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120 M. Gamper
Triadentypen (Isormophieklassen) differenziert werden (Holland und Lein-
hardt 1970). Die Beschriftung der Triadentypen basiert auf dem MAN-Schema:
Mutual, d. h. eine wechselseitige Beziehung, Assymmetric, d. h. eine einseitige
Beziehung und Null, d. h. keine Beziehung. Aus dem signifikant vermindert oder
erhöhten Vorhandensein bestimmter Triadentypen kann auf spezifische Mikro-
strukturmechanismen in sozialen Netzwerken geschlossen werden, z. B. ob ein
Netzwerk eher hierarchisch oder flach strukturiert ist. In der Abb. 2 sieht man eine
vollständige Triadenzählung, die alle 16 Triadenkonfigurationen zeigt. Hier wird
das MAN-Schema angewandt. Sieben Dreieckskonfigurationen, in denen alle drei
Knoten entweder durch asymmetrische oder gegenseitige Kanten verbunden sind,
sind schwarz dargestellt. Der Gewichtungsfaktor (w
u
) für jede der sieben Drei-
eckskonfigurationsarten basiert auf der Wahrscheinlichkeit, dass das Dreieck tran-
sitiv ist, mit der Annahme, dass jedes Individuum in einer gegenseitigen Dyade die
gleiche Wahrscheinlichkeit hat, dominant zu sein.
Hinsichtlich der stochastischen Verfahren, werden hier Exponential Ran-
dom Graph Models (ERGMs) und SIENA vorgestellt (zum Vergleich der beiden
Verfahren siehe auch Heidler und Gamper 2017). Exponential Random Graph
Models sind stochastische Modelle von empirischen Netzwerken (Robins et al.
2007). Ziel ist es, mit wenigen lokalen Parametern strukturelle Zusammenhänge
zu prüfen (Heidler und Gamper 2017). Es lässt sich ein multivariates Modell
erstellen, in welchem Parameter, wie z. B. Reziprozität, Transitivität, Homophilie
und Zentralität auf Signifikanz geprüft werden. Abhängige Variablen sind hierbei
Abb. 2 Triadenszensus und das MAN-Schema (Mutual, Assymmetric, Null). (Quelle:
Shizuka und McDonald 2012, S. 934)
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Buch Soziale Netzwerke und gesundheitliche Ungleichheiten - Eine neue Perspektive für die Forschung"
Soziale Netzwerke und gesundheitliche Ungleichheiten
Eine neue Perspektive für die Forschung
- Titel
- Soziale Netzwerke und gesundheitliche Ungleichheiten
- Untertitel
- Eine neue Perspektive für die Forschung
- Autoren
- Andreas Klärner
- Markus Gamper
- Sylvia Keim-Klärner
- Irene Moor
- Holger von der Lippe
- Herausgeber
- Nico Vonneilich
- Verlag
- Springer VS
- Ort
- Wiesbaden
- Datum
- 2020
- Sprache
- deutsch
- Lizenz
- CC BY 4.0
- ISBN
- 978-3-658-21659-7
- Abmessungen
- 14.5 x 21.0 cm
- Seiten
- 436
- Kategorie
- Medien
Inhaltsverzeichnis
- Soziale Netzwerke und gesundheitliche Ungleichheiten – eine neue Perspektive für die Forschung 1
- Theoretische und methodische GrundlagenSoziale Beziehungen, soziales Kapital und sozialeNetzwerke – eine begriffliche Einordnung 33
- Netzwerktheorie(n) – Ein Überblick 49
- Wirkmechanismen in sozialen Netzwerken 65
- Negative Beziehungsaspekte und gesundheitliche Ungleichheiten 87
- Netzwerkanalyse – eine methodische Annäherung 109
- Soziale Netzwerke, familiales Sozialkapital und kindliche Gesundheit 137
- Soziale Netzwerke, Gesundheit und gesundheitliche Ungleichheiten im Jugendalter 163
- Soziale Netzwerke und gesundheitliche Ungleichheiten im jungen und mittleren Erwachsenenalter 193
- Soziale Netzwerke und gesundheitliche Ungleichheiten im Alter 227
- Ungleichheitsdimensionen Sozialer Status, soziale Beziehungen und Gesundheit 257
- Geschlecht und gesundheitliche Ungleichheiten – Soziale Netzwerke im Kontext von Gesundheit und Gesundheitsverhalten 273
- Arbeitslosigkeit, soziale Netzwerke und gesundheitliche Ungleichheiten 309
- Soziale Netzwerke und die Gesundheit von Alleinerziehenden 329
- Soziale Netzwerke und Behinderung – Zugang und Stabilisierung der Einbindung in den allgemeinen Arbeitsmarkt 347
- Migration als gesundheitliche Ungleichheitsdimension? Natio-ethno-kulturelle Zugehörigkeit, Gesundheit und soziale Netzwerke 369