Handlungsmacht 2008

60 %
40 %
Information about Handlungsmacht 2008

Published on July 10, 2008

Author: klamma

Source: slideshare.net

Description

Handlungsfähigkeit in digitalen sozialen Netzwerken durch Sichtbarmachung von multidimensionalen Störungsmustern

Ralf Klamma*, Matthias Jarke*, Marc Spaniol + *Forschungskolleg „Medien und kulturelle Kommunikation“ *RWTH Aachen + Max Planck-Institut für Informatik Hyperkult 17, Lüneburg, 4. Juli 2008 Handlungsfähigkeit in digitalen sozialen Netzwerken durch Sichtbarmachung von multidimensionalen Störungsmustern

Überblick Störungsmuster in Social Software Sichtbarmachung von multidimensionalen Störungsmustern Mikro-Studien Meso- und Makrostudien Visualisierung Zusammenfassung und Ausblick

Störungsmuster in Social Software

Sichtbarmachung von multidimensionalen Störungsmustern

Mikro-Studien

Meso- und Makrostudien

Visualisierung

Zusammenfassung und Ausblick

Störungen in Cross-medialen Sozialen Netzwerken Was ist eine Störung? Wahrnehmung einer Inkompatibilität zwischen den modellierten Zielen und Abhängigkeiten und dem aktuellen Verhalten einer Person, einer Organisation, eines Netzwerks … Störungen sind Ausgangspunkt von Lernprozessen Sie stören, verhindern … aber sie erzeugen auch Reflektion  Wie können Störungen beobachtbar, speicherbar, suchbar, und fruchtbar gemacht werden?  Wie können die komplexen Interaktionen von nicht-menschlichen und menschlichen Agenten nachvollziehbar gemacht werden?  Wie können sich Messungen, Analysen und Simulationen auf der Mikro-, Meso- und Makroebene sich gegenseitig befruchten?

Was ist eine Störung?

Wahrnehmung einer Inkompatibilität zwischen den modellierten Zielen und Abhängigkeiten und dem aktuellen Verhalten einer Person, einer Organisation, eines Netzwerks …

Störungen sind Ausgangspunkt von Lernprozessen

Sie stören, verhindern … aber sie erzeugen auch Reflektion

Projektziele Realisierung abstrahierender, abkürzender Verfahren zur Reduktion von Komplexitäten Visualisierungsstrategien für Messreihen sollen cross-mediale Transkriptionen neue explorierende und statistische Zugangsweisen zu großen Informationsmengen schaffen Simulationen in skalierenden Multiagenten‑Systemen sollen Handlungsoptionen, die analytisch schwer fassbar sind, sichtbar und nachvollziehbar machen

Realisierung abstrahierender, abkürzender Verfahren zur Reduktion von Komplexitäten

Visualisierungsstrategien für Messreihen sollen cross-mediale Transkriptionen neue explorierende und statistische Zugangsweisen zu großen Informationsmengen schaffen

Simulationen in skalierenden Multiagenten‑Systemen sollen Handlungsoptionen, die analytisch schwer fassbar sind, sichtbar und nachvollziehbar machen

Social Software Second Life Data is the Next Intel Inside -> Einzigartige Daten Users Add Value -> Keine Beschränkungen, Inklusiv Network Effects by Default -> Kollektive Intelligenz Some Rights Reserved -> Standards, Remix The Perpetual Beta -> Kleinere modulare Komponenten Cooperate, Don't Control -> Leichte Web Services, Loser Zusammenschluss von Daten und Systemen (RSS, Mash-ups) Software Above the Level of a Single Device -> Software mobil und ubiquitär The Long Tail -> Kleine Communities O‘Reilly: What is Web 2.0?, 2005 7 WOW 70 MySpace 171 Skype 120 MSN Space 11 LiveJournal 4 Wikipedia 3 Second Life Akteure (in Millionen, Stand Ende 2006) Social Software

Data is the Next Intel Inside -> Einzigartige Daten

Users Add Value -> Keine Beschränkungen, Inklusiv

Network Effects by Default -> Kollektive Intelligenz

Some Rights Reserved

-> Standards, Remix

The Perpetual Beta -> Kleinere modulare Komponenten

Cooperate, Don't Control -> Leichte Web Services, Loser Zusammenschluss von Daten und Systemen (RSS, Mash-ups)

Software Above the Level of a Single Device

-> Software mobil und ubiquitär

The Long Tail -> Kleine Communities

Graphen (Netzwerke) Ein gerichteter Graph (Netzwerk) ist ein Paar G = (V, E) mit einer endlichen, nichtleeren Menge V, deren Elemente Knoten (Akteure) heißen, und einer Menge E  V  V, deren Elemente Kanten (Beziehungen) heißen. Ein ungerichteter Graph (Netzwerk) ist ein gerichteter Graph (Netzwerk), in dem die Relation E symmetrisch (reziprok) ist: (v, w)  E  (w, v)  E Ein Graph (Netzwerk) das aus einer Art von Knoten (Akteuren) besteht, heißt uni-modal. Besteht der Graph (Netzwerk) aus mehreren Knotentypen, heißt es multi-modal. Bemerkungen: |V| = Knotenanzahl (k) |E|  |V| 2 = Kantenanzahl Meist werden die Knoten durchnummeriert: i = 0, 1, 2, …, |V|-1 0 1 2 3 4

Ein gerichteter Graph (Netzwerk) ist ein Paar G = (V, E) mit einer endlichen, nichtleeren Menge V, deren Elemente Knoten (Akteure) heißen, und einer Menge E  V  V, deren Elemente Kanten (Beziehungen) heißen. Ein ungerichteter Graph (Netzwerk) ist ein gerichteter Graph (Netzwerk), in dem die Relation E symmetrisch (reziprok) ist:

(v, w)  E  (w, v)  E

Ein Graph (Netzwerk) das aus einer Art von Knoten (Akteuren) besteht, heißt uni-modal. Besteht der Graph (Netzwerk) aus mehreren Knotentypen, heißt es multi-modal.

Bemerkungen:

|V| = Knotenanzahl (k)

|E|  |V| 2 = Kantenanzahl

Meist werden die Knoten durchnummeriert: i = 0, 1, 2, …, |V|-1

Soziale Netzwerkanalyse Individuelle Analyse Degree Centrality (Prestige) Closeness Centrality (Nahe an allen) Betweeness Centrality (Lokale Größe) Subnetzwerkanalyse Cliquen zusammenhängende Untergruppen (Communities) nicht zusammenhängende Untergruppen (Komponenten) Netzwerkanalyse Verbundenheit Diameter: Pfadlänge zwischen den zwei am weitesten voneinander entfernt liegenden Knoten (Akteuren) im Graphen (Netzwerk), zwischen denen ein einfacher Pfad existiert Exzentrizität (Effektiver Diameter): Anzahl der Schritte mit der eine Teilmenge der Knoten (ca. 90 %) erreicht werden kann. Dichte: Anzahl der realisierten Kanten (Verbindungen) gegenüber den möglichen Kanten (Verbindungen)

Individuelle Analyse

Degree Centrality (Prestige)

Closeness Centrality (Nahe an allen)

Betweeness Centrality (Lokale Größe)

Subnetzwerkanalyse

Cliquen

zusammenhängende Untergruppen (Communities)

nicht zusammenhängende Untergruppen (Komponenten)

Netzwerkanalyse

Verbundenheit

Diameter: Pfadlänge zwischen den zwei am weitesten voneinander entfernt liegenden Knoten (Akteuren) im Graphen (Netzwerk), zwischen denen ein einfacher Pfad existiert

Exzentrizität (Effektiver Diameter): Anzahl der Schritte mit der eine Teilmenge der Knoten (ca. 90 %) erreicht werden kann.

Dichte: Anzahl der realisierten Kanten (Verbindungen) gegenüber den möglichen Kanten (Verbindungen)

Was passiert im Long Tail? Anderson: The Long Tail: Why the Future of Business is Selling Less of More, 2006 > 1.000.000 Knoten 100.000 - 1.000.000 Knoten < 100.000 Knoten Head p(k) k Head Shoulder Tail

Lösungsidee: Cross-Mediale Soziale Netzwerkanalyse Interdisziplinäres multidimensionales Modell digitaler Netzwerke Soziale Netzwerkanalyse (SNA) definiert Maße für soziale Beziehungen Akteur-Netzwerk Theorie (ANT) verknüpft menschliche und mediale Agenten I* Rahmenwerk definiert strategische Ziele und Abhängigkeiten Transkriptionstheorie bringt Cross-Medialität ein Social Software Wiki, Blog, Podcast, IM, Chat, Email, Newsgroup, Chat … i*-Abhängigkeiten (Strukturell, Cross-medial) Mitglieder ( Soziale Netzwerk Analyse : Zentralität, Effizienz) Netzwerk der Artefakte Microcontent, Blog entry , Message, Burst, Thread, Comment, Conversation, Feedback (Rating) Netzwerk der Mitglieder Communities of practice Mediale Netzwerke

Interdisziplinäres multidimensionales Modell digitaler Netzwerke

Soziale Netzwerkanalyse (SNA) definiert Maße für soziale Beziehungen

Akteur-Netzwerk Theorie (ANT) verknüpft menschliche und mediale Agenten

I* Rahmenwerk definiert strategische Ziele und Abhängigkeiten

Transkriptionstheorie bringt Cross-Medialität ein

Social Software

Wiki, Blog, Podcast, IM, Chat, Email, Newsgroup, Chat …

Die Media Base Sammlung medialer Social Software Artefakte mit parametrisierbaren PERL Skripten Mailinglisten Newsletter Webseiten Blogs Wikis Datenbankunterstützung durch IBM DB2, eXist, Oracle, ... Web Interface auf Plone/Zope Basis, LAS, ... Visualisierungsstrategien Tree Maps Cross-media Graphen Klamma et al.: Pattern-Based Cross Media Social Network Analysis for Technology Enhanced Learning in Europe , EC-TEL 2006

Sammlung medialer Social Software Artefakte mit parametrisierbaren PERL Skripten

Mailinglisten

Newsletter

Webseiten

Blogs

Wikis

Datenbankunterstützung durch IBM DB2, eXist, Oracle, ...

Web Interface auf Plone/Zope Basis, LAS, ...

Visualisierungsstrategien

Tree Maps

Cross-media Graphen

PALADIN: Muster-Basierte Analyse von Agency in Social Software Abstraktion: Muster als generalisierte wiederholbare Lösung für immer wieder auftretende Störungen Basis: Mustersprache behebt Probleme bei der Beschreibung und Entdeckung von Mustern für Laien Berechnung: Maschinen-lesbare Beschreibung der XML-basierten Mustersprache für multidimensionale Störungen Analyse: Automatische Entdeckung von digitalen sozialen Netzwerken mit Hilfe der Mustersprache Analyse von “ Agency & Patienthood ” Phänomenen in Social Software Was sind die Auswirkungen meiner Handlungen auf die Community? Was sind die Auswirkungen der Handlungen der Community auf mich? Welchen Einfluss haben Medien auf meine Handlungen? Was hätte in der Community stattfinden sollen? Wie werden sich Communities entwickeln? Agency: “Entwicklung der Kompetenz im Fall von Störungen im digitalen Netzwerk” Klamma, Spaniol, Denev: PALADIN: A Pattern Based Approach to Knowledge Discovery in Digital Social Networks, I-KNOW 2006

Abstraktion: Muster als generalisierte wiederholbare Lösung für immer wieder auftretende Störungen

Basis: Mustersprache behebt Probleme bei der Beschreibung und Entdeckung von Mustern für Laien

Berechnung: Maschinen-lesbare Beschreibung der XML-basierten Mustersprache für multidimensionale Störungen

Analyse: Automatische Entdeckung von digitalen sozialen Netzwerken mit Hilfe der Mustersprache

Analyse von “ Agency & Patienthood ” Phänomenen in Social Software

Was sind die Auswirkungen meiner Handlungen auf die Community?

Was sind die Auswirkungen der Handlungen der Community auf mich?

Welchen Einfluss haben Medien auf meine Handlungen?

Was hätte in der Community stattfinden sollen?

Wie werden sich Communities entwickeln?

Mustersprache für PALADIN: Beispiel Troll Troll Muster : Ein Troll ist ein Mitglied, dass nur in Threads antwortet, die es selbst gestartet hat. Störung : (EXISTS [medium | medium.affordance = threadArtefact]) & (EXISTS [troll |(EXISTS [thread | (thread.author = troll) & (COUNT [message | (message.author = troll) & (message.posted = thread)]) > minPosts]) & (~EXISTS[ thread1, message1| (thread1.author1 != troll) & (message1.author = troll & message1.posted = thread1 ]))])]) Kraft : medium; troll; network; member; thread; message; url Kraftbeziehung : neighbour(troll, member); own thread(troll, thread) Lösung : Diskussionen, die von Trolls gestartet werden, brauchen nicht beachtet werden Erklärung : Der Troll braucht Aufmerksamkeit, um seine Aktivität durchzuführen. Ohne Aufmerksamkeit, wird er weitere Aktionen unterlassen. Verwandte Muster : Spammer

Algorithmus zur automatischen Musteranalyse Muster Störung Mustervorlage Störung Digitales Soziales Netzwerk 1. Muster-parameter 2. Instanziiere Störungen 3. Werte Störungen aus 4a. Ändere Musterparameter 4b. Wende Lösungs-muster an Variablen Musterparameter Mustervorlageninstanzen Musterinstanz Störung Variablen Musterparameter Kräfte Kraftbeziehungen Begründung Abhängigkeiten Beschreibung Lösung Beziehungsmuster Störungsinstanzen Variablen Musterparameter Variablen Beziehung zwischen Komponenten Laufzeitmusterkomponente Aktivität Instanziierte Musterkomponente Definierte Musterkomponente Muster Legende

PALADIN Fallstudie in kulturwissenschaftlichen Netzwerken 10 Muster in 119 Netzwerken mit 17359 Mitgliedern und 215 345 e-mails Taucht in großen Netzwerken mit Mitgliedern in verschiedenen Clustern vor. 40 Kein Anführer Taucht für Mitglieder mit nur einem Kontakt auf. 67 Strukturelles Loch Taucht in großen Netzwerken auf, wo viele nicht verbundene Teilnetzwerke existieren. 13 Unabhängige Diskussion Dieses Muster kommt in Netzwerken mit klaren Zentraliäten vor. 37 Anführer Oft auftauchendes Muster in Diskussionsgruppen. Achtung: Wahre Negative kommen vor. 86 Spammer Das Troll Muster taucht selten in kulturwissenschaftlichen Communities aus. Achtung: Wahre Negative kommen vor. 2 Troll Das Muster taucht in kleinen Netzwerken auf. Niemand antwortet auf eine Anfrage. 61 Keiner antwortet Das Muster findet Themen, die eine gewisse Zeit ein erhöhtes Interesse beanspruchen 22 Ausbruch Bemerkungen Auftauchen Muster

10 Muster in 119 Netzwerken mit 17359 Mitgliedern und 215 345 e-mails

Erweiterung der PALADIN Musterbibliothek Einzelsprecher Antwort-Empfänger Kommunikator Antwort-Sender Initiator Konsistente Teilnahme Diversifizierte Teilnahme Zentrale Teilgruppe Intermediäre Teilgruppe Periphere Teilgruppe Monologische Community Dialogische Community Monolog Balancierte Kommunikation Nachfolgende Kommunikation Multipler Dialog Dyade Debatte Teilnehmer Thread-Medium Thread Akteur Mono- Modal Multi- Modal

Mitglieder 156 Netzwerke 188.878 Threads 26.470 Teilnehmer

Mustervorkommen 156 Netzwerke 188.878 Threads 26.470 Teilnehmer

Beobachtung kulturwissenschaftlicher Netzwerke Die meisten Netzwerke im kulturwissenschaftlichen Datensatz sind in der Hauptsache monologisch Eine kleine Reihe von Aktivisten führt die tägliche Diskussion in den Netzwerken an Kulturwissenschaftliche Netzwerke werden von peripherer Teilnahme beherrscht Teilnehmer in kulturwissenschaftlichen Netzwerken zeigen ein konsistentes Verhalten über mehrere Netzwerke hinweg

Die meisten Netzwerke im kulturwissenschaftlichen Datensatz sind in der Hauptsache monologisch

Eine kleine Reihe von Aktivisten führt die tägliche Diskussion in den Netzwerken an

Kulturwissenschaftliche Netzwerke werden von peripherer Teilnahme beherrscht

Teilnehmer in kulturwissenschaftlichen Netzwerken zeigen ein konsistentes Verhalten über mehrere Netzwerke hinweg

Meso-Studien: Statische und Dynamische Muster Statische Muster Small-World Effekt Diameter IMDB: 3.48 (Kevin-Bacon Orakel) Diameter nd.edu: 11.27 Diameter Internet: 3.31 Community (Cluster) Protein-Interaktions Netzwerke Thematische Gruppen in WWW Industrielle Cluster Leitmotive und Widerstandsfähigkeit Dynamische Muster Verdichtung von wachsenden Graphen (Densification Power Law) Wachsende Graphen haben einen schrumpfenden Diameter (Shrinking Diameter)

Statische Muster

Small-World Effekt

Diameter IMDB: 3.48 (Kevin-Bacon Orakel)

Diameter nd.edu: 11.27

Diameter Internet: 3.31

Community (Cluster)

Protein-Interaktions Netzwerke

Thematische Gruppen in WWW

Industrielle Cluster

Leitmotive und Widerstandsfähigkeit

Dynamische Muster

Verdichtung von wachsenden Graphen (Densification Power Law)

Wachsende Graphen haben einen schrumpfenden Diameter (Shrinking Diameter)

Wachstum in Wikis

Verdichtung in Wikis

Zentralitätsgrad in Wikis

Betweeness Zentralität in Wikis

Makro-Studien: Wikipedia und weiter Wikiversity: 40.000 Artikel mit 150.000 Revisionen -> 4.700.000 Kanten Wikipedia (Simple / English): 52.000 Artikel mit 510.000 Revisionen -> 30.600.000 Kanten

Wikiversity: 40.000 Artikel mit 150.000 Revisionen -> 4.700.000 Kanten

Wikipedia (Simple / English): 52.000 Artikel mit 510.000 Revisionen -> 30.600.000 Kanten

Makro-Studien: Statische und Dynamische Muster Statische Muster Small-World Effekt Community (Cluster) Wikis (Wikipedia, Wikiversity) Social Networking Sites (Facebook) Visualisierung Dynamische Muster Änderungsgeschwindigkeiten Artikelgröße - # Autoren # Artikel - # Autoren Lösch-Lese-Raten

Statische Muster

Small-World Effekt

Community (Cluster)

Wikis (Wikipedia, Wikiversity)

Social Networking Sites (Facebook)

Visualisierung

Dynamische Muster

Änderungsgeschwindigkeiten

Artikelgröße - # Autoren

# Artikel - # Autoren

Lösch-Lese-Raten

Visualisierungsstrategien: Statisch Wikiversity-Artikelgraph JUNG-Circle-Layout yFiles-Organic-Layout

Visualisierungsstrategien: Dynamisch Animation mittels Slicing Window Technologie

Visualisierungsstrategien: Dynamisch Animation mittels Slicing Window Technologie

Visualisierungsstrategien: Spatio-Temporal Zeitstempel Namens Liste Zeitpunkt (vom Benutzer) Liste des Email Verkehrs

Zusammenfassung: Muster-Basierte Analyse Head Shoulder Tail Social Software Änderungsraten Dichte Densification Power Law Shrinking Diameter Diskurs Analyse Kommunikations-muster Dynamisch Clustering Cluster Visualisierung Community Erkennung Small World Widerstands-fähgigkeit Graph Visualisierung Strukturelle Muster Statisch Ana-lyse-stra-tegie > 1.000.000 100.000 – 1.000.000 < 100.000 Netzwerkgröße (# Knoten) Makro-Level Meso-Level Mikro-Level

Änderungsraten

Dichte

Densification Power Law

Shrinking Diameter

Diskurs Analyse

Kommunikations-muster

Clustering

Cluster Visualisierung

Community Erkennung

Small World

Widerstands-fähgigkeit

Graph Visualisierung

Strukturelle Muster

Zusammenfassung Mathematische Modelle und Methoden bilden die Grundlage interdisziplinärer Netzwerkforschung Soziale Software erobert immer mehr Arbeits-, Lern- und Forschungskontexte Notwendigkeit Folgen digitaler Interaktion immer größeren Communities zu vermitteln Abkürzende statistische und dynamische Verfahren zur Erzeugung von Evidenzen Visualisierung als Schlüssel zum Verständnis komplexer Netzwerkspuren

Mathematische Modelle und Methoden bilden die Grundlage interdisziplinärer Netzwerkforschung

Soziale Software erobert immer mehr Arbeits-, Lern- und Forschungskontexte

Notwendigkeit Folgen digitaler Interaktion immer größeren Communities zu vermitteln

Abkürzende statistische und dynamische Verfahren zur Erzeugung von Evidenzen

Visualisierung als Schlüssel zum Verständnis komplexer Netzwerkspuren

Ausblick: Cross-Mediale Multi-Agentensimulation Verschiedene Simulationsansätze möglich Bisher: Lokalisierte Simulation der CoP-Aktivitäten „ Abwandlung“ genetischer Algorithmen Gewichtete Metadaten speisen Gedächtnisse von CoPs Mutationen und selektives Cross-over erzeugen neue Gedächtnisse Fitness-Funktionen bestimmen Verlauf der Simulation Jetzt: Multi-Agentensimulation Akteur-Netzwerk Theorie als Ausgangspunkt Dynamische Visualisierung cross-medialer sozialer Netzwerksimulationen

Verschiedene Simulationsansätze möglich

Bisher:

Lokalisierte Simulation der CoP-Aktivitäten

„ Abwandlung“ genetischer Algorithmen

Gewichtete Metadaten speisen Gedächtnisse von CoPs

Mutationen und selektives Cross-over erzeugen neue Gedächtnisse

Fitness-Funktionen bestimmen Verlauf der Simulation

Jetzt:

Multi-Agentensimulation

Akteur-Netzwerk Theorie als Ausgangspunkt

Dynamische Visualisierung cross-medialer sozialer Netzwerksimulationen

Add a comment

Comments

WilliamOn | 26/03/15
Nice post ) http://anmdcf7i.com my blog

Related pages

Macht – Wikipedia

Macht definiert den Umfang der physischen und psychischen Handlungsmöglichkeiten einer Person oder Personengruppe. Die Nutzung dieser Handlungsmacht, die ...
Read more

FORUM: QUALITATIVE Volume 10, No. 2, Art. 36 ...

welchen Kontexten thematisiert werden darf und was nicht" (ROSENTHAL 2008, ... FQS 10(2), Art. 36, Tina Spies: Diskurs, Subjekt und Handlungsmacht.
Read more

Versicherheitlichung des Städtischen. Die Auswirkung ...

eBook Shop: Versicherheitlichung des Städtischen. Die Auswirkung neoliberaler Handlungsmacht auf den städtischen Raum als Download. Jetzt eBook ...
Read more

Natur und Handlungsmacht - uni-muenster.de

Bioethische Normsetzung zwischen Natur und Handlungsmacht. ... (Siep 2004, Siep/Quante 2004, Siep in Vieth/Halbig/Kallhoff 2008).
Read more

Handlungsmacht | labournet.tv

Handlungsmacht. deutsch | 3:38 min | 2008 | hits: 470. Mai 2007, Berlin - Interview mit Alix Arnold und Christian Frings.
Read more

Bauhaus-Universität Weimar: Prof. Dr. Michael Cuntz

Seit April 2008 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Internationalen Kolleg für Kulturtechnikforschung und Medienphilosophie der Bauhaus-Universität Weimar.
Read more