Seite - 111 - in Soziale Netzwerke und gesundheitliche Ungleichheiten - Eine neue Perspektive für die Forschung

111Netzwerkanalyse – eine methodische Annäherung Netzwerken verstanden werden. „(U)nlike networks, [groups] depend upon the merging of social relations within a shared space and with a recognizable culture. Although groups are distinguished from networks through their boundaries, pasts, and identifications, groups are in some regards dense networks“ (Fine 2012, S. 168). Anders als bei klassischen sozialwissenschaftlichen Verfahren werden in der Netzwerkanalyse neben persönlichen Attributen (z. B. Geschlecht, Alter, Ein- kommen) noch relationale Attribute (z. B. Positionen von Akteuren in Netz- werken) in die Analyse einbezogen. Es wird damit davon ausgegangen, dass die Struktur der sozialen Netzwerke (z. B. Unterstützungsnetzwerke) und soziale Outcomes (z. B. Gesundheitsverhalten, Gesundheit) voneinander abhängig sind und sich gegenseitig beeinflussen. Netzwerke bestehen also aus sogenannten Knoten (z. B. Personen oder kol- lektive Akteure) und Beziehungen, den sogenannten Kanten (z. B. Freundschaft, Küssen, Weitergabe von Viren), über welche die Knoten verbunden sind.1 Ziel der Netzwerkforschung ist es, Kausalaussagen zu der Wirkung von Beziehungen auf die Akteure (oder umgekehrt) zu treffen oder die Akteure und ihre Beziehungen beschreiben zu können. 2 Idealtypen der Netzwerkforschung Auch wenn ein Netzwerk allgemein als Set aus Knoten und Kanten beschrieben werden kann, zeigen sich hinsichtlich des empirischen Vorgehens, bei der Erhebung wie auch der Auswertung, deutliche Unterschiede. Die Netzwerk- forschung kann idealtypisch entlang zweier Dimensionen differenziert werden (Gamper und Schönhuth 2016): Entlang einer strukturellen Dimension lassen sich Gesamtnetzwerke und egozentrierte Netzwerke unterscheiden, entlang einer methodischen Dimension quantitative und qualitative Verfahren der Netzwerk- forschung. In der empirischen Praxis kann von diesen Idealtypen selbstverständ- lich abgewichen werden. Beispielsweise findet man Forschungsarbeiten, die sowohl auf qualitative als auch quantitative Methoden gleichzeitig zurückgreifen und Daten durch triangulieren miteinander in Verbindung setzen (Dominguez und Hollstein 2014). 1Zur Unterscheidung zwischen Gruppe und Netzwerk siehe auch Borgatti und Halgin (2011) oder Fuhse (2006).