NWK-Masterthesen - pantucek.com

vermeintlich einfach zu erfassenden Daten stellen eine Komplexitätsreduktion dar,
die das Ziehen einfacher Schlussfolgerungen nahe legt. Hier ist, wie einleitend
erklärt, große Vorsicht geboten, da
a) unklar ist, was die errechneten Werte bedeuten
b) die mathematischen Zahlen eine Scheingenauigkeit aufbauen
Um den Punkt a) besser in den Griff zu bekommen, werden in der nachfolgenden
Datenauswertung über eine noch recht kleine Stichprobe Durchschnittswerte
berechnet, die dann den Normalitätserwartungen (vgl. auch Kap. 8.1.) gegenüber
gestellt werden.
Zu Punkt b) ist zu bemerken, dass hier die Schwierigkeiten lauern, was die
Zuverlässigkeit der Schlussfolgerung anbelangt: und wenn die Schlussfolgerung aus
einem Datensatz noch so korrekt ist, wird sie in die Irre führen, wenn der Datensatz
die Realität nicht korrekt abbildet. Dass der Anspruch „korrekt“ in diesem
Zusammenhang immer nur näherungsweise erfüllt werden kann, wurde aus der
Darstellung der Ergebnisse in Kapitel 6 bereits deutlich. Exemplarisch soll hier noch
ein Beispiel zum Merkmal Dichte angeführt werden, das ja mit dem Auge besonders
schlecht „auszuwerten“ ist und daher den Rückgriff auf vermeintlich klare
mathematische Berechnungen besonders nahe legt.
Abbildung 32: Netzwerkkarte von Christine, 28 Jahre – „falsche“ und korrigierte Variante
Die beiden oben abgebildeten NWKs zeigen also ein und dasselbe soziale Netzwerk
von Christine. Es wurde von einem Feldmitarbeiter im Rahmen des
Forschungsprojekts mit einer älteren Version der easyNWK erstellt. Damals griff das
Programm noch nicht automatisch ein, wenn Personen außerhalb der Karte, das
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