuchen wir in unseren Einstellungen gegenüber Objekten [29] in eine Balance mit unserem sozialen Umfeld zu gelangen (1946): Wir bewerten tendenziell solche Objekte positiv, die auch von Mitmenschen positiv bewertet werden, die wir selbst mögen. Zum Beispiel orientieren wir uns an den politischen Einstellungen unserer Freunde und Familienmitgliedern. Umgekehrt sehen wir tendenziell solche Objekte negativ, die auch unsere Freunde nicht mögen. Auch dies ist eine Form möglicher Balance. Eine dritte Form besteht zwischen Menschen, die sich nicht mögen. Von diesen müssten Objekte diametral entgegengesetzt bewertet werden, um ihre Einstellungen in Balance zu bringen. Ein Beispiel hierfür wäre eine Abneigung gegen Personen, die eine uns unsympathische Partei wählen.

Diese Überlegungen bleiben bei Heider sehr abstrakt und noch in der Form von Hypothesen. Für die Netzwerkforschung wurde eine Weiterentwicklung seiner Balance-Theorie wichtig. Den Lewin-Schülern Dorwin Cartwright und Frank Harary zufolge lassen sich Heiders Überlegungen auf reine Beziehungskonstellationen übertragen (1956): Drei Akteure haben entweder nur positive Beziehungen untereinander (z. B. Freundschaft). Oder sie haben zwei negative Beziehungen und eine positive – ich werde mich also mit dem Feind meines Feindes verbünden, oder mich mit dem Feind meines Freundes oder Verbündeten ebenfalls verfeinden. Der erste Fall heißt »positive ➔Transitivität«, der zweite »negative Transitivität« ( Tabelle 1).

Tab. 1: Positiv und negativ transitive Triaden, Beispiele für Balance-Mechanismen

Positive Beziehungen sind mit [+], negative mit [-] markiert.

Quelle: Eigene Darstellung

[30] Definition: Netzwerkstrukturen sind in Balance in dem Maße, in dem die Beziehungen zwischen Akteuren konsistent positiv oder negativ sind. Positiv transitiv sind Netzwerke, wenn Akteure positive Beziehungen miteinander haben, die auch indirekt positiv verbunden sind. In negativ transitiven Netzwerken ist eine Sozialbeziehung negativ, wenn die Beteiligten indirekt über je eine positive und eine negative Beziehung verbunden sind, und sie ist positiv, wenn die Beteiligten indirekt über zwei negative Beziehungen verbunden sind.

Unterschiedliche Beziehungskonstellationen lassen sich nun daraufhin untersuchen, wie ausbalanciert sie sind. Netzwerke sind in Balance, wenn die beteiligten Akteure ➔Triaden mit positiver und negativer Transitivität bilden. Aus der Balance-Theorie ergeben sich zwei Hypothesen:

Beide Hypothesen sind in empirischen Studien etwa in Schulklassen recht gut belegt. Allerdings gelten sie hauptsächlich innerhalb abgeschlossener Kontexte, in denen man etwa dem Feind eines Freundes nicht einfach aus dem Weg gehen kann (Martin 2009: 42ff).

Lewin, Festinger und Cartwright forschten ab 1945 am neu gegründeten Center for Group Dynamics am Massachusetts Institute of Technology (MIT), das ein wichtiges Zentrum für die Untersuchung von Gruppenprozessen wurde.

2.6 Der Human Relations-Ansatz

Seit circa 1930 initiierten Elton Mayo und W. Lloyd Warner an der Harvard University – in direkter Nachbarschaft des MIT – die Untersuchung von Netzwerken in Organisationen und in Gemeinden (siehe nächster Abschnitt).

Mayo und Warner kamen beide aus Australien und waren dort während ihres Studiums in Kontakt mit dem strukturalen Denken des Anthropologen A. R. Radcliffe-Brown gekommen (Scott 2000: 16ff; siehe 2.8). Der Fokus der Forschung von Elton Mayo lag auf der Entwicklung von Organisationen (Unternehmen, Verwaltung etc.). Dabei ging es um die Optimierung von Arbeitsprozessen. Dafür wurden informale Strukturen von Freundschaften zwischen Mitarbeitern als wichtig erachtet. Entsprechend untersuchte Mayo mit seinem Team informale Beziehungen, die sie als »human relations«[31] bezeichneten. Aus diesem Ansatz wurden einige empirische Studien wichtig für die Netzwerkforschung:

 Die Hawthorne-Studie – behandelt die Arbeitsorganisation und informalen Beziehungen in einem Elektrizitätswerk. Die Autoren rekonstruieren hier unter anderem informale Beziehungen (Freundschaften, Antagonismen) und die Beteiligungen an sozialen Ereignissen (Spielen, Konversationen, praktischen Hilfen) zwischen den 14 Arbeitern im sogenannten »Bank Wiring Room« (Roethlisberger/Dickson [1939] 1964: 501, 503f, 506f).

 Mayos Kollege William Foote Whyte untersuchte informale Beziehungen in einer Straßengang in Boston – ebenfalls mit frühen Soziogrammen, aber ohne statistische Analysen ([1943] 1993: 13, 49, 156, 184, 188).

 In der von Lloyd Warner angeleiteten Gemeindestudie Deep South wurden die Cliquenstrukturen zwischen afro-amerikanischen Frauen in »Old City« untersucht (Davis et al. 1941: 147ff). Deren Zugehörigkeit zu ➔Cliquen zeigte sich in der gemeinsamen Teilnahme an Veranstaltungen.

Hier finden wir das erste Beispiel für ein sogenanntes ➔Two-Mode-Netzwerk: In dem Netzwerk gibt es zwei Arten von Knoten: Akteure und Ereignisse. Beziehungen laufen immer von Akteuren zu Ereignissen und umgekehrt – nie direkt zwischen zwei Knoten der gleichen Art. Die Afro-Amerikanerinnen sind also untereinander nur über die gemeinsame Teilnahme an Ereignissen verbunden (und die Ereignisse umgekehrt nur über die Afro-Amerikanerinnen; Tabelle 2). Um die Zugehörigkeit der Frauen zu Cliquen zu rekonstruieren, sortierten Davis und seine Ko-Autoren die Reihen für die Akteure und die Spalten für die Ereignisse in der Netzwerkmatrix neu. Akteure mit gemeinsamer Teilnahme an Ereignissen und Ereignisse mit den gleichen Akteuren wurden jeweils nebeneinander platziert. Auf diese Weise zeigt Tabelle 2 eine tendenzielle Trennung der Frauen und ihrer Treffen in zwei sich leicht überlappende Cliquen.

Solche Two-Mode-Netzwerke werden in der Netzwerkforschung häufig analysiert. Sie zeigen gegenüber den üblichen Netzwerken mit nur einer Art von Knoten ganz bestimmte Eigenschaften. Two-Mode-Netzwerke lassen sich einfach in zwei getrennte Netzwerke überführen. Zum Beispiel könnten wir das Netzwerk der Frauen in Old City rekonstruieren, indem wir die Beziehung zwischen zwei Frauen immer dann als Beziehung codieren, wenn beide gemeinsam an mindestens einem (zwei, drei …) Ereignissen teilgenommen haben.

[32]Definition: In einem ➔Two-Mode-Netzwerk sind zwei verschiedene Arten von Knoten (z. B. Akteure und Ereignisse) wechselseitig verbunden (also nur Ereignisse mit Akteuren). Knoten der gleichen Art sind nur indirekt über die Knoten der zweiten Art verknüpft

Tab. 2: Akteure und Ereignisse in »Old City«

Quelle: Davis et al. 1941: 148

[33]Eine wichtige theoretische Synthese legte ein junger Kollege von Warner und Mayo in Harvard, George Caspar Homans, in seinem Buch The Human Group vor ([1950] 1992). Homans kam aus der Literaturwissenschaft und wurde später vor allem durch seine Verhaltenstheorie bekannt.

Schon in The Human Group entwickelt er eine ganz eigene These auf soziale Konstellationen. Diese baut auf empirisch beobachteten »Ereignissen« oder »Verhalten« auf – nicht auf mit Fragebögen erhobenen Daten. Bei Ereignissen handelt es sich meist um »Interaktion« mit anderen (ohne Referenz auf den symbolischen Interaktionismus). Diese sind mit individuellen Empfindungen oder Emotionen (»sentiments«) unterlegt. Interaktionen verdichten sich in Gruppen, die durch eigene Normen und eine Gruppenkultur stabilisiert werden. Zudem findet sich in Gruppen eine interne Struktur mit Anführern und Rangunterschieden.

Sowohl die Abgrenzung zwischen Gruppen als auch die internen Strukturen von Gruppen sollen nach Homans mit soziometrischen Verfahren – also mit ➔Netzwerkgraphen und -matrizen analysiert werden. So nimmt Homans etwa die Soziogramme aus dem Bank Wiring Room der Hawthorne-Studie wieder auf ([1950] 1992: 48ff). Homans präsentiert in seinem Buch eine ganze Reihe der verfügbaren Daten zu informalen Gruppenstrukturen und interpretiert sie vor seinem theoretischen Hintergrund. Allerdings fehlen bei ihm – wie bei den anderen diskutierten Beispielen für Human Relations-Studien – formale mathematische Analysen.

2.7 Frühe Gemeindestudien und Surveys

Einen etwas anderen Blickwinkel auf Sozialbeziehungen und Netzwerke verfolgten die frühen Gemeindestudien um W. Lloyd Warner und Survey-Untersuchungen um Paul Lazarsfeld. Hier geht es weniger um die Struktur von Netzwerken als um die Verteilung von Sozialbeziehungen innerhalb von Populationen. Sie bilden direkte Vorläufer der heutigen Studien zu ➔ego-zentrierten Netzwerken (Kapitel 8).

W. Lloyd Warner war wie Mayo aus Australien an die Harvard University gekommen. In den USA führte er mit Kollegen die ersten großformatigen Gemeindestudien durch. Sie untersuchten mit unterschiedlichen Methoden die soziale Struktur von Newburyport, einer industriellen Kleinstadt im Nordosten der USA. Dabei fanden sie unter anderem eine starke Rolle von informalen Gruppierungen oder ➔Cliquen. In den daraus entstandenen Yankee City-Studien analysieren Warner und Paul Lunt unter anderem, inwiefern diese Cliquen nach Schichten getrennt sind (1941: 110ff; 350ff).

[34]Auch wenn Warner und seine Kollegen hier und an anderen Stellen ein Interesse an der Struktur sozialer Beziehungen zeigen, geht es hier in erster Linie um deren Verteilung: Zwischen welchen Kategorien von Personen (hier: Schichten) bestehen in welchem Umfang Sozialbeziehungen? Auf diese Weise erfährt man etwas über das systematische Muster an Beziehungen zwischen den Kategorien in einer relativ großen Population – aber nichts über die tatsächliche Struktur von Beziehungen zwischen Einzelpersonen.

Eine etwas andere Herangehensweise finden wir in den Studien von Paul Lazarsfeld, einem österreichischen Emigranten. Lazarsfeld gilt heute als Begründer der modernen Survey-Forschung. In einer der ersten breit angelegten Umfragen zeigte er mit Kollegen die große Bedeutung des persönlichen Austauschs mit anderen in der politischen Meinungsbildung (Lazarsfeld et al. [1944] 1968). Lazarsfeld und seine Mitstreiter wiesen nach: Politische Einstellungen und dann auch die Wahlentscheidung hängen viel mehr vom persönlichen Umfeld ab als etwa von den rezipierten Massenmedien (siehe auch Schenk 1995).

In einem späteren Artikel wendet sich Lazarsfeld gemeinsam mit Robert Merton dem Phänomen der ➔Homophilie zu (1954: 23ff):

 Erstens bilden sich Freundschaften vor allem zwischen Personen mit ähnlichen Werten und Einstellungen. Denn hier erhalten die Beteiligten wechselseitige Zustimmung für ihre Sichtweisen, was als belohnend empfunden wird. Dies ist das Prinzip der Werte- oder Einstellungs-Homophilie.

 Zweitens führt der enge und wiederholte Austausch in Freundschaften zu einer Angleichung von Werten und Einstellungen (Anpassung; siehe 10.4) oder auch zum Abbruch der Beziehung bei zu viel beharrlichem Widerspruch.

Definition: Werte- oder Einstellungs-Homophilie steht für die Tendenz, Sozialbeziehungen vor allem mit Gleichgesinnten zu bilden (und enge Beziehungen mit Andersdenkenden aufzulösen). Davon zu trennen ist der Mechanismus der Anpassung: Innerhalb von engen Sozialbeziehungen ergibt sich eine Angleichung von Werten und Einstellungen.

Diese Zusammenhänge zwischen Beziehungen und Einstellungen entsprechen recht genau Heiders Balance-Theorie. Methodisch lassen sich die Ergebnisse von Homophilie und Anpassung im Querschnitt nachweisen, wenn in einer Population mehr Sozialbeziehungen zwischen Personen mit gleichen Werten und Einstellungen bestehen, als bei einer zufälligen Verteilung zu erwarten wäre. Um diese ➔Mechanismen voneinander zu trennen, braucht[35] es aber Daten über die Veränderungen von Beziehungen und Einstellungen über die Zeit (Lazarsfeld/Merton 1954: 37ff).

Wie in den Arbeiten um Warner wird bei Lazarsfeld in statistischen Verfahren der Zusammenhang zwischen persönlichen Beziehungen und Individualvariablen untersucht. Dabei geht es aber nicht darum, zwischen welchen Kategorien sich Beziehungen bilden. Sondern der Einfluss von persönlichen Beziehungen auf individuelle Einstellungen und Verhalten (die politische Wahl) wird untersucht. Dafür müssen Netzwerke mit anderen Variablen in Beziehung gesetzt werden. Die Studien von Warner und Lazarsfeld weisen damit in eine ganz andere Richtung als die Soziometrie und die Balance-Theorie: hin zur Untersuchung und statistischen Analyse von ➔ego-zentrierten Netzwerken in Umfragen (Kapitel 8).

2.8 Britische Sozialanthropologie

Der Begriff des sozialen Netzwerks wurde allerdings erst in einem weiteren, weitgehend unabhängigen Ansatz entwickelt: der britischen Sozialanthropologie. Diese war vor allem an der University of Manchester beheimatet.

(a) Soziale Struktur bei Radcliffe-Brown

Impulse dafür gab wiederum der Ethnologe A. R. Radcliffe-Brown. Er formulierte in seiner Präsidentschaftsrede an das britische Royal Anthropological Institute:

»human beings are connected by a complex network of social relations. I use the term ›social structure‹ to denote this network of actually existing relations.« (1940: 2)

Radcliffe-Brown spricht eher nebenbei von Netzwerken, bestimmt sie aber recht genau. Zwei Aspekte sind hier wichtig:

Die britische Sozialanthropologie folgt den beiden Grundintentionen von Radcliffe-Brown und fasst soziale Netzwerke als das Muster von empirisch beobachtbaren Sozialbeziehungen.

(b) Netzwerkbegriff bei Barnes

Ein Artikel von J. A. Barnes liefert 1954 die erste Ausformulierung und empirische Anwendung des Netzwerkbegriffs. Barnes untersucht die soziale Struktur in einem norwegischen Fischerdorf (Bremnes). Diese Struktur sieht er als ➔Netzwerk und bezieht sich explizit auf das graphentheoretische Modell einer Menge von Punkten, die mit Linien verbunden werden (Barnes 1954: 43f). In Bremnes gehören hierzu (abgesehen von formalen Arbeitskontexten) »Verwandtschafts-, Freundschafts- und Nachbarschaftsbeziehungen«.

Die Bewohner von Bremnes bezeichnen ihre soziale Struktur als aufgeteilt in drei Klassen oder Schichten. Barnes findet mit seinen ethnographischen Beobachtungen eher ein homogenes und dicht gestricktes Netzwerk ohne große Rangunterschiede. Insofern folgt Barnes in seiner Studie bereits dem von Emirbayer und Goodwin formulierten anti-kategorischen Imperativ (siehe 1.3): Die Selbstbeschreibung der Bewohner mit ihren drei Kategorien von Klassen wird hinterfragt und mit der empirisch beobachtbaren Netzwerkstruktur konfrontiert. In dieser bestehen eben keine Trennlinien zwischen Klassen, sondern vor allem lokal basierte Sozialbeziehungen.

Weitere wichtige Arbeiten behandeln Netzwerke von Ehepaaren in London (Bott 1957) und die Verstädterung in Afrika. Auffällig oft geht es um soziale Strukturen im Wandel, insbesondere durch den Kontakt zwischen Indigenen und westlicher Moderne.

(c) Konzeptionelle Integration bei Mitchell

In der Folge wurde J. Clyde Mitchell der wichtigste Autor der britischen Sozialanthropologie. Schon 1974 monierte er das Fehlen einer Theorie sozialer Netzwerke, die die zahlreichen empirischen Arbeiten flankieren und leiten könnte (1974: 281ff). Zudem schlug er vor, die formale Netzwerkanalyse durch die Untersuchung von Sinn, Normen und Institutionen zu erweitern (1973: 27ff). Der Vorschlag einer Zusammenschau von Netzwerkstruktur und Kultur – genau dem Bereich, von dem sich Radcliffe-Brown mit dem[37] Netzwerkbegriff abwandte – wurde in der Ethnologie erst ab den 1990er-Jahren aufgenommen, etwa von Thomas Schweizer (1996).

Der Netzwerkbegriff in der frühen britischen Sozialanthropologie markiert also folgende Herangehensweisen:

Soziale Netzwerke werden vor allem qualitativ rekonstruiert auf der Basis einer ethnographischen Einbettung der Ethnologen in ihren Forschungsgegenstand (siehe 9.3). Erst spät übernehmen die Ethnologen die quantitativen Methoden der ➔formalen Netzwerkanalyse.

2.9 Résumé

Der kurze Überblick über die Entwicklung der Netzwerkforschung ist nun abgeschlossen. Dabei ging es im Rahmen dieses Lehrbuchs vor allem um einen Überblick über wichtige Themen und um, die Herangehensweisen der frühen Autoren der Netzwerkforschung. Mit diesem Überblick zeigt sich: Schon bis zu den 1950er-Jahren wurden alle vier in diesem Buch behandelten Ansätze verfolgt:

Zugleich zeigt der Überblick, wie unübersichtlich die Wurzeln der Netzwerkforschung sind. Zum einen bauen die verschiedenen Stränge der Netzwerkforschung nur wenig aufeinander auf. Simmel, Radcliffe-Brown, die Gestaltpsychologen und mit Abstrichen Moreno scheinen praktisch unabhängig voneinander das Denken in sozialen Konstellationen zu entwickeln. Auch bei Elias und Homans fehlen Hinweise auf Vorgänger für ihre Ansätze. Zumindest die formale Soziologie war aber im deutschen Sprachraum zwischen den Weltkriegen so bekannt, dass sicher Elias (indirekt über Mannheim), Moreno und die Gestaltpsychologen damit in Berührung kamen.

Wir können die Einflussbeziehungen zwischen den frühen Ansätzen der Netzwerkforschung selbst als Netzwerk darstellen (Abbildung 3). Dabei fungieren einzelne Autoren oder Gruppen von Autoren als Akteure. Die Beeinflussung läuft immer nur von frühen zu späteren Ansätzen und ist deswegen mit gerichteten Pfeilen markiert.

Zum anderen finden wir viele Quereinsteiger in die sozialwissenschaftliche Netzwerkforschung (Moreno, Homans, später z. B. Harrison White). Auch dies belegt die Anziehungskraft des strukturellen Denkens über die Disziplinen hinweg (Ethnologie, Soziologie, Psychologie, Politikwissenschaft, etc.).

Gemeinsam ist den verschiedenen Ansätzen und Perspektiven das, was Linton Freeman die »strukturelle Intuition« nennt (2004: 3): Akteure werden nicht isoliert gedacht, sondern in Austauschbeziehungen mit anderen [39] Akteuren. Und diese Einbettung von Akteuren bzw. die Struktur zwischen ihnen entscheidet über viele soziale Prozesse. Diese strukturelle Intuition führt aber nicht nur zur formalen Netzwerkanalyse, sondern auch zu vielen anderen Herangehensweisen.

Abb. 3: Netzwerk der frühen Ansätze in der Netzwerkforschung

Quelle: Eigene Darstellung

Leseempfehlungen:

Barnes, J. A.: »Class and Committees in a Norwegian Island Parish« Human Relations 7, 39–58.

Elias, Norbert 1970: Was ist Soziologie?, Weinheim: Juventa.

Fine, Gary Alan/Sherryl Kleinman 1983: »Network and Meaning: An Interactionist Approach to Structure« Symbolic Interaction 6, 97–110.

Freeman, Linton 2004: The Development of Social Network Analysis, Vancouver: Empirical Press.

Fuhse, Jan 2006: »Gruppe und Netzwerk; Eine begriffsgeschichtliche Rekonstruktion« Berliner Journal für Soziologie 16, 245–263.

Häußling, Roger 2010: »Relationale Soziologie« in: Christian Stegbauer/ Roger Häußling (Hg.): Handbuch Netzwerkforschung, Wiesbaden: VS, 63–87.

Mitchell, J. Clyde 1969: »The Concept and Use of Social Networks« in: ders. (Hg.): Social Networks in Urban Situations, Manchester: Manchester University Press, 1–50.

Schnegg, Michael 2010: »Die Wurzeln der Netzwerkforschung« in: Christian Stegbauer/Roger Häußling (Hg.): Handbuch Netzwerkforschung, Wiesbaden: VS, 21–28.

Scott, John 2000: Social Network Analysis; Second Edition, London: Sage.

2 Eine ausführlichere Betrachtung der Entwicklung der Netzwerkforschung – auch mit einer Betrachtung der frühen Wurzeln – findet sich bei Linton Freeman (2004).

3 In der Zeitschrift schlugen Elaine Forsyth und Leo Katz 1946 erstmals vor, Morenos Soziogramme in der Form von ➔Matrizen zu repräsentieren und zu untersuchen. Moreno selbst stand diesem Vorschlag kritisch gegenüber.

3. [41]Graphen und Matrizen

Wenden wir uns nun der ➔formalen Netzwerkanalyse, also der Untersuchung von Mustern von Sozialbeziehungen in einem abgeschlossenen Kontext mit formalen mathematischen Verfahren zu. Wie bereits angesprochen, bildet die formale Netzwerkanalyse den Kern der Netzwerkforschung in den Sozialwissenschaften. In diesem Kapitel stelle ich die Grundlagen vor. Dabei geht es um:

 Netzwerkgraphen und -matrizen (3.1),

 Software für die Netzwerkanalyse (insbesondere das Programm UCI- NET, das wir hier benutzen; 3.2),

 die Messung von Netzwerken (3.3)

 und die Dichte und die Reziprozität als erste Maßzahlen von Netzwerken (3.4).

In den nächsten Kapiteln folgen Verfahren für den Vergleich individueller Positionen (4), für die Untersuchung lokaler Strukturen (Cliquen und Triaden, 5) und die Blockmodellanalyse als Methode der Untersuchung der Gesamtstruktur von Netzwerken (6).

3.1 Graphen und Matrizen

Mit seiner Soziometrie führte Jacob Moreno die Darstellung von Netzwerken mit Hilfe von vereinfachten Graphen ein. Diese haben wir bereits in der Einleitung kurz kennen gelernt (1.1).

 In solchen Graphen werden Akteure als Punkte markiert.

 Die Beziehungen zwischen ihnen werden als einfache Linien (Verbindungen) oder als Pfeile abgebildet.

In der Netzwerkforschung spricht man auch von Akteuren als »Knoten« und von Beziehungen als »Kanten« zwischen ihnen (im Englischen: »nodes« und »edges«).

Betrachten wir hierfür ein relativ einfaches Netzwerk, das uns im Folgenden häufiger als Beispiel dient. Es handelt sich um die Sozialbeziehungen zwischen den Mitarbeitern einer kleinen amerikanischen Software-Firma, die David Krackhardt in den 1980er-Jahren untersuchte (und die er in Publikationen[42] als »Silicon Systems« bezeichnet; 1992; 1999).⁴ Krackhardt befragte die 36 Mitarbeiter danach, wen sie in der Firma regelmäßig um Rat fragen, und mit wem sie befreundet sind. Es geht also um das Netzwerk von informalen Beziehungen in der Firma.

In Abbildung 4 zeigen die Pfeile an, mit wem die Mitarbeiter angaben, befreundet zu sein. Die Akteure sind mit Vornamen (Pseudonyme) gekennzeichnet. Der Pfeil von Earl zu Pat steht also dafür, dass Earl Pat als Freund angab – Pat aber nicht umgekehrt Earl als Freund nannte. Der beidseitige Pfeil zwischen Pat und Jim markiert dagegen eine beiderseitige Angabe als Freunde.

Bis auf drei Akteure sind alle in diesem Graphen miteinander verbunden. In der Netzwerkforschung spricht man von einem zusammenhängenden Graphen als »Komponente«. Dieses Netzwerk besteht nur aus einer Komponente. Empirisch sind aber auch Graphen mit mehr Komponenten möglich. Beispielsweise könnten Quincy, York und Fran eine ➔Clique ohne Verbindungen zur Hauptgruppe bilden, also eine zweite Komponente des ➔Netzwerkgraphen. [43]Diese reichen von zwei verbundenen Akteuren (einem Paar, siehe 2.4) bis zu großen Komponenten von mehreren Tausend Knoten.

Abb. 4: Freundschaftsnetzwerk in »Silicon Systems«

Quelle: Eigene Darstellung mit Netdraw

Definition: Eine Gruppe von miteinander direkt oder indirekt verbundenen Akteuren in einem Netzwerk bildet eine Komponente. Zwischen Komponenten gibt es keine Verbindungen.

Fran, York und Quincy haben anscheinend keine Freunde in der Firma. Sie stehen als »Isolates« links oben. Allerdings haben diese drei den Fragebogen nicht ausgefüllt haben. Ihre Stellung spiegelt also nur wider, dass niemand sie als Freunde angegeben hat. Die Gruppe um Rick, Tom, Chris, Steve und Irv bildet dagegen den Kern dieses Netzwerks.

Das Layout eines solchen ➔Netzwerkgraphen ist eine Wissenschaft für sich. Um nicht zu vollkommen unübersichtlichen Mikado-Graphen (mit lauter übereinander liegenden Linien) zu kommen, versucht man miteinander verbundene Knoten möglichst nebeneinander zu platzieren. Die entsprechenden Computer-Programme konstruieren die Positionen der Knoten im abbildbaren zweidimensionalen Raum so, dass ihre Entfernungen voneinander (die »euklidischen« Distanzen) möglichst genau die Pfaddistanzen reflektieren – also die Anzahl der Schritte, die man von einem Knoten im Netzwerk zu einem anderen braucht (siehe 4.1). Im vorliegenden Fall wurde der Netzwerkgraph mit dem Programm Netdraw konstruiert.

Für die formale mathematische Analyse von Netzwerken reicht deren graphische Darstellung nicht aus. Deswegen stellt man Netzwerke seit Mitte der 1940er-Jahre in der Form von ➔Matrizen dar. Dabei handelt es sich um Tabellen mit einer ganz spezifischen Form: Sowohl die Reihen als auch die Spalten stehen jeweils für einzelne Knoten im Netzwerk.

D. h., die Matrix eines Netzwerks mit 36 Akteuren wie in der Firma »Silicon Systems« hat 36 Zeilen und 36 Spalten ( Tabelle 3). In die einzelnen Zellen wird meist eine ›1‹ für eine bestehende Beziehung oder eine ›0‹ für keine Beziehung eingetragen. Zumindest prinzipiell können dort aber auch differenzierte Bewertungen angegeben werden – etwa Werte von 1 bis 5 dafür, wie eng die Beziehung zwischen den Beteiligten ist. Der Wert in einer Zelle steht nun dafür, ob und in welchem Maße eine Beziehung von dem Akteur in der jeweiligen Zeile zum Akteur in der jeweiligen Spalte läuft.

Diese Beziehungsmatrix beinhaltet die gleichen Informationen wie der obige ➔Netzwerkgraph. So lässt sich die einseitige Beziehung von Earl zu Pat finden, indem wir in der Reihe für Earl zur Spalte von Pat gehen – dort steht eine 1 dafür, dass Earl eine Freundschaft zu Pat angegeben hat. In der Reihe von Pat steht dagegen in der Spalte von Earl eine 0, da Pat Earl nicht als Freund nannte.

[44][45]Tab. 3: Matrix der Freundschaftsnennungen bei »Silicon Systems«

Quelle: Eigene Darstellung

[46]Mittels der Unterscheidung zwischen Reihen und Spalten können wir also asymmetrische bzw. gerichtete Beziehungen angeben. Zuweilen sind Beziehungen in einem Netzwerk aber prinzipiell symmetrisch (wie im Beispielgraph in Abbildung 1). Dann ist in jeder Zelle für eine Reihe a und eine Spalte b der gleiche Eintrag zu finden wie in der spiegelbildlichen Zelle in Reihe b und Spalte a. Die gesamte Matrix ist dann spiegelsymmetrisch um die Diagonale.

Auf dieser Diagonale wären die Beziehungen der Akteure zu sich selbst zu finden (also von Abe zu Abe, von Bob zu Bob usw.). In der Untersuchung von Krackhardt konnten sich die Mitarbeiter aber nicht selbst als Freunde nennen (das ergäbe auch wenig Sinn). Deswegen ist die Diagonale hier leer. Je nach Beziehungsart können Eintragungen auf der Diagonalen (Selbstbeziehungen) aber auch sinnvoll sein. Zum Beispiel in einem Zitationsnetzwerk wäre hier anzugeben, ob Autoren sich selbst zitieren.

Einfache Betrachtungen wie die der Popularität der Akteure lassen sich nun sowohl anhand des Netzwerkgraphen wie auch mit Hilfe der Netzwerkmatrix anstellen. Dafür müssen wir die Anzahl der eingehenden Pfeile bei einem Knoten oder die Zahl der Einsen in der Spalte für einen Akteur zählen. Diese liegt bei 0 für Fran, Quincy und York, aber bei 12 für Chris.

Für komplexere Betrachtungen brauchen wir aber ein entsprechendes Software-Programm, mit dem wir etwa die Entfernungen (Pfaddistanzen) zwischen den Akteuren schnell und einfach berechnen können.

Soweit sind Netzwerkgraphen und Matrizen recht einfach. Allerdings hat Krackhardt die Mitarbeiter bei Silicon Systems nicht nur nach den Freundschaften, sondern auch nach der Ratsuche gefragt. Dies ist eine zweite Art von Beziehungen zwischen den gleichen Akteuren. Wir können diese zweite Beziehungsart nun – zum Beispiel mit einer anderen Farbe – in den gleichen ➔Netzwerkgraphen eintragen. Bei der Netzwerkmatrix (➔Matrix) ist dies nicht möglich. Hier müssen wir eine zweite Beziehungsmatrix für die Ratsuche konstruieren, die wir dann über oder unter die Freundschaftsmatrix legen (Abbildung 5). Auf diese Weise werden in der Netzwerkanalyse häufig mehrere Netzwerkmatrizen übereinander gelegt, um das komplexe Geflecht von unterschiedlichen Beziehungen zwischen den beteiligten Akteuren abzubilden. Solche übereinander liegenden Netzwerkmatrizen können dann etwa darauf untersucht werden, ob sie miteinander korrelieren – ob also etwa die Mitarbeiter von Silicon Systems tendenziell ihre Freunde um beruflichen Rat fragen. Eine andere Art der Auswertung von Netzwerken mit mehreren Beziehungsarten ist die ➔Blockmodellanalyse (siehe Kapitel 6).

[47]Abb. 5: Übereinander gelegte Matrizen für mehrere Beziehungsarten (stilisiert)

Quelle: Eigene Darstellung

3.2 Software für formale Netzwerkanalyse

Für die Durchführung formaler Netzwerkanalysen steht inzwischen viel Software zur Verfügung. In diesem Lehrbuch greifen wir auf das weit verbreitete, gut dokumentierte Programm UCINET 6 zurück, das von Steve Borgatti, Martin Everett und Linton Freeman programmiert wurde (2002). Hier finden Sie Informationen zum Programm und die Möglichkeit zum Download: https://sites.google.com/site/ucinetsoflware/home

und hier ein Online-Tutorium: http://faculty.ucr.edu/~hanneman/nettext/ Zusammen mit UCINET wird automatisch das Programm Netdraw für die Visualisierung von Netzwerken installiert (Stegbauer/Rausch 2013). Leider ist die freie Benutzung von UCINET begrenzt auf eine Periode von 60 Tagen. Danach kann das Programm käuflich erworben werden (für Studierende relativ günstig). UCINET ist wie die meisten anderen SNA-Programme für das Betriebssystem Windows programmiert und läuft auf Mac-Computern nur über die Windows-Umgebung Wine (Stand 2015).

Im Folgenden biete ich Anweisungen für die wichtigsten Auswertungen in UCINET (oder in anderen Programmen) in folgendem Format an:

UCINET: Menüpunkt ➔ Auswahl Untermenü ➔ Auswahl Untermenü [Option/Auswahl]

[48]Dabei stehen Menüpunkt für die Auswahl auf der Navigationsleiste und Auswahl Untermenü für Punkte auf sich öffnenden Untermenüs. Daraufhin öffnet sich ein neues Fenster mit einem Befehlsdialog. Dort muss unter anderem der entsprechende Datensatz angegeben werden. Mit [Option/Auswahl] gebe ich Auswahlmöglichkeiten im Befehlsdialog an, die nicht unbedingt voreingestellt sind.

So können wir ein Netzwerk auf folgendem Wege visualisieren. Zunächst starten wir in UCINET die spezialisierte Darstellungs-Software Netdraw

UCINET: Visualize ➔ Netdraw

Und dann öffnen wir hier den jeweiligen Datensatz:

Netdraw: File ➔ Open ➔ Ucinet dataset ➔ Network

Die meisten Auswertungsverfahren finden sich in UCINET im Menüpunkt Network. Zum Beispiel können wir die ➔Reziprozität eines Netzwerks mit folgendem Befehl berechnen:

UCINET: Network ➔ Cohesion ➔ Reciprocity [Method/Dyad-based]

Andere, frei verfügbare SNA-Programme sind Pajek, Gephi und Ora. Diese sind etwas weniger benutzerfreundlich als UCINET.

Für fortgeschrittene Benutzer bietet es sich an, Netzwerkanalysen in der Programmier-Umgebung für mathematische Analysen R durchzuführen. Diese sind skript-basiert, müssen also jeweils mit eigenen Befehlen in Schriftform vorgenommen werden. Dafür ist R nicht nur frei verfügbar, sondern ermöglicht auch eigenständige Analysen außerhalb von vorgefertigten Algorithmen, den vielfältigen und flexiblen Wechsel zwischen verschiedenen Datenformaten (z. B. Netzwerkmatrizen und statistischen Fälle-Attribut-Matrizen). Zudem lässt sich R durch immer neue Module erweitern. Für Netzwerkanalysen bietet sich das Standard-Modul sna an, sowie das komplexere Modul network. Auf diesem basieren viele fortgeschrittene Analysemethoden wie zum Beispiel Exponential Random Graph-Modelle mit statnet und ergm.⁵

[49]Übungsaufgabe 1:

Konstruieren Sie in UCINET eine Netzwerkmatrix mit den deutschen Bundesländern als Akteuren und den Grenzen zwischen ihnen als Beziehungen. D. h.: Zwei Bundesländer sind dann (symmetrisch) miteinander verbunden, wenn sie territorial aneinander grenzen. Den Matrix-Editor in UCINET erreichen Sie mit: UCINET: Data ➔ Data editors ➔ Matrix editor. Achten Sie darauf, dass Sie die Matrix perfekt symmetrisch konstruieren und rechts als Option die Anzahl der Bundesländer für die Anzahl der Zeilen (rows) und Spalten (columns) angeben! Speichern Sie anschließend die Matrix als Datei ab, um sie dann mit Netdraw zu visualisieren! Diskutieren Sie dann kurz in Zusammenhang mit dem nächsten Abschnitt zur Messung von Netzwerken, inwiefern diese Konstruktion eines Netzwerks von Bundesländern sinnvoll ist!

Musterlösungen zu den Aufgaben sind abrufbar unter:

➔http://www.utb-shop.de/9783825245634

3.3 Zur Messung von Netzwerken

Vor den Auswertungsverfahren hier noch drei kurze Hinweise zur Messung von Netzwerken. Alle drei gelten grundlegenden Problemen bei der Konstruktion von sozialen Netzwerken:

(a) Grenzen von Netzwerken

Das erste Problem betrifft die Grenzen von Netzwerken: Welche Akteure gehören dazu und müssen in einer Untersuchung berücksichtigt werden (Laumann et al. 1983)? In dem Fall von Krackhardts Studie fällt die Antwort relativ leicht. Die Fragestellung geht nach den informalen Beziehungen in einem Unternehmen. Also müssen auch nur dessen Mitarbeiter befragt werden.

Natürlich könnten auch Außenstehende wichtig werden für die informalen Beziehungen. Zum Beispiel könnte ein Ehepartner einer Mitarbeiterin mit einem anderen Mitarbeiter gut befreundet sein und dabei einige Informationen aus dem Betrieb weiter tragen. Dies fiele hier aufgrund der Studienanlage aus der Untersuchung. Und was ist mit Leiharbeitern, die eine kurze oder längere Zeit in einem Unternehmen tätig sind, oder mit freiberuflichen Mitarbeitern?

[50]Bei anderen Untersuchungsgegenständen fehlt uns eine Ausgangspopulation (wie hier die Mitarbeiter), zu der wir lediglich einzelne Akteure hinzufügen müssten. Ein Beispiel dafür sind die Gemeindeeliten, bei denen die Beziehungen zwischen den einflussreichen Akteuren in einer Gemeinde untersucht werden (Pappi 1984). Hier bietet sich ein qualitativer Feldzugang an. Bei diesem lotet die Forscherin zunächst das Feld durch ➔teilnehmende Beobachtung und Interviews aus und bestimmt auf dieser Grundlage die Grenzziehung für die formale Analyse.

Allgemein lauten die Kriterien für ein sinnvoll abgegrenztes Netzwerk:

 Die Akteure müssen sich wechselseitig beobachten und aneinander orientieren (im Sinne des »sozialen Feldes« bei Lewin, siehe 2.5).

 Es braucht eine sinnhafte Grenze eines Sozialraums, innerhalb derer Akteure als zugehörig gesehen werden und außerhalb derer als nicht zugehörig.

Beide Kriterien sind nicht einfach zu bestimmen. Sie verlangen eine gute Kenntnis des Gegenstands und schließlich auch pragmatische Entscheidungen. Ob einzelne periphere Akteure in das Netzwerk fallen oder nicht, ist nicht ganz so wichtig. Aber die zentralen Akteure im jeweiligen Untersuchungsgegenstand sollten möglichst berücksichtigt werden.

(b) Fehlende Teilnehmer an Befragung

Akteure können nicht nur durch fehlerhafte Grenzbestimmung, sondern auch durch mangelnde Beteiligung aus einem Netzwerk fallen. Solche Non-Response ist schon bei standardisierten Befragungen ein Problem. Ihr wird dort aber durch aufwändige Stichprobenziehung und Gewichtung der Fälle begegnet.

Bei der ➔formalen Netzwerkanalyse fällt das Problem noch stärker ins Gewicht. Denn wir wollen etwas über das Muster an Sozialbeziehungen zwischen allen Akteuren in einem Bereich wissen. In der Untersuchung von Krackhardt hatten drei Akteure ihre Fragebögen nicht abgegeben – Fran, Quincy und York. Wie wir gesehen haben, sind diese aber im Freundschaftsnetzwerk eher unwichtig. Sie werden von keinen anderen Mitarbeitern als Freunde genannt. Im Ratsuchenetzwerk sind sie dagegen relativ wichtig, und hier ist deren Fehlen ein deutliches Problem.⁶

[51]Eine richtige Lösung dafür wäre, die Netzwerkbeziehungen nicht über Fragebögen, sondern über non-reaktive Verfahren zu bestimmen. Beispielsweise könnte man die Häufigkeit des E-Mail-Verkehrs betrachten oder beobachten, wer mit wem zum Mittagessen oder in die Raucherpause geht. Solche non-reaktive Messungen sind nicht überall möglich, aber prinzipiell zuverlässiger (reliabler).

Ein Problem hierbei sind Cut-Off-Werte: Ab wann spricht man von einer Beziehung? Vor dieser Schwierigkeit stehen die Befragten häufig selbst, wenn wir sie nach ihren Beziehungen fragen. Sie müssen sich jeweils einzeln entscheiden; ihnen fehlt der Vergleich mit den Angaben anderer Akteure. Dagegen können wir bei non-reaktiven Messungen ein objektives, für alle Akteure gleiches Kriterium für eine Beziehung anwenden.

(c) Bedeutung von Beziehungen

Anders als die ersten beiden Probleme wird das dritte meist wenig beachtet. Die grundlegenden Einheiten in Netzwerken sind die ➔Beziehungen. Worin aber besteht im Einzelfall deren Bedeutung? Meist nehmen wir einfach an, dass hinter gemessenenen Beziehungen einigermaßen vergleichbare Verbindungen stehen – dass sich also die bei Silicon Systems beobachteten Freundschaften in etwa ähneln. Oft begegnen wir aber ganz unterschiedlichen Bedeutungen von sozialen ➔Beziehungen. Zum Beispiel zeigte King-To Yeung, dass die Befragten in spirituellen oder weltanschaulichen Kommunen in den USA mit »Liebe« gänzlich verschiedene Bedeutungen verbanden (2005: 402ff). Insbesondere die als »Liebe« gemessenen Beziehungen in einer Kommune waren überhaupt nicht mit denen in einer anderen vergleichbar.

Dabei setzt die Quantifizierung von Beziehungen in Einsen und Nullen voraus, dass sowohl die Einsen als auch die Nullen in ihrem Gehalt vergleichbar sind. Ansonsten könnten wir sie nicht zählen und nicht formal analysieren. Im Fall von Krackhardts Studie lässt sich vermuten, dass die Befragten auf die Frage nach der Ratsuche in etwa ähnlich geantwortet haben. Hier geht es um einen spezifischen kommunikativen Vorgang, den die Befragten vermutlich einigermaßen präsent im Kopf haben. Aber unter »Freundschaft« verstehen wir alle etwas sehr unterschiedliches (Fischer 1982a).

So stimmen nicht immer die beiden Beteiligten in ihren Angaben darüber überein, ob sie eine Freundschaft haben. Wie wir im nächsten Abschnitt sehen, werden fast 40 Prozent der angegebenen Freundschaften nicht erwidert. Freundschaften stellen wir uns aber prinzipiell als beidseitig vor. Wie[52] können wir die vielen einseitigen Freundschaftswahlen interpretieren und in den Analysen behandeln? Dafür gibt es verschiedene Möglichkeiten, alle mit Vor- und Nachteilen:

(1)

Wir können hinter einseitigen Freundschaften unterschiedliche Verständnisse von Freundschaft und unterschiedliche Einschätzungen der Beziehung vermuten. Dann wäre der logische Schritt, Freundschaften zu symmetrisieren. Dafür können wir entweder nur erwiderte Freundschaften zählen (und einseitige Nennungen entfernen). Oder wir behandeln jede Beziehung, in der einer der beiden Akteure eine Freundschaft sieht, als Freundschaft. Im ersten Fall unterschätzen wir die Anzahl der Freundschaften tendenziell, im zweiten Fall überschätzen wir sie eher.

Eine solche Symmetrisierung können wir unter UCINET durchführen mit:

UCINET: Transform ➔ Symmetrize [Symmetrizing Method/Maximize oder Minimize]

[Maximize] zählt einseitige Freundschaften als wechselseitig, [Minimize] eliminiert sie.

(2)

Wir können ie dann kurz in Zusametrische, aber schwächere Form der Freundschaft interpretieren, also als eine andere Art der Beziehung (Friedkin 1980: 413).

(3)

Oder wir behandeln einseitige Freundschaften als asymmetrische Beziehungen und sehen dahinter unterschiedliche Dispositionen für die Freundschaft: Der eine Akteur wäre gerne befreundet, der andere nicht. Damit werden aber die Antworten der Beteiligten erheblich uminterpretiert. Denn der erste Akteur gibt ja an, in einer symmetrischen Beziehung (Freundschaft) zum anderen zu stehen – und nicht, dass er gerne mit ihm befreundet wäre.

Weiterhin müssen wir nicht nur bei der Messung, sondern auch bei den Analyseverfahren auf die Bedeutung der untersuchten Sozialbeziehungen achten. Nehmen wir an, ein Akteur ist sehr freimütig und gibt sehr viel mehr Freunde an als andere.⁷ Dann sorgt dieses Antwortverhalten bei einer Reihe [53] von Auswertungsmethoden dafür, dass dieser Akteur als wichtiger im Netzwerk erscheint als bei einem weniger großzügigen Antwortverhalten.

Außerdem sind Analyseverfahren je nach Art der Sozialbeziehung unterschiedlich sinnvoll. Viele Verfahren zielen etwa auf längere ➔Pfade im Netzwerk ab – in wie vielen Schritten kommt man von einem Akteur zu einem anderen (siehe 4.1)? Dies erscheint etwa bei der Ratsuche sinnvoll. Denn über Ratsuche können Informationen über mehrere Schritte wandern.

Im Freundschaftsnetzwerk sieht das etwas anders aus: Etwa zu einer Geburtstagsfeier werden üblicherweise die direkten Freundinnen und Freunden eingeladen. Wer zwei oder drei Freundschaftsschritte entfernt ist, bleibt außen vor. Insofern sind längere Pfade im Ratsuchenetzwerk vermutlich aussagekräftiger als im Freundschaftsnetzwerk.

Wir können sowohl die Ratsuche als auch die Freundschaften als Indikatoren für informale Kommunikation im Unternehmen interpretieren. Dabei werden durchaus unterschiedliche Aspekte kommuniziert:

 Bei der Ratsuche geht es um Informationen.

 Innerhalb von Freundschaften werden auch Informationen kommuniziert. Vor allem aber tauschen sich Freunde über Bewertungen aus: Wie fanden sie das Verhalten des Chefs? Wie stehen sie zu den Präsidentschaftsbewerbern? Bewertungen wandern nicht einfach und schnell über mehrere Schritte – auch wenn sich Freunde direkt beeinflussen.

Krackhardts Studie analysiert unter anderem einen Konflikt, in dem sich die Mitarbeiter für oder gegen eine mögliche gewerkschaftliche Organisation entscheiden mussten (1992: 225ff; siehe 4.2). Hierfür sind weniger Informationen relevant als Bewertungen, und deswegen zeigte sich das Freundschaftsnetzwerk als wichtiger für den Ausgang des Konflikts.

Allgemein lässt sich an dieser Stelle als Ratschlag formulieren: Sozialbeziehungen sollten möglichst genau mit Blick auf die Fragestellung und auf die dahinter liegende Theorie, sowie vor dem Hintergrund einer guten Kenntnis des Feldes erhoben werden. Insbesondere sollte man schwammige Begriffe wie »Freund« möglichst vermeiden, weil alle etwas (leicht) anderes darunter verstehen.

Optimal sind deswegen non-reaktive Verfahren der Beziehungsmessung (s. o.). Sind solche non-reaktiven Messungen nicht möglich, sollte man die Akteure eher nach vergangenem Verhalten befragen als nach schwammigen Begriffen (»Freundschaft«) oder nach hypothetischen Situationen (»Wen würden Sie um Rat fragen?«). Zudem sollten wir bei der Auswertung stärker auf robuste Verfahren setzen, die weniger auf die Positionierung einzelner Akteure (siehe Kapitel 4) und mehr auf die Rekonstruktion systematische Beziehungsmuster[54] zielen (Kapitel 5 und 6). Diese systematischen Beziehungsmuster dürften relativ unsensibel für das Antwortverhalten einzelner Akteure sein.

3.4 Dichte und Reziprozität

Als einfachste Maße können wir für ein Netzwerk dessen Dichte und die Reziprozität der Beziehungen bestimmen.

(a) Dichte

Die Dichte wird berechnet als Anteil der bestehenden an den möglichen Beziehungen, oder auch als Anteil der Einsen in der ➔Matrix eines Netzwerks an der Gesamtzahl der Zellen.

Definition: Die Dichte eines Netzwerks steht für den Anteil der realisierten von den insgesamt möglichen Beziehungen.

Die Beziehungen von Akteuren zu sich selbst, also die Diagonale, werden dabei meist ignoriert. Die Anzahl der möglichen Beziehungen berechnet sich aus:

Anzahl möglicher Beziehungen = Anzahl der Akteure x (Anzahl der Akteure – 1)

Von jedem Akteur kann eine gerichtete Beziehung zu jedem anderen Akteur laufen. Bei Silicon Systems gab es 36 Mitarbeiter, also konnten diese 36 x 35 = 1260 Mal eine Freundschaft oder eine Ratgeberin nennen. Sowohl bei der Ratsuche wie auch bei den Freundschaften wurden jeweils 147 Beziehungen genannt. Die Dichte des Freundschafts- wie auch des Ratsuchenetzwerks beträgt also jeweils 147/1260 = 0,117, also zwischen einem Neuntel und einem Achtel. Das lässt sich auch schnell in UCINET berechnen:

UCINET: Network ➔ Cohesion ➔ Density ➔ Density Overall

Dabei sollte man keinen Haken bei [Utilize Diagonal] setzen. Sonst werden die Selbstbeziehungen als mögliche Beziehungen mitberechnet, was hier nicht sinnvoll ist.

Ist eine Dichte von 0,117 viel oder wenig? Das lässt sich nicht ohne weiteres sagen. Die Dichte eines Netzwerks hängt sehr stark von dessen Größe, von der Art der Beziehung und von deren Messung ab:

[55](1)	Wenn Silicon Systems deutlich kleiner wäre, läge der Anteil von Freundschaften vermutlich höher.
(2)	Wenn Krackhardt gefragt hätte, mit wem die Mitarbeiter in den letzten zwei Wochen freie Zeit verbracht haben (auch das eine mögliche Messung von Freundschaft), wäre die Dichte vermutlich gesunken.
(3)	Durch eine Symmetrisierung sinkt die Dichte, wenn man nicht erwiderte Nennungen eliminiert; oder sie steigt, wenn man einseitige Nennungen als Indikatoren für eine Beziehung sieht.

Am ehesten lassen sich Dichtemessungen für verschiedene Beziehungen innerhalb eines Netzwerks vergleichen (hier die Ratsuche mit der Freundschaft) oder über verschiedene Netzwerke, soweit diese in etwa gleich groß sind und die Beziehungen auf die gleiche Weise gemessen werden.