Schulungsinhalt
TEIL 1: THEORETISCHER RAHMEN
1. Definition des Netzwerks
System, komplexe Systeme, Netzwerk, Rolle von Netzwerken, Elemente eines Netzwerks, gerichtete und ungerichtete Netzwerke, gewichtete und ungewichtete Netzwerke, ein-, zwei- und mehrmodale Netzwerke, statische und dynamische Netzwerke, Größe, Nachbarschaft, Teilnetzwerke/Kliken, Triaden, starke und schwache Beziehungen, Hub-Knoten, Kern-Peripherie-Struktur.
2. Netzwerkmanipulation
Netzwerkreduktion, kategoriale und numerische Knoteneigenschaften, lokale/globale/kontextuelle Perspektiven, Komponenten (stark/schwach), Bikomponenten, Brücken, Vermittler, Schnittknoten, Brokerrollen (Koordinator, wandernder Vermittler, Vertreter, Gatekeeper, Verbindungsperson), strukturelle Löcher, Constraint-Index, Anwendung in logistischer Regression, Domänen.
3. Strukturelle Eigenschaften
k-Core-Analyse, reale Netzwerke (biologisch, physisch, sozial), Netzwerkwissenschaft, Topologie, zentrale Kennwerte: Durchmesser, Gradverteilung, Clusterkoeffizient, In-Grade-Status-Korrelation, Potenzgesetzverteilung.
4. Soziale Netzwerkanalyse
Soziales Netzwerk, Funktionen, Theorie, SNA, Nutzung, Unterschiede zu anderen Methoden, Annahmen, Auswirkungen, Datenerhebung, Fragebogen, Ethik.
5. Passive und aktive SNA
Digitale vs. Umfragedaten, Anwendungsszenarien.
6. Formelle und informelle Struktur
Organisationstypen, Ziele, Struktur, Organigramm, Hierarchie vs. Netzwerk, Vorteile, Kommunikation, Vertrauen, Wissensaustausch.
7. ONA
Engpässe, Talentmanagement, Netzwerkprobleme, Definition, Nutzen, Anwender, strategische Vorteile.
8. Anwendungsschritte
Knoten- und Gruppenstatistiken: Zentralität, Nähe, Vermittlung, Eigenvektor, Dichte, Modularity.
9. Beispiele
ONA-Fallstudien, Bedeutung informeller Strukturen.
10. Empfehlungen
Organisationsspezifische ONA-Planung und Berichterstellung.
TEIL 2: SOFTWARE-ANWENDUNGEN
1. Einführung in PAJEK
Installation, Benutzeroberfläche, Netzwerke, Partitionen, Vektoren.
2. Datenmanagement
Erstellung und Verwaltung von Netzwerken, Dateitypen, Excel-Integration.
3. Visualisierung
Layout-Algorithmen, Knoten-/Kanten-Eigenschaften.
4. Zufallsnetzwerke
Erdős–Rényi, Small-World, Scale-Free.
5. Knoteneigenschaften
Attribute, Analyseperspektiven.
6. Kohäsive Subgruppen
Dichte, Komponenten, Cliquen, k-Core.
7. Zentralität
Distanz, Grad, Nähe, Vermittlung, Eigenvektor.
8. Brokerage
Brücken, Schnittknoten, Rollen.
9. Ranking
Popularität, Korrelation.
10. Clustering
Dichte, Transitivität, Modularität.