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@Select Types{,
Journal = "Band-1",
Title= "Die Rolle der mehrschichtigen Netzwerkanalyse im Bereich Social Media: Analysis am Beispiel der Identifizierung von Persönlichkeitsmerkmalen",
Author= "Kai Heinrich, Adrian Fischer, Michael Seifert",
Doi= "https://doi.org/10.30844/wi_2020_c5-heinrich",
Abstract= "Die Netzwerktheorie erfährt gerade in den letzten Jahren einen Aufschwung: Während ursprünglich mit Hilfe klassischer Graphen lediglich gleichartige Beziehungen zwischen gleichartigen Knoten dargestellt werden konnten, besteht durch die Verfügbarkeit von großen Mengen an Netzwerkdaten, insbesondere aus dem Bereich der sozialen Medien, die Notwendigkeit komplexere Netzwerkmodelle einzusetzen. Diese sind bspw. in der Lage, unterschiedliche Kantentypen und Knotenarten zu berücksichtigen. In diesem Beitrag wird das bisher eindimensional betrachtete Problem der Identifikation von Persönlichkeitsmerkmalen anhand von Social-Media-Daten betrachtet. Dabei existieren im Hinblick auf die Analyse der Persönlichkeit zurzeit kein geeignetes mehrschichtiges Netzwerkmodell sowie keine Systematisierung von geeigneten Kennzahlen zur Auswertung eines solchen Modells. Zur Bearbeitung dieser Forschungslücken wird zunächst ein passendes mehrschichtiges Netzwerkmodell unter Einbeziehung von Facebook-Daten erstellt und anschließend passende Kennzahlen zur Auswertung vorgeschlagen. Diese Kennzahlen werden dann in einer Korrelationsstudie mit empirisch erhobenen Ausprägungswerten der Persönlichkeitsmerkmale verglichen. Als Ergebnis können Korrelationen zwischen mehreren Strukturmerkmalen der Netzwerke und den Persönlichkeitsmerkmalen nachgewiesen werden. Abschließend werden daraus verschiedene Hypothesen zum Umgang mit sozialen Medien unter Berücksichtigung der jeweiligen Persönlichkeitsmerkmale aufgestellt.
",
Keywords= "Multilayer Network Analysis, Personality Traits, Big Five, Social Media Analysis, Facebook",
}
Kai Heinrich, Adrian Fischer, Michael Seifert: Die Rolle der mehrschichtigen Netzwerkanalyse im Bereich Social Media: Analysis am Beispiel der Identifizierung von Persönlichkeitsmerkmalen. Online: https://doi.org/10.30844/wi_2020_c5-heinrich (Abgerufen 26.12.24)
Open Access
Abstract
Abstract
Die Netzwerktheorie erfährt gerade in den letzten Jahren einen Aufschwung: Während ursprünglich mit Hilfe klassischer Graphen lediglich gleichartige Beziehungen zwischen gleichartigen Knoten dargestellt werden konnten, besteht durch die Verfügbarkeit von großen Mengen an Netzwerkdaten, insbesondere aus dem Bereich der sozialen Medien, die Notwendigkeit komplexere Netzwerkmodelle einzusetzen. Diese sind bspw. in der Lage, unterschiedliche Kantentypen und Knotenarten zu berücksichtigen. In diesem Beitrag wird das bisher eindimensional betrachtete Problem der Identifikation von Persönlichkeitsmerkmalen anhand von Social-Media-Daten betrachtet. Dabei existieren im Hinblick auf die Analyse der Persönlichkeit zurzeit kein geeignetes mehrschichtiges Netzwerkmodell sowie keine Systematisierung von geeigneten Kennzahlen zur Auswertung eines solchen Modells. Zur Bearbeitung dieser Forschungslücken wird zunächst ein passendes mehrschichtiges Netzwerkmodell unter Einbeziehung von Facebook-Daten erstellt und anschließend passende Kennzahlen zur Auswertung vorgeschlagen. Diese Kennzahlen werden dann in einer Korrelationsstudie mit empirisch erhobenen Ausprägungswerten der Persönlichkeitsmerkmale verglichen. Als Ergebnis können Korrelationen zwischen mehreren Strukturmerkmalen der Netzwerke und den Persönlichkeitsmerkmalen nachgewiesen werden. Abschließend werden daraus verschiedene Hypothesen zum Umgang mit sozialen Medien unter Berücksichtigung der jeweiligen Persönlichkeitsmerkmale aufgestellt.
Keywords
Schlüsselwörter
Multilayer Network Analysis, Personality Traits, Big Five, Social Media Analysis, Facebook
References
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