Di Maria

Melanie Di Maria

Tel. 0951 - 863 2699 

Email: bamberg@vawi.de

Studiengangmanagement Bamberg
Universität Bamberg | Studiencenter VAWi

An der Weberei 5
96047 Bamberg  


Universität Bamberg

Virtueller Weiterbildungsstudiengang Wirtschaftsinformatik (VAWi)
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Angewandte Informatik

An der Weberei 5
96047 Bamberg
* Pflichtfeld
Weichelt

Dr. Thomas Weichelt

Tel. 0201 - 183 3001

Email: essen@vawi.de

Studiengangmanagement Essen
Universität Duisburg-Essen | Studiencenter VAWi

Universitätsstraße 9
45141 Essen


Universität Duisburg-Essen

Virtueller Weiterbildungsstudiengang Wirtschaftsinformatik (VAWi)
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften

Universitätsstraße 9
45141 Essen
* Pflichtfeld

Analyse Sozialer Netzwerke

Dozent & Tutoren

Dozent:
Prof. Dr. Kai Fischbach

Tutoren:
Dr. Oliver Posegga
M.A. Kathrin Eismann

Universität Bamberg

Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Angewandte Informatik
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insbes. Soziale Netzwerke
http://www.uni-bamberg.de/sna/

 

Einordnung, Turnus & Sprache

Turnus:
Sommersemester

Einordnung:
Informations- und Wissensmanagement

Sprache:
Deutsch

Lehrformen & Medienformen

Für dieses Modul steht eine internetbasierte Lernumgebung für die Durchführung der Lehr-/Lernprozesse und der Lernunterstützungsprozesse zur Verfügung. Dabei erfolgt die Betreuung der Studierenden durch die Lehrenden über asynchrone (Foren, E-Mail) und synchrone (Chat, Telefon, Online-Konferenzen) Kommunikationswerkzeuge. Diese stehen auch für die Kommunikation der Studierenden untereinander zur Verfügung.

Die Studierenden werden beim Wissenserwerb durch folgende elektronische Selbstlernmedien unterstützt:
erweiterte Foliensätze, ergänzende Literatur, Videocasts.

Zudem wird der Aufbau von Fertigkeiten und Kompetenzen insbesondere gefördert durch:
Übungen, Fallstudien, tutoriell betreute Aufgabenbearbeitung.

Es werden praxisbezogene Aufgaben gestellt, die mit Hilfe der erlernten Methoden und Theorien gelöst werden sollen.

Arbeitsaufwand, ECTS-Credits & Zuordnung

Arbeitsaufwand
80-90h: Selbststudium
43h: Aufgabenbearbeitung
2h: Abschlussprüfung
125-135h: Gesammt

ECTS-Credits
VAWi 2.0: 5,0

Zuordnung:
20% Wirtschaftswissenschaften
15% Informatik
50% Kerngebiete der Wirtschaftsinformatik
15% allg. Grundlagen & Schlüsselqualifikationen

Voraussetzungen

keine

Angestrebte Lernergebnisse

Die Teilnehmerinnern und Teilnehmer verstehen die Bedeutung sozialer und ökonomischer Netzwerke für der Erfolg von Unternehmen sowie die Kreativität, Produktivität und Arbeitszufriedenheit von Mitarbeitern. Sie erlernen Methoden und Modelle der Netzwerkforschung, die sie in die Lage versetzen,

  • strukturelle Eigenschaften von Netzwerken zu beschreiben,
  • die Position und Rolle von vernetzten Akteuren zu identifizieren,
  • Prozesse, die in den Netzwerken wirken, zu modellieren,
  • die Auswirkungen von Netzwerkstrukturen und -prozessen auf betriebswirtschaftlichen Ergebnissen zu ermitteln,
  • eine Strategie für das Management von Netzwerken zu entwickeln und
  • selbstständig wissenschaftliche Forschungsarbeiten zu bearbeiten.

 

Studienempfehlungen

Für den erfolgreichen Abschluss des Moduls wird die Abgabe der Aufgabenbearbeitung im Rahmen der optionalen semesterbegleitenden Studienleistungen dringend empfohlen.

Inhalte & Gliederung

Die Strukturen und Prozesse von sozialen und ökonomischen Netzwerken beeinflussen in starkem Maße die Leistung der in sie eingebetteten Unternehmen und ihrer Mitarbeiter. Diese Veranstaltung bietet eine systematische Einführung in die Analyse dieser Netzwerke und die Theorien zu ihrer Erklärung. Sie vermittelt praxisrelevante Methoden und Modelle zur Bestimmung der strukturellen Eigenschaften von Netzwerken und vermittelt, welche Auswirkungen diese auf die Effektivität und Effizienz betrieblicher Prozesse haben.

 

Grundlagen der Netzwerkforschung

  • Geschichte, Bedeutung und aktuelle Entwicklungen
  • Definitionen und grundlegende Konzepte

Analyse sozialer Netzwerke

  • Graphen und Matrizen
  • Zentralitäten
  • Triaden, Cliquen und Communities
  • Netzwerkdynamik

Theorien der Netzwerkforschung

  • überblick über zentrale Theorien
  • Das Phänomen der kleinen Welten (Small Worlds)
  • Die Theorie der starken und schwachen Beziehungen von Mark Granovetter
  • Burts Theorie des sozialen Kapitals und der strukturellen Löcher
  • Uzzis Theorie der strukturellen Einbettung (Embeddedness)
  • Netzwerkprozesse

Anwendungen der Netzwerkanalyse im betrieblichen Kontext

  • Analyse informeller Kommunikationsnetzwerke
  • Neuartige Formen des Wissensmanagements und der Zusammenarbeit
  • Soziale Netzwerke und Innovation
  • Social Media und Web 2.0
  • Enterprise Social Networks

 

Studien- und Prüfungsleistungen

  • Klausur [90 Minuten/ 90 Punkte/ 100%]
  • Ggf. Bonus durch drei (3) nachgewiesene optionale Studienleistung [ 18 Punkte / 20 %]

Der Bonus kann nur angerechnet werden, wenn in der Klausur mindestens 45 Punkte erreicht sind und die optionale semesterbegleitende Studienleistung durch Abgabe / Einreichen der Lösung zur Aufgabenbearbeitung nachgewiesen ist. Die Bestnote (1,0) kann ohne den Bonus erreicht werden.

Während des Semesters werden drei optionale Studienleistungen zur Bearbeitung ausgegeben. Die Bearbeitung dieser Studienleistungen ist freiwillig. Die Bearbeitungsfrist der Studienleistungen wird zu Beginn der Lehrveranstaltung vom Dozenten so festgelegt, dass ausreichend Bearbeitungszeit während des Semesters zur Verfügung steht. Die Bestnote kann auch ohne Bearbeitung der Studienleistungen erreicht werden.

Literatur

Basisliteratur

  • Borgatti, S. P., Mehra, A., Brass, D. J., & Labianca, G. (2009). Network Analysis in the Social Sciences. Science 323(5916), 892‐895.
  • Butts, C. T. (2009). Revisiting the Foundations of Network Analysis. Science, 325(5939), 414–416.
  • Cross, R., Liedtka J. & Weiss, L. (2005). A Practical Guide to Social Networks. Harvard Business Review 83(3), 124–132.
  • Kane, G. C., Alavi, M., Labianca, G. & Borgatti, S. P. (2014). What's Different about Social Media Networks: A Frame‐ work and Research Agenda. MIS Quarterly 38 (1), 275‐304.

Zusatzliteratur

  • Ahuja, G‐ (2000). Collaboration Networks, Structural Holes, and Innovation: A Longitudinal Study. Administrative Science Quarterly 45(3), 425‐455.
  • Ahuja, G., Soda, G. & Zaheer, A. (2012). The Genesis and Dynamics of Organizational Networks. Organization Science 23(2), 434‐448.
  • Borgatti, S. P. (2005). Centrality and Network Flow. Social Networks 27 (1), 55‐71.
  • Cross, R., Gray, P. H., Cunningham, S., Showers, M. & Thomas, R. J. (2010). The Collaborative Organization: How to Make Employee Networks Really Work. MIT Sloan Management Review 52(1), 83‐90.
  • Fischbach, K., Schoder, D. & Gloor, P. A. (2009). Analyse informeller Kommunikationsnetzwerke am Beispiel einer Fallstudie. Wirtschaftsinformatik 51(2), 164‐174.
  • Borgatti, S. P., Mehra, A., Brass, D. J., & Labianca, G. (2009). Network Analysis in the Social Sciences. Science 323(5916), 892‐895.
  • Gray, P. H., Parise, S. & Iyer, B. (2011). Innovation Impacts of Using Social Bookmarking Systems. MIS Quarterly 35(3), 629‐643.
  • Granovetter, M. S. (1973). The Strength of Weak Ties. American Journal of Sociology 78(6), 1360‐1380.
  • Hansen, M. T. (1999). The Search‐Transfer Problem: The Role of Weak Ties in Sharing Knowledge across Organization Subunits. Administrative Science Quarterly 44 (1), 82‐111.
  • Hinz, O., Skiera, B., Barrot, C. & Becker, J.U. (2011). Seeding Strategies for Viral Marketing: An Empirical Comparison. Journal of Marketing 75(6), 55‐71.
  • Howison, J., Wiggins, A. & Crowston, K. (2011). Validity Issues in the Use of Social Network Analysis with Digital Trace Data. Journal of the Association for Information Systems 12(12), 767‐797.
  • Kane, G. C. & Alavi, M. (2008). Casting the Net: A Multimodal Network Perspective on User‐System Interactions. Information Systems Research 19(3), 253–272.
  • Leonardi, P. M. (2014). Social Media, Knowledge Sharing, and Innovation: Toward a Theory of Communication Visibility. Information Systems Research 25(4), 796‐816.
  • McPherson, M., Smith‐Lovin, L. & Cook, J. M. (2001). Birds of a Feather: Homophily in Social Networks. Annual Review of Sociology 27, 415‐444.
  • Susarla, A., Oh, J. H. & Tan, Y. (2012). Social Networks and the Diffusion of User‐Generated Content: Evidence from YouTube. Information Systems Research 23(1), 23‐41.
  • Travers J. & Milgram, S. (1969). An Experimental Study of the Small World‐Problem. Sociometry 32(4), 425‐443.
  • Uzzi, B. (1997). Social Structure and Competition in Interfirm Networks: The Paradox of Embeddedness. Administrative Science Quarterly. 42(1), 35‐67.

 

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