Social Network Analysis und Graphdatenbanken
2019. g. apr. · GRIN Verlag
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20
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Studienarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 2,0, Universität Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: In den vergangenen Jahren ist dem Netzwerkbegriff nicht nur in seiner sprachlichen Verwendung eine wachsende Bedeutung zugekommen. Vernetzung ist in allen Bereichen der Gesellschaft gegenwärtig – sei es am Arbeitsplatz, im Privatleben oder der Öffentlichkeit. Es stellt sich die Frage: Wie können die Daten unserer interkonnektiven Umwelt bestmöglich für Analyseprozesse genutzt werden, um Erkenntnisse über soziale, wirtschaftliche und kommunikative Zusammenhänge zu erhalten und das gewonnene Meta-Wissen über informelle Netzwerke zielgerichtet einzusetzen? Ziel dieser Arbeit ist es, einen grundlegenden Überblick über die Methodik und den State-of-the-Art der sozialen Netzwerkanalyse zu bieten. Insbesondere sollen sowohl der Umgang, wie auch Relevanz und Potenziale von Daten als Wissensrohstoff thematisiert werden. Auf technischer Ebene wird nach einer Einordnung auf die Eignung von Graphdatenbanken für Analytics eingegangen. Anschließend werden ausgewählte Anwendungsfelder in einer Netzwerksicht betrachtet und es soll ausgelotet werden, inwieweit Einsatzmöglichkeiten sowie Erkenntnisgewinne durch SNA bestehen.
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