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SoSe 18: (S III) Einführung in ABM und SNA

Ingo Wolf

Kommentar

Eine Vielzahl sozialer Phänomene wie etwa die Entstehung und Verbreitung von Trends sind das Ergebnis eines komplexen Zusammenspiels individuellen Verhaltens und sozialer Einflussnahme. Neuere Methoden aus dem Bereich der Komplexitätsforschung und der Graphentheorie wie die Agentenbasierte Modellierung (ABM) bzw. die soziale Netzwerkanalyse (SNA) ermöglichen die damit verbundenen Dynamiken und Strukturen zu untersuchen. In der ABM werden reale sozioökonomische Systeme als softwarebasierte Modelle abgebildet, deren Prozesse auf Basis individueller Entitäten (sog. Agenten) simuliert werden. Im Laufe modellbasierter Simulationen entstehen durch die Wechselwirkung vieler heterogener Agenten unerwartete emergente Ergebnisse (z.B. ethnische und soziale Segregation). ABM stellen eine leistungsfähige Methode dar, um die sozialen Konsequenzen individuellen Verhaltens zu analysieren. SNA beschäftigt sich mit Fragen, wie beispielsweise Individuen und Gruppen miteinander in Beziehung stehen oder in welcher Weise sich bestimmte soziale Strukturen auf die Performance von Teams oder die Verbreitung von Innovationen auswirken. Im ersten Teil des Kurses werden die theoretischen und methodischen Kompetenzen der Methode der ABM vermittelt. Im Zentrum steht dabei die anwendungsorientierte Einführung in die Modellierungsumgebung Netlogo. Beginnend bei den grundlegenden Konzepten und der Logik von Computersimulationen werden die Studierenden schrittweise an die Programmierung eines Agentenbasierten Modells in Netlogo herangeführt. Es werden für diesen Kurs keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt. Der Fokus im zweiten Teil des Kurses liegt auf der Erarbeitung der theoretischen und methodischen Grundlagen der Sozialen Netzwerkanalyse (SNA). Es werden die grundlegenden methodischen Konzepte wie Zentralität, Cliquen und Cluster behandelt und anhand wissenschaftlicher Studien in der Anwendung illustriert. Schließen