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Regarding network theory, John Scott argues:“[...] [T]heoretical work has long been underdeveloped in social network analysis. While the methods themselves do not require or imply any particular sociological theory, they do require theoretical contextualisation in wider debates” (Scott,2011, p. 24).Although the theorization of networks has long been neglected, there has been intensive theoretical debate on the concept of social relations and their structures since the early twentieth century. It is generally assumed that people are embedded in relationships and cannot be viewed in isolation from their social environment. Individual dyads, relationships between two actors, are connected to larger units, so-called networks. Networks are located at the meso-level. They are thus a link between the micro-level, or the individual action (agency), and the macro-level, or the institutions (Weyer, 2012, p. 241). Accordingly, networks consist of actors who build relationships with one another and those relationships create overall social structures. The theoretical interest is not based on so-called classical attributes of individuals, like gender, race, or age, or characteristics of institutions, but on relationships and their structures and the embedding of the actors within a network. The starting point of research questions includes relations, the embeddedness of the individuals within a network, and the interaction between social structure and individual attributes.

The loss of employment is an event that interferes with the lives of everyone affected, causes stress, and can have a negative impact on their health. Meta-analyses show that unemployed people have a worse state of health and a mortality risk that is at least 1.6 times higher than those who are employed. Unemployment is associated with a lower mental and physical health status and, in some cases, with riskier health behavior (particularly tobacco consumption). There are two important theses on the role of social networks in this context: (1) Unemployment changes social networks so that they no longer fulfill their positive function for health (mediator thesis); (2) Unemployment leaves social networks unchanged and persons with resource-rich networks suffer less from health losses due to unemployment (moderator thesis). This article provides an overview of empirical analyses on the topic of networks and unemployment.

Concepts like race, migration background, or ethnic group are more and more being investigated in health research. It should be noted that those concepts themselves are very heterogeneous. They are, for example, endowed with different rights (e.g., cosmopolitan migrants from the global north, refugees from the global south) (Ambrosini & van der Leun, 2015) or have to deal with racism or discrimination (Nazroo, 2003). A challenge and a recurrent difficulty in research on the health of migrants is the operationalization of studies due to the heterogeneity of the group. On the one hand, it is unclear which criteria—nationality, mother tongue, ethnicity of grandparents, race, place of birth, place of migration as well as migration regime—are used to determine “migrants,” which makes comparability of the studies difficult (Sheldon & Parker, 1992). On the other hand, the group of people with a history of migration is very heterogeneous with regard to other lines of difference, such as social milieu/class and gender, but also country of origin and reason and time of migration. This makes the health situation of the so-called migrants very different, and it cannot be described in a generalized way. Research shows that social integration and social support can play a big role in the health status of migrants. It can provide information to the healthcare system, provide emotional support, or simply make someone feel like they are not alone. Social networks also play a big role for people with a so-called migration background or with a so-called different ethnic background (Johnson et al., 2017). In this chapter, we explore the link between health, migration, and networks. In doing so, we will try to minimize the uncertainty of the heterogeneity of the group as much as possible.

“Tell me how much your friends earn, and I’ll tell you if you smoke, what diseases you have and how long your life will be!” With this somewhat pointed statement, we wanted to shed light on the empirically well-confirmed connection between social and health inequalities from the perspective of network research at the beginning of this book (see chapter “Social networks and health inequalities: a new perspective for research”). Social networks are understood here as mediating entities at an intermediate or meso-level, whose structure and function mediate between vertical (income, education, occupational status, etc.) as well as horizontal (e.g., age, gender, ethnic origin) inequalities and health inequalities (e.g., life expectancy, morbidity rates). Besides this mediating influence a moderating relationship wherein social networks amplify or diminish vertical and horizontal inequalities seems to be reasonable.

“Tell me how much your friends earn and I’ll tell you whether you smoke, what diseases you have and how old you’re going to become!” Part of this statement should be familiar to those who are interested in the connection between social inequality and health. People of comparatively lower socioeconomic status are at higher risk of health problems and are more likely to fall ill and die earlier than those who have a higher income etc. However, the sentence does not ask about your own income, but about the income of your friends. Is this information really meaningful? Does it really make a difference to your own health which friends you have, who you surround yourself with in your everyday life and what social position these people have?

There are significant differences in morbidity (incidence of disease) and mortality (death rate) between men and women. By puberty, male adolescents are more likely to have health problems. During puberty, girls suffer from chronic and mental illnesses and male adolescents are more likely to suffer from acute and life-threatening diseases. Boys and men have riskier health behavior. The field of research mainly relates to the binarity of the sexes—men and women. Studies on trans and queer persons are rare in this field. Networks have a gender-specific effect on risk behavior. Women provide more and more time-consuming social support, even in case of illness. After widowhood, networks have both negative and positive effects, which are gender-specific.

“Networks” seem to be omnipresent in modern societies (e.g., networking, online social networks such as Facebook and Twitter, or even criminal and terrorist networks), but the term and its meaning in everyday life often remain amorphous. In order to be able to work with the concept in a scientifically adequate way, this chapter introduces the term “social network,” different forms of network analysis, and survey and data evaluation strategies. What follows is a short overview of different methods and important literature references are given, which can be referred to in more detail, if necessary.

Visualisation has always played an important role in social network analyses. Most illustrations are used for the representation of research results and are made with the help of mathematical algor...

Ethnische und migrationsbedingte Differenzen werden zunehmend als Determinante gesundheitlicher Ungleichheit beforscht, diesbezugliche empirische Ergebnisse sind jedoch zum Teil widerspruchlich. Studien zu „Migration und Gesundheit bzw. gesundheitlichen Ungleichheiten“ und zu „Migration und Netzwerken“ liegen vor. Studien, die alle drei Bereiche gemeinsam umfassen, sind sehr selten und betrachten 1) fast immer nur eine Bevolkerungsgruppe ohne 2) den Blick zusatzlich auf vertikale Ungleichheitsdimensionen wie Einkommen oder Bildung zu weiten. Die meisten Studien benutzen 3) den Begriff des Netzwerks eher als Metapher, Synonym fur Gruppe oder Sozialkapital oder sie beforschen ausschlieslich soziale Unterstutzung als zentrale Funktion sozialer Netzwerke.

Ein zentrales Thema von Sozialepidemiologie und Gesundheitssoziologie ist der empirish gut nachgewiesene Zusammenhang zwischen sozialen Ungleichheiten und Gesundheit. Eine umfassende und interdisziplinar anschlussfahige Erklarung der Ursachen dieses Zusammenhanges liegt derzeit jedoch noch nicht vor. In diesem Beitrag lenken wir die Aufmerksamkeit auf die Gesamtheit der personlichen Beziehungsgeflechte, ihre Strukturen und die zugrunde liegenden Wirkmechanismen und fragen, welchen Erklarungsbeitrag die soziale Netzwerkanalyse (SNA) liefern kann. Wir stellen ein integratives Modell sozialer und gesundheitlicher Ungleichheiten sowie der vermittelnden Netzwerkmechanismen zur Diskussion.

Es gibt deutliche Unterschiede hinsichtlich der Morbiditat (Krankheitshaufigkeit) und der Mortalitat (Sterblichkeit) zwischen Mannern* und Frauen*. Bis zur Pubertat weisen mannliche* Jugendliche haufiger gesundheitliche Probleme auf. Wahrend der Pubertat leiden Madchen* an chronischen und psychischen Erkrankungen und mannliche* Heranwachsende eher an akuten und lebensbedrohlichen Krankheiten (z. B. HIV). Jungen* und Manner* haben ein riskanteres Gesundheitsverhalten.

Netzwerktheorien fokussieren auf die Einbettung von Akteuren in ihr soziales Umfeld. Sie gehen davon aus, dass Akteure durch Beziehungen miteinander verbunden sind und in Wechselwirkung zueinander stehen. Hierbei bilden die geknupften Relationen bestimmte Strukturen aus, die wiederum auf die eingebundenen Akteure wirken. Hinsichtlich ihres Erklarungsanspruches kann zwischen „Grand Theories“, die einen universellen Erklarungsanspruch verfolgen, und „Theorien der mittleren Reichweite“, die auf ein spezifisches Forschungsfeld beschrankt sind, unterschieden werden.

„Sag mir, wie viel Deine Freunde verdienen, und ich sage Dir, ob Du rauchst, welche Krankheiten Du hast und wie alt Du werden wirst!“ Mit dieser etwas zugespitzten Aussage wurde am Anfang dieses Bandes vorgeschlagen, den empirisch gut bestatigten Zusammenhang von sozialen und gesundheitlichen Ungleichheiten aus der Perspektive der Netzwerkforschung zu beleuchten. Soziale Netzwerke werden dabei als vermittelnde Instanz auf einer intermediaren oder Meso-Ebene verstanden, deren Struktur und Funktion zwischen vertikalen (Einkommen, Bildung, berufliche Stellung etc.) sowie horizontalen (z. B. Alter, Geschlecht, ethnische Herkunft) und gesundheitlichen Ungleichheiten (z. B. Lebenserwartung, Erkrankungsraten) vermittelt (Mediatorfunktion) oder deren Beziehung beeinflusst (Moderatorfunktion). In diesem Beitrag werden die Befunde aus den Kapiteln zusammengetragen und insbesondere die Forschungsdesiderata benannt.

Netzwerke bestehen aus Akteuren, die durch Beziehungen miteinander verbunden sind und dessen Verbindungen sich zu unterschiedlichen sozialen Strukturen zusammensetzen. Man geht davon aus, dass soziale Netzwerke auf die Akteure wirken und Akteure wiederum die Netzwerke beeinflussen. Es findet sich eine Unterscheidung zwischen Gesamtnetzwerken und egozentrierten Netzwerken. Bei der Gesamtnetzwerkanalyse werden die jeweiligen Akteure und deren Relationen innerhalb vordefinierter Grenzen betrachtet. Bei egozentrierten Netzwerken steht die interpersonale Vernetzung eines bestimmten Akteurs im Zentrum der Analyse.

CA - Scharf Research on network theory and innovativeness often addresses innovations. However, network theory lacks theory on innovativeness (the ability to participate in innovation processes), whereas the latter lacks descriptions of network theory. This paper seeks to describe these desiderata, to combine these theoretical research approaches, and to enrich Weis et al.’s (2017) Innovativeness model with network theory in order to describe collaborative innovating. To do this, we use the example of street art, which we view as a form of geomedia that can be created collaboratively as innovations. We will use predominantly the example of the street artist Blek le Rat, whose presumptive embeddedness in social networks we see as an important part of his innovativeness. The final enriched Innovativeness model can contribute to explaining other innovation processes in geography and beyond, to promoting people’s abilities to participate in innovation-related communication processes, to changing spatial meanings and to shaping societies.

There is an increasing body of research which examines the reliability and validity of different modes of network measurement with most studies focusing on the classical paper or digital network questionnaires. Visual methods of data collection, in which interviewees draw their ego-centered network in a pictorial representation, still live a kind of shadowy existence in the field of network research, with little known about data quality of these approaches. In this paper, the classic approach of questionnaire data collection will be compared to the digital-visual method (VennMaker) in a parallel study design. Similar name generator and interpreter questions were used to collect network data from 264 young adults. Two participants from both studies participated in follow-up qualitative interviews to understand the advantages and disadvantages of data collection modes. Network measures of size, composition and density with additional information on the subjective importance of relations within the n...

In der Methodologie der Netzwerkforschung hatte die Visualisierung schon von Beginn ihren Platz, wenn auch der Zeitpunkt – in der Regel am Ende einer Netzwerkanalyse – und der Rahmen – vor allem zur Prasentation der Analyseergebnisse – ein anderer war, als in der visuellen Netzwerkforschung, in der Visualisierungen eine viel zentralere Rolle zukommt. In diesem Artikel wollen wir daher zuerst die methodologischen Voraussetzungen der Netzwerkforschung umreisen, bevor wir uns mit ganz unterschiedlichen Moglichkeiten der Visualisierung relationaler Strukturen befassen. Hierbei liegt der Fokus auf den unterschiedlichen Strategien fur den Einsatz von Visualisierungen im Verlauf eines Forschungsprozesses, die in einer Synopsis auch grafisch „veranschaulicht“ werden. Danach werden Verfahren zur visuellen Datenerhebung prasentiert und idealtypisch abgegrenzt, sowie deren Moglichkeiten und Grenzen aufgezeigt. Schlieslich stellen wir grafische Elemente der Netzwerkforschung vor und zeigen, inwieweit diese fur bestimmte Informationsdarstellungen geeignet sind.

Innerhalb der sozial- wie auch erziehungswissenschaftlichen Forschung kam es schon sehr fruh zu einer empirischen Betrachtung von Freundschaftsbeziehungen. Hervorzuheben sind hier Vertreter der sogenannten » Child Studies «, die sich in Anlehnung an den aufkommenden wissenschaftlichen Positivismus (Depaepe 1993) und die damals prominenten Theorien Darwins (Darwin 1877) der Entwicklung von Kindern und Jugendlichen widmeten. Am Anfang des 20. Jahrhunderts stellten erste Wissenschaftler Freundschaften von Jugendlichen bzw. Kindern unter ein » relationales Paradigma « und es wurden erste empirischer Netzwerkanalysen durchgefuhrt.

Der Soziologe und Anthropologe Erving Goffman widmet sein Buch » Das Individuum im offentlichen Austausch – Mikrostudien zur offentlichen Ordnung « (1978) A. R. Radcliffe-Brown, dem er » bei seinem Besuch in der University of Edinburgh im Jahre 1950 fast begegnet « sei. Diese – zugegeben selektive – Wertschatzung, zeigt exemplarisch die Anerkennung und die Bedeutung des englischen Anthropologen Alfred Reginald Radcliffe-Brown fur die Anthropologie wie auch fur zahlreiche Nachbarsdisziplinen. Einer der bedeutendsten Sozialanthropologen seiner Zeit, dessen Schwerpunkt auf der Analyse von sozialen Strukturen lag und der damit als einer der fruhesten Netzwerkforscher gelten kann, wurde 1881 in Birmingham geboren und starb 1955 in London (Donohue 2010). Er war ein wissenschaftlicher Weltenbummler, der an vielen Universitaten lehrte und auf unterschiedlichen Kontinenten (z. B. Afrika und Australien) Feldforschungen durchfuhrte (vgl. Prell 2012, S. 29).

The focus on social networks in migration studies marked a significant departure of understanding. Social networks are not only a mechanism through which the migration process is patterned, but they also have broader implications for migrants and non-migrants alike. Despite the fact that the network character of migration processes has long been recognized in migration studies, for a long time, Social Network Analysis has not been applied. Taking this scholarly omission as a starting point, we seek in this special issue to discuss recent research into social networks and migration that use SNA approaches. (C) 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.

Santiago de Compostela im Hochsommer 2010. Die meisten Bewohner der kleinen Stadt im Nordwesten Spaniens, die durch den jahrlichen Tourismusstrom in den Sommermonaten aus allen Nahten platzt, sind am fruhen Morgen noch nicht auf den Beinen. Nur unterhalb der beruhmten Kathedrale, dort wo sich die Gasschen der Altstadt um kleine Platze, Brunnen und historische Hauser winden, hat sich bereits eine Schlange aus stehenden, sitzenden und zum Teil liegenden Menschen gebildet, die sich ausgehend vom Eingangsportal des Pilgerburos meterlang um das Gebaude herum bis in die Nebengassen hinein windet. Die Menschen warten darauf, dass die Pforten des Pilgerburos off nen, damit sie ihre Compostela, ihre personliche Pilgerurkunde fur die abgeleisteten Kilometer auf dem Jakobsweg, in Empfang nehmen konnen.

Soziale Beziehungen und die daraus entstehenden Netzwerke sind eine Konstante der Menschheitsgeschichte, die sozialen wie auch politischen Wandel ermöglicht. So ist der »Arabische Frühling« ohne die Berücksichtigung von Zusammenschlüssen sozialer Einheiten nicht vorstellbar. Die relationale Wissenschaft legt ihren Fokus auf solche Beziehungsstrukturen. »Knoten und Kanten III« zeigt theoretische und methodische Zugänge der Netzwerkanalyse in politischen sowie in historischen Forschungsfeldern. Die Beiträge beleuchten beispielsweise Anwendungen in der Altertumsforschung, neuzeitliche Gläubiger- und Schuldner-Beziehungen, Unterstützungsnetzwerke von Juden im Dritten Reich sowie interne Vernetzungen von Parteien und Koalitionen.