Die Welt ist ein vernetzter Ort, buchstäblich und im übertragenen Sinne. Das Gebiet der Netzwerkwissenschaft wird heute verwendet, um so unterschiedliche Phänomene wie die zu verstehen Verbreitung von Fehlinformationen, Westafrikanischer Handel und Protein-Protein-Interaktionen in Zellen.
Die Netzwerkwissenschaft hat mehrere aufgedeckt universelle Eigenschaften komplexer sozialer Netzwerke, was es wiederum ermöglicht, Details bestimmter Netzwerke zu erfahren. Zum Beispiel das Netzwerk, das aus dem internationalen Finanzkorruptionssystem besteht, das von der aufgedeckt wurde Untersuchung der Panama Papers hat ein ungewöhnlicher Mangel an Verbindungen zwischen seinen Teilen.
Aber das Verständnis der verborgenen Strukturen von Schlüsselelementen sozialer Netzwerke, wie etwa Untergruppen, ist schwer fassbar geblieben. Meine Kollegen und ich haben zwei komplexe Muster in diesen Netzwerken gefunden, die Forschern helfen können, die Hierarchien und Dynamiken dieser Elemente besser zu verstehen. Wir haben einen Weg gefunden, mächtige „innere Kreise“ in großen Organisationen zu erkennen, indem wir einfach Netzwerke untersucht haben, die E-Mails abbilden, die zwischen Mitarbeitern gesendet werden.
Wir demonstrierten die Nützlichkeit unserer Methoden, indem wir sie auf das berühmte Enron-Netzwerk anwendeten. Enron war ein Energiehandelsunternehmen, das Betrug in großem Umfang begangen. Unser lernen zeigten ferner, dass die Methode potenziell verwendet werden kann, um Personen zu erkennen, die ungeachtet ihres offiziellen Titels oder ihrer Position in einer Organisation über enorme Soft Power verfügen. Dies könnte für die historische, soziologische und wirtschaftliche Forschung sowie für Regierungs-, Rechts- und Medienuntersuchungen nützlich sein.
Von Bleistift und Papier bis zur künstlichen Intelligenz
Soziologen haben in sorgfältigen Feldexperimenten kleinere soziale Netzwerke konstruiert und untersucht mindestens 80 Jahre, lange vor dem Aufkommen des Internets und sozialer Online-Netzwerke. Das Konzept ist so einfach, dass es auf Papier gezeichnet werden kann: Entitäten von Interesse – Personen, Unternehmen, Länder – sind Knoten, die als Punkte dargestellt werden, und Beziehungen zwischen Knotenpaaren sind Verbindungen, die als Linien zwischen den Punkten dargestellt werden.
Die Nutzung der Netzwerkwissenschaft zur Erforschung menschlicher Gesellschaften und anderer komplexer Systeme erhielt eine neue Bedeutung Ende der 1990er Jahre als Forscher einige universelle Eigenschaften von Netzwerken entdeckten. Einige dieser universellen Eigenschaften sind seitdem in die Mainstream-Popkultur eingetreten. Ein Konzept sind die Sechs Grade von Kevin Bacon, basierend auf dem berühmten empirischen Befund, dass zwei beliebige Menschen auf der Erde sind sechs oder weniger Glieder voneinander entfernt. Ebenso Versionen von Aussagen wie „die Reichen werden reicher“ und „Der Gewinner bekommt alles“ wurden auch in einigen Netzwerken repliziert.
Diese globalen Eigenschaften, die für das gesamte Netzwerk gelten, scheinen aus den kurzsichtigen und lokalen Aktionen unabhängiger Knoten hervorzugehen. Wenn ich mich mit jemandem auf LinkedIn verbinde, denke ich sicherlich nicht an die globalen Folgen meiner Verbindung im LinkedIn-Netzwerk. Doch meine Handlungen, zusammen mit denen vieler anderer, führen schließlich zu vorhersagbaren und nicht zu zufälligen Ergebnissen darüber, wie sich das Netzwerk entwickeln wird.
Meine Kollegen und ich haben Netzwerkwissenschaft zum Studium verwendet Menschenhandel in Großbritanniendas Struktur des Rauschens in den Ausgaben von Systemen der künstlichen Intelligenz und finanzielle Korruption in den Panama Papers.
Gruppen haben ihre eigene Struktur
Neben dem Studium neu entstehender Eigenschaften wie den Sechs Graden von Kevin Bacon haben Forscher auch die Netzwerkwissenschaft eingesetzt, um sich auf Probleme zu konzentrieren, wie z Community-Erkennung. Einfach gesagt, kann ein Satz von Regeln, auch bekannt als Algorithmus, automatisch Gruppen oder Gemeinschaften innerhalb einer Ansammlung von Menschen entdecken?
Heute gibt es Hunderte, wenn nicht Tausende Community-Erkennungsalgorithmen, einige verlassen sich auf fortschrittliche KI-Methoden. Sie werden für viele Zwecke verwendet, einschließlich der Suche nach Interessengemeinschaften und der Aufdeckung bösartiger Gruppen in sozialen Medien. Solche Algorithmen kodieren intuitive Annahmen, wie etwa die Erwartung, dass Knoten, die zur selben Gruppe gehören, dichter miteinander verbunden sind als Knoten, die zu unterschiedlichen Gruppen gehören.
Obwohl es sich um eine spannende Arbeit handelt, untersucht die Community-Erkennung nicht die interne Struktur von Communities. Sollten Gemeinschaften nur als Ansammlungen von Knoten in Netzwerken betrachtet werden? Und was ist mit Communities, die klein, aber besonders einflussreich sind, wie innere Kreise und In-Crowds?
Zwei hypothetische Strukturen für einflussreiche Gruppen
Wahrscheinlich haben Sie sozusagen schon eine Ahnung von der Struktur sehr kleiner Gruppen in sozialen Netzwerken. Die Wahrheit des Sprichworts „Ein Freund meines Freundes ist auch mein Freund“ kann in Freundschaftsnetzwerken statistisch getestet werden, indem die Anzahl der Dreiecke im Netzwerk gezählt und festgestellt wird, ob diese Anzahl höher ist, als der Zufall allein erklären könnte. Und tatsächlich haben sich viele soziale Netzwerkstudien daran gewöhnt verifizieren Sie die Behauptung.
Leider bricht das Konzept zusammen, wenn es auf Gruppen mit mehr als drei Mitgliedern ausgedehnt wird. Obwohl Motive sowohl algorithmisch gut untersucht wurden Informatik und Biologiewurden sie nicht zuverlässig mit einflussreichen Gruppen in echten Kommunikationsnetzwerken verbunden.
Aufbauend auf dieser Tradition, mein Doktorand Ke Shen und ich fand und vorgestellt zwei Strukturen, die aufwändig erscheinen aber in realen Netzwerken recht häufig vorkommen.
Die erste Struktur erweitert das Dreieck nicht durch Hinzufügen weiterer Knoten, sondern durch direktes Hinzufügen von Dreiecken. Insbesondere gibt es ein zentrales Dreieck, das von anderen peripheren Dreiecken flankiert wird. Wichtig ist, dass die dritte Person in einem peripheren Dreieck nicht mit der dritten Person im zentralen Dreieck verbunden sein darf, wodurch sie vom wahren inneren Einflusskreis ausgeschlossen wird.
Die zweite Struktur ist ähnlich, geht jedoch davon aus, dass es kein zentrales Dreieck gibt und der innere Kreis nur ein Knotenpaar ist. Ein Beispiel aus dem wirklichen Leben könnten zwei Mitbegründer eines Startups wie Sergey Brin und Larry Page von Google oder ein Power-Paar mit gemeinsamen Interessen sein. in der Weltpolitik üblichwie Bill und Hillary Clinton.
Einflussreiche Gruppen in einem berüchtigten Netzwerk verstehen
Wir haben unsere Hypothese an der getestet Enron-E-Mail-Netzwerk, das in der Netzwerkwissenschaft gut untersucht ist, mit Knoten, die E-Mail-Adressen darstellen, und Links, die die Kommunikation zwischen diesen Adressen darstellen. Obwohl unsere vorgeschlagenen Strukturen ausführlich waren, waren sie im Netzwerk nicht nur in größerer Zahl vorhanden, als der Zufall allein vorhersagen würde, sondern eine qualitative Analyse zeigte, dass die Behauptung, dass sie einflussreiche Gruppen repräsentieren, berechtigt ist.
Die Hauptfiguren in der Enron-Saga sind Gut dokumentiert inzwischen. Interessanterweise scheinen einige dieser Charaktere nicht viel offiziellen Einfluss gehabt zu haben, könnten aber eine bedeutende Rolle gespielt haben leichte Kraft. Ein Beispiel ist Sherri Reinartz-Sera, die langjährige Verwaltungsassistentin von Jeffrey K. Skilling, dem ehemaligen Vorstandsvorsitzenden von Enron. Im Gegensatz zu Skilling wurde Sera nur in a erwähnt Artikel der New York Times nach einer investigativen Berichterstattung, die im Zuge des Skandals stattfand. Unser Algorithmus hat jedoch eine einflussreiche Gruppe entdeckt, in der Sera eine zentrale Position einnimmt.
Machtdynamik sezieren
Die Gesellschaft hat komplizierte Strukturen auf der Ebene von Individuen, Freundschaften und Gemeinschaften. In-Crowds sind nicht nur zusammengewürfelte Gruppen von Charakteren, die miteinander reden, oder ein einzelner Rädelsführer, der das Sagen hat. Viele In-Crowds oder einflussreiche Gruppen haben eine ausgeklügelte Struktur.
Während über solche Gruppen und ihren Einfluss noch viel zu entdecken bleibt, kann die Netzwerkwissenschaft helfen, ihre Komplexität aufzudecken.
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