Qualitative Ansätze: Analyse sozialer Netzwerke

Die Analyse sozialer Netzwerke (SNA) ist eine Methode zur Untersuchung sozialer Strukturen mithilfe von Netzwerk- und Graphentheorien. Sie charakterisiert diese Strukturen durch die Analyse von Knoten (einzelne Akteure, Personen oder Einheiten innerhalb des Netzwerks) und den sie verbindenden Kanten (Beziehungen oder Interaktionen). Die SNA geht von dem Prinzip aus, dass vernetzte Akteure (d. h. Knoten) und ihre Handlungen voneinander abhängig sind. Die Verbindungen zwischen den Akteuren dienen als Kanäle für den Transfer oder Fluss von Ressourcen (wie Informationen, Einfluss, Geld usw.), wobei das Netzwerk selbst Möglichkeiten oder Einschränkungen für das Verhalten der Akteure bietet.

Die SNA kann Beziehungen und Ressourcenflüsse zwischen Akteuren abbilden und messen und bietet Einblicke in das Bindungskapital innerhalb eines Netzwerks von Interessensvertretern. Sie untersucht strukturelle Merkmale wie die Zentralität oder Peripherie bestimmter Akteure und identifiziert entstehende Subnetzwerke, die nur lose mit anderen Teilen des Netzwerks verbunden sind. Die SNA hebt auch spezifische Rollen von Akteuren innerhalb des Netzwerks hervor, wie z. B. Grenzgänger zwischen verschiedenen Untergruppen oder zwischen dem Netzwerk und externen Partnern.

Die SNA hilft bei der Bewertung der Dichte, Qualität und Robustheit von Kommunikationsstrukturen zwischen Partnern in formellen und informellen Netzwerken. Die in die SNA einzubeziehenden Partner können je nach Zweck der Analyse von den beteiligten Akteuren oder den Evaluatoren definiert werden. Es ist wichtig zu beachten, dass die SNA zwar eine ausgezeichnete Methode zur Visualisierung und Berechnung der Struktur der Netzwerke und der Rollen der Akteure ist, aber nur eine Momentaufnahme des Netzwerks zu einem bestimmten Zeitpunkt bietet.

Mit SNA-Software ist es möglich, visuelle Darstellungen (Netzwerkdiagramme) zu erstellen und mathematische Analysen der Beziehungen zwischen den Akteuren durchzuführen. Diese Visualisierungen geben Einblicke in die Struktur und Dynamik sozialer Netzwerke.

Mit SNA können Netzwerke in Bezug auf Akteure und ihre Beziehungen oder Interaktionen untersucht werden. So kann eine SNA beispielsweise zu bestimmten thematischen Aspekten (z. B. den drei allgemeinen oder spezifischen Zielen der GAP) durchgeführt werden, wobei thematische Netzwerkdiagramme (z. B. zur Identifizierung von Schlüsselakteuren) und Überschneidungen zwischen ihnen (z. B. zur Identifizierung von Schlüsselakteuren) untersucht und in einer Fokusgruppe diskutiert werden.

Weitere Beispiele für soziale Strukturen, die häufig durch SNA visualisiert werden, sind soziale Netzwerke in den Medien, Informationsverbreitung, Peer-Lerner-Netzwerke, Unternehmensnetzwerke, Wissensnetzwerke und Kollaborationsdiagramme. Diese Netzwerke werden oft durch Soziogramme visualisiert, in denen Knoten als Punkte und Verbindungen als Linien dargestellt werden. Die Größe jedes Knotens gibt die relative Bedeutung eines Akteurs in Bezug auf die Anzahl der Verbindungen an, während die Breite der Linien die Intensität der Interaktionen zwischen Organisationen anzeigt und Pfeile die Richtung des Informationsflusses angeben. Diese Visualisierungen bieten eine Möglichkeit zur qualitativen Bewertung von Netzwerken, indem die visuelle Darstellung ihrer Knoten und Kanten variiert wird, um interessante Attribute widerzuspiegeln.

SNA liefert ein ganzheitliches Bild sozialer Netzwerke. Interpretationen und Beurteilungen müssen mit Vorsicht behandelt werden, da das Bild vergänglich sein kann und sich Kommunikationsstrukturen im Laufe der Zeit und je nach Umständen ändern können. SNA-Diagramme können Gruppendiskussionen stark anregen, indem sie Muster aufdecken, die einzelne Mitglieder eines sozialen Netzwerks möglicherweise ignorieren.

Im Rahmen der Bewertung von GAP-Strategieplänen ist die SNA eine wertvolle Methode zur Bewertung von Interventionen, bei denen das Verständnis des Informationsflusses und der Beziehungen zwischen verschiedenen Interessengruppen von entscheidender Bedeutung ist. Diese Methode eignet sich für die Überwachung und Bewertung komplexer Interventionen, an denen mehrere Interessengruppen und dynamische Umgebungen beteiligt sind, wie z. B. landwirtschaftliche Wissens- und Innovationssysteme (AKIS), LEADER und nationale GAP-Netzwerke (NN).

Die SNA kann Wissensflüsse und Interessenvertreter als Wissensanbieter, -schöpfer und -nutzer identifizieren. Es ist wichtig zu berücksichtigen, dass Wissensflüsse auf verschiedenen Hierarchieebenen stattfinden können. Während Institutionen bei einem Top-Down-Ansatz als Wissensanbieter fungieren können, hilft die SNA dabei, die horizontalen Wissensflüsse zwischen Landwirten zu verstehen.

Die SNA kann zu zwei Zeitpunkten Nachweise über Indikatoren im Zusammenhang mit einer Intervention sammeln und so die Berechnung von Veränderungen in der durchschnittlichen Pfadlänge und der Anzahl der verschiedenen beteiligten Akteurstypen ermöglichen. Diese Veränderungen müssen durch wichtige Informationsinterviews mit sachkundigen, unabhängigen Personen (d. h. nicht an der Intervention beteiligt), die kausale Behauptungen verifizieren oder verwerfen können, mit der betreffenden Intervention in Zusammenhang gebracht werden.

Um beispielsweise die Rolle von Operationellen Gruppen (OGs) beim Wissensaustausch zu bewerten, kann die SNA OG-Plots analysieren, um Schlüsselakteure zu identifizieren, die innerhalb einer OG am Wissensaustausch beteiligt sind, die strukturellen Merkmale von OG-Interessenvertretern (z. B. Zentralität oder Peripherie von Interessenvertretern, die für den Wissensaustausch innerhalb von AKIS relevant sind) zu bewerten und Überschneidungen zwischen ihnen zu untersuchen, um wichtige Verbindungsglieder zu identifizieren. Die Ergebnisse dieser Analysen können in einer Fokusgruppe diskutiert werden.

Um die Aktivitäten von Netzwerken im Hinblick auf den Wissensaustausch zu bewerten, kann die SNA die Beteiligung relevanter Interessenvertreter messen und die Wirksamkeit von Netzwerkaktivitäten bewerten, die den Wissensfluss und -austausch unterstützen. Die SNA kann die Fähigkeit des Netzwerks erfassen, die Schaffung nachhaltiger Netzwerke zu erleichtern (z. B. Netzwerke für Junglandwirte und Schulnetzwerke). Zu diesem Zweck ist es wichtig, wichtige Akteure frühzeitig in die Bewertung einzubeziehen.

Bei der Bewertung von Netzwerken kann die SNA als Selbstbewertungsübung oder vom Evaluator zur Messung der Beteiligung von Interessenvertretern, zur Überwachung von Aktivitäten, zur Bewertung der Effektivität von Ergebnissen und zur Planung weiterer Aktivitäten eingesetzt werden.

SNA kann auf zwei verschiedene Arten angewendet werden. Erstens durch die Erstellung eines Fragebogens, der die Anwendung von SNA als einmodales Netzwerk beinhaltet, um zu bestimmen, was bekannt sein und gemessen werden sollte. Der zweite Ansatz ist das zweimodale Netzwerk, das unter Verwendung von Attributdaten angewendet werden kann, wodurch die Notwendigkeit eines Fragebogens entfällt.

Daten für die SNA können durch Textanalyse (z. B. Sitzungsprotokolle), Umfragen und Interviews gesammelt werden. Es ist wichtig zu beachten, dass die SNA relationale Daten erfordert, d. h. Kontakte, Beziehungen und Verbindungen, Gruppenzugehörigkeiten und Treffen, die einen Interessenvertreter mit einem anderen in Beziehung setzen und nicht auf die Eigenschaften einzelner Interessenvertreter reduziert werden können.

Voraussetzungen

Der Prozess der praktischen Anwendung der SNA kann die folgenden Schritte umfassen:

Schritt 1 – Netzwerkgrenzen definieren

In Griechenland wurde die SNA eingesetzt, um die Wissensquellen zu rekonstruieren und zu verstehen, die Landwirte in verschiedenen Phasen ihrer Entscheidungsprozesse während des Innovationsprozesses (z. B. Sensibilisierung, Bewertung und Umsetzung) persönlich zusammenstellen.

Die Studie untersuchte drei Arten von Innovationen, die von Landwirten in ländlichen Räumen angewandt wurden, die sich durch unterschiedliche Beratungslandschaften auszeichnen, darunter die Anwesenheit oder Abwesenheit und Vielfalt von Dienstleistern (z. B. unabhängige Berater, soziale Kreise der Landwirte, Erzeugergenossenschaften, Forschungsinstitute und Universitäten) und verschiedene Beratungsmethoden.

Die Fälle betreffen die folgenden Innovationen: (1) die Umsetzung einer innovativen integrierten Schädlingsbekämpfungspraxis, bei der die Paarung von Insekten unterbrochen wird, unter Verwendung eines Netzwerks von Mikrosprühgeräten für den Pfirsichanbau (Imathia-Nordgriechenland); (2) der weit verbreitete Anbau von Avocados (Chania-Kreta); und (3) die Einführung von Stevia als alternative Kulturpflanze, um traditionelle Kulturpflanzen mit hohem Input und hohem Wasserverbrauch wie Tabak und Baumwolle durch rentablere und umweltfreundlichere Optionen zu ersetzen (Karditsa-Zentralgriechenland).

Die SNA wurde in Konzepte des Sozialkapitals, „microAKIS“ (Wissensquellen, die von Landwirten bei Innovationen gesucht werden) und das „Triggering Change Model“ integriert, das die Innovationsentscheidungen von Landwirten als wesentliche Veränderungen in ihrem landwirtschaftlichen Werdegang als Reaktion auf auslösende Ereignisse erklärt.

Die Datenerhebung umfasste eine Mischung aus verschiedenen Methoden, darunter Umfragen und ausführliche Interviews mit 122 Landwirten. Die Landwirte identifizierten einflussreiche Akteure (Lieferanten von Informationen, Wissen und Fähigkeiten), die Art der Interaktionen sowie die Häufigkeit und Richtung der Interaktionen.

Die Verwendung von SNA trug dazu bei, die Vielfalt der Akteure zu verstehen, von denen sich Landwirte in verschiedenen Innovationsphasen beraten lassen, sowie die Wirksamkeit spezifischer Beratungsmethoden in jedem Fall. Die SNA identifizierte auch: Akteure, die sich für Innovationen einsetzen oder die Rolle von Netzwerkmanagern übernehmen; den Einfluss und die Häufigkeit verschiedener Beratungsquellen auf die Entscheidungsfindung der Landwirte; die Auswirkungen spezifischer Beratungslayouts auf den Aufbau ihres Mikro-AKIS durch die Landwirte; auslösende Ereignisse, die die Übernahme verhindern oder zum Abbruch von Innovationen führen; und Faktoren, die Entscheidungen über die Übernahme/Nichtübernahme/den Abbruch von Innovationen beeinflussen.

Siehe Beispiel:

Koutsouris, A., Zarokosta, E., (2021)
Netzwerke von Landwirten und die Suche nach zuverlässiger Beratung: Innovationen in Griechenland. Journal of Agricultural Education and Extension, Taylor & Francis (Routledge), 2021, S. 1–27.