Concepts and Methods of Social Network Analysis · „ein eindeutiges Muster des Wachstums (clear...

DR.!WEYER!C O N S U L T I N G !

Concepts and Methods of Social Network Analysis Parts 1-3 (Models and Empirical Examples)

Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften Berlin, Oct. 9-11, 2017

Sorry for mixing English and German slides ...

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§  1984: Univ. Marburg §  Promotion

§  1991: Univ. Bielefeld §  Habilitation

§  2002: TU Dortmund §  Professor für Techniksoziologie

§  www.johannesweyer.de

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Complex adaptive systems (CAS)

§  ...

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Networks – everywhere?

§  Friendship networks §  Data networks §  Supply chain networks §  Social networks §  Networks of organizations §  etc. §  ... §  ...

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Two types of network analysis

§  Formal analysis §  Relations (nodes and links) §  ... within markets, hierarchies, groups etc.

§  Specific type of coordination §  Autonomy and cooperation §  Flexibility and efficiency §  Reduces uncertainty §  Increases productivity à innovation

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Methods – part 1

§  Nodes are characterized by §  Specific individual properties §  Positions within a network of relations

§  Relationism

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Methods – part 2

§  Networks of organizations §  New type of coordination of actors §  Continuum or mixture? §  Case studies

§  Symmetrical constellations §  Innovation networks §  Regional networks

§  Asymmetrical constellations §  Strategic networks §  Policy networks à role of the state

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Types of relations (materielle?)

Vernetzung (latente)

Beziehung „reale“,

manifeste Interaktion

Technisches Netzwerk

bimodales Netzwerk*

(X) X ?

Freundschafts-netzwerk (z.B. Gruppe)

(X) X X

* Bei bimodalen Netzwerken wird die Beziehung zwischen den Akteuren durch ein gemeinsam geteiltes Ereignis (z.B. Besuch von Soziologie-Kongressen) konstruiert.

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Programme

1.  Introduction 2.  Networks, Markets, Hierarchies (Powell 1990) 3.  Innovation networks (Weyer 2014b) 4.  Governance (Weyer et al. 2015) 5.  Methods of SNA (Jansen/Diaz-Bone 2011) 6.  Software for SNA (www.gephi.org) 7.  Experimentation with Gephi 8.  Data Networks in the Age of the Internet (Eagle/Pentland 2006) 9.  Final discussion

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2. Networks, Markets, Hierarchies (Powell 1990)

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Netzwerke als neuartiger Typus der Handlungskoordination §  NW als spezifische Form des ökonomischen Tauschs (213)

bzw. der Koordination ökonomischer Aktivitäten (219) §  Transaktionskostentheorie (Williamson)

§  drei Modi von Organisation: Markt, Hierarchie, Netzwerk (214, 221) §  kein Kontinuum (218), sondern eigenständige Form (219f.),

eigene Logik (220) §  Markt und Hierarchie historisch spät entstanden (216f.) §  Details zu den drei Typen S. 222ff.

§  verschiedene Muster der NW-Entstehung, keine allgemeine Erklärung (251f.)

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Beispiele

§  Netzwerke in Handwerksindustrien §  Baugewerbe, Buchindustrie, Filmindustrie (228ff.)

§  regionale Ökonomien (232ff.) §  strategische Allianzen (239ff.) §  vertikale Desintegration (245ff.)

§  Grenzen der vertikalen Integration

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Merkmale von Netzwerken

§  Reduktion von Unsicherheit §  schneller Zugriff auf Informationen §  Verlässlichkeit (251) §  Zugang zu neuer Technologie und neuen Märkten (240) §  Wissensaustausch (252f.) §  Geschwindigkeit/Innovation (254) §  Vertrauen (255)

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Diskussion

§  Kontinuum? (218 vs. 243) §  drei Typen von Organisation (214)

§  oder Organisation = Hierarchie? (223) §  ein Netzwerk oder Netzwerk von (sich überlappenden)

Netzwerken mit unterschiedlichen Partnern? (233, 242) §  Beispiele: Emilia Romagna (234f.), Airbus (239), US-

Automobil-Industrie (249) §  Fusionen rar? (240) §  Risiken von Netzwerken (245, 249) §  Verzicht auf Autonomie? (241 vs. 243)

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Types of coordination

Markt Hierarchie/ Organisation

Netzwerk

Koordinationsmittel Preise formale Regeln Vertrauen

Koordinationsform spontan, spezifisch geregelt, unspezifisch

diskursiv

Akteurbeziehungen unabhängig abhängig interdependent

Zugang offen geregelt begrenzt, exklusiv

Zeithorizont kurzfristig langfristig mittelfristig

Konfliktregulierung Recht Macht Verhandlung

Quelle: Weyer 2014, unter Bezug auf Powell 1990; Mill/Weißbach 1992; Willke 1995)

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3. Empirical studies and conceptual models (Weyer 2014b and different other sources)

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Introduction

§  Innovation processes §  Uncertainty and risk

§  Innovation networks §  coping with uncertainty and risk §  inter-organizational learning

§  Two approaches §  qualitative: case studies §  qualitative: formal indices

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New wine in old bottles?

§  Turning point in 1980? §  Regional networks of craft industries §  20th century: market and hierarchy dominant

§  Growth of networks especially in new industries à chart

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Introduction Innovations-Netzwerke 221

< 70 70-74 75-79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89

BiotechITNeue Mat

Abbildung 1: Wachstum neu etablierter Technologie-Kooperationen (Freeman 1991: 503)

Die Datenbestände der Datenbank RECAP (www.recap.com) der Consulting-Firma Deloitte belegen, dass dieser Trend sich in den 1990er Jahren ungebrochen fortsetzte (vgl. Saviotti 2009: 31) – mit zum Teil stürmischen Zuwachsraten in einzelnen Jahren.

Dieses quantitative Wachstum ging zudem mit einer qualitativen Neubewertung von Koope-rations-Beziehungen einher. Aufgrund der zunehmenden technologischen Kompetenz auch kleinerer Partner wurden aus abhängigen Subunternehmen immer mehr gleichberechtigte Partner (Freeman 1991: 505). Die „Basis für annähernd gleichberechtigte und vertrauensvol-le Beziehungen“ waren, folgt man der Analyse von Christopher Freeman, „die technologi-sche Kompetenz und Spezialisierung“ (506) der am Netzwerk beteiligten Firmen, deren Know-how-Basis sich im Zuge der fortschreitenden gesellschaftlichen Modernisierung im-mer weiter ausdifferenzierte.

Als weitere Faktoren für den Boom des Konzepts der Innovations-Netzwerke gilt die japani-sche Industriepolitik der 1980er Jahre, die ihren Schwerpunkt auf kollaborative Netzwerk-projekte setzte und in den Folgejahren von nahezu allen Industriestaaten kopiert und imitiert wurde (Freeman 1987; Krupp 1993).

Ein neuer Innovationstypus?

Schließlich gilt die enorme Beschleunigung, die mit der umfassenden Einführung der Infor-mationstechnologie einherging, als ein wesentlicher „trigger“, der die Entwicklung hin zu Innovations-Netzwerken vorangetrieben hat, und zwar in zweierlei Hinsicht:

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New type of innovation?

§  New type of innovation in IT industry? §  complex, networked systems §  real-time communication

§  Open, modular systems (Langlois/Robertson 1992) §  decentralized networks §  autonomous, but competitors §  open standards

§  high tempo of learning and innovation

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Transitional phenomenon?

§  Only in early stages of innovation? (Hirsch-Kreinsen 2002)

§  no „provisional or transitional step“ §  but „commonplace“ (Powell/Grodal 2005)

§  Apollo project (state driven) §  Human Genome project (network driven)

§  Coexistence of different types (Pyka et al. 2009) §  no decrease in phases of stability à chart §  Shift from joint ventures to networks

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Patterns of growth

224 Johannes Weyer

„ein eindeutiges Muster des Wachstums (clear pattern of growth)“ auf (Hagedoorn 2002: 480) – mit steilen Anstiegen in den 1980er und dann wieder ab Mitte der 1990er Jahre (siehe Abbildung 2).

19601962196419661968197019721974197619781980198219841986198819901992199419961998

Abbildung 2: Wachstum neu etablierter F&E-Partnerschaften (Hagedoorn 2002: 480)

John Hagedoorn hat diese Daten weiter aufgeschlüsselt und dabei einen deutlichen Trend weg vom Joint Venture hin zu vertraglichen Formen der Zusammenarbeit festgestellt. Joint Ventures sind Gemeinschaftsvorhaben, in denen die kooperierenden Unternehmen gemein-sam eine separate Organisation gründen, deren Zweck beispielsweise die Entwicklung eines neuen Produkts ist (Hagedoorn 2002: 478, 490). Bei vertragsbasierter Kooperation stehen hingegen zeitlich begrenzte F&E-Projekte, die gemeinschaftliche Nutzung von Ressourcen sowie die Verwertung der Resultate durch alle Partner im Mittelpunkt, was eine höhere Fle-xibilität bedeutet (479, 490), aber auch zu Konflikten bezüglich der Verwertung der Produkte bzw. der Verfügung über die betreffenden Rechte führen kann.

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Patterns of growth (cont.) Innovations-Netzwerke 225

19601962196419661968197019721974197619781980198219841986198819901992199419961998

Abbildung 3: Anteil der Joint Ventures an den neu etablierten F&E-Partnerschaften (Hagedoorn 2002: 481)

Seit 1960 ist der Anteil der Joint Ventures von 100 Prozent auf unter 10 Prozent (im Jahr 1998) gefallen (siehe Abbildung 3), was Hagedoorn so interpretiert, dass das enorme Wachs-tum der Innovations-Netzwerke im Wesentlichen auf die weite Verbreitung des kontraktuel-len Typus und weniger auf die Verbreitung des älteren Typus des Joint Ventures zurückzu-führen ist (481, 490).

Innovations-Netzwerke haben sich also zum Erfolgsmodell entwickelt, was jedoch nicht darüber hinwegtäuschen darf, dass spätestens seit Mitte der 1990er Jahre der Netzwerkbe-griff auch in der Öffentlichkeit inflationär und in modischer Manier verwendet wurde (vgl. kritisch Krücken/Meier 2003). Auch in der Wissenschaft mehrten sich die kritischen Stim-men, die davor warnten, den Netzwerkgedanken zu überziehen (vgl. u.a. Dolata 2001; Hirsch-Kreinsen 2002; vgl. auch Abschnitt 4.4).

4 Wie funktionieren Innovations-Netzwerke? Wie bereits erwähnt, gibt es zwei Wege, sich dem Phänomen Innovations-Netzwerk empi-risch zu nähern: entweder über die Beschreibung des spezifischen Mechanismus der vertrau-ensvollen Kooperation oder über die – meist quantitativ-statistische – Vermessung der Effek-te von Netzwerken. In Abschnitt 4 stehen zunächst die spezifischen Qualitäten von Netzwer-ken im Mittelpunkt.

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StreetScooter

§  “modulare Produktstrukturen” (Kampker et al. 2015, S. 78)

§  “iterativer Verbesserungsprozess” (S. 79) §  “selbstoptimierendes, lernendes

Produktionssystem” (S. 79, 83) §  “dezentrale, bedarfsgerechte

Informationsbereitstellung in der lernenden Fabrik” (S. 79)

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StreetScooter (cont.)

§  “Entgegen der herkömmlichen, hierarchischen Lieferantenstrukturen wird den Unternehmen hier ein hohes Maß an Eigenständigkeit ermöglicht und damit ein unmittelbarer Austausch von Informationen, deren Interpretation und eine zeitaktuelle Umsetzung ermöglicht. Hauptelemente dieses Ansatzes sind die kooperative und vertrauensvolle Beziehung zwischen den Netzwerkpartnern, deren Heterogenität und eine systemunterstützte Kommunikation durch ein integratives Product-Life-Cycle-Management.” (S. 83)

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Conceptual models of innovation networks

Qualitative approaches §  System builder (Hughes) §  ANT (Callon) §  Self-organizing networks (Kowol/Krohn) §  Phase model (Weyer et al.) Quantitative approaches §  Empirical evidences

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Sozio-technisches System

§  Kopplung heterogener Komponenten

§  „System builder“ Thomas Alva Edison §  nicht nur Glühbirne §  sondern System der elektrischen

Beleuchtung

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„System builder“

§  Steve Jobs §  nicht nur MP3-Player §  sondern System des digitalen

Vertriebs von Musik

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Humans Nonhumans

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Actor-Network Theory (ANT)

§  Latour, Callon, Law u.a. §  posthumanistisches Konzept §  Mitwirkung der „non-humans“ (Aktanten) §  symmetrische Anthropologie §  heterogeneous networking

§  provozierende Thesen §  aber: Widerlegung durch Collins/Yearley (1992)

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a) Bodenschwellen

§  Aktant als „Delegierter“ §  in Abwesenheit des menschlichen

Konstrukteurs §  Fähigkeit, etwas zu bewirken §  keine Intentionalität

§  Kritik §  suggestiv §  nicht interaktiv §  harte Steuerung

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b) Muscheln (Socio-technical networks)

3 Wissen- schaftler

Fischer

Muscheln

Konsu- menten

Wissen- schaft

Kommune

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b) Muscheln - 2 -

§  Handlung als Resultat eines Geflechts von Akteuren und Aktanten §  Beispiel: Stromausfall Münsterland Nov. 2005

§  Kritik §  keine echte Symmetrie §  nicht interaktiv §  keine echte Kooperation §  macchiavellistisches Konzept §  alles im Fluss? §  menschliche Akteure als passive Statisten?

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c) Waffen

§  Hybrid-Akteur §  entsteht durch „Vermittlung“ §  Fusion; zusammengesetzter Agent

§  Kritik: asymmetrisch

§  Handeln als Eigenschaft verbundener Akteure

§  Kritik §  keine Analyse der Interaktion von Akteuren und Aktanten §  keine Befassung mit avancierter Technik

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Kritik der ANT

§  Sprachspiel, Metaphorik §  Empirie-Defizit

§  siehe aber Krummheuer, Meister et al.

§  keine Symmetrie §  “non-humans” nicht an Aushandlungsprozessen beteiligt

§  Missverständnis? §  Interaktions-Ebene: Aktiv-Werden von Technik §  Diskurs-Ebene: keine Handlungsträgerschaft von Technik

§  Ausweg: Mehrebenen-Modell (MLP, HMSE)?

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Self-organizing networks

§  Equal-ranked players (Kowol/Krohn 1995) §  Producers and suppliers §  Pilot user (à lead user)

§  Recursive coupling of strategies §  Interactive learning §  Creation of context of utilization

§  Spontaneous emergence of „Eigenlösung“ (eigensolution) §  Self-inforcing feedback mechanism

§  Critical remarks §  Final result = (eigen-)solution?

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Phasenmodell der Technikgenese (1997)

§  These: Technikgenese als mehrstufiger Prozess der sozialen Konstruktion von Technik §  getragen von (wechselnden) sozialen Netzwerken

§  Ziel §  generalisierbares Modell der Technikgenese §  keine „Ein-Fall-Theorie“

§  Methode §  vier Fallstudien (sekundäranalytisch) §  vergleichende Perspektive

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Fallstudien

§  Personal Computer (1974-1985)

§  Astra (1945-1994)

§  Transrapid (1922-1996)

§  Airbus (1965-1990)

Staatliche Technikprojekte

Privatwirtschaftliche Technikprojekte

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C Varia

ließu

Closure 1 Closure 2 Closure 3

Technikpfade: Verzweigung und Schließung

B2/C C

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Technikgenese in netzwerktheoretischer Perspektive

§  Phasen der Offenheit und Unsicherheit §  Abfolge von Öffnung und Schließung (Alternativen)

§  Akteur-Netzwerke als Träger und Motor des Prozesses §  Aushandlungsprozesse (an Verzeigungspunkten) §  kombiniert Voluntarismus und Determinismus §  Rekurs auf SCOT und Zyklenmodell

§  Frühphase: keine Irreversibilität

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Phasenmodell (2)

§  Gesamtstruktur des Innovationsprozesses §  Innovationsprozesse sind zielgerichtet (Sequenz) §  keine chaotische Ansammlung

§  mehrstufiger Prozess der sozialen Konstruktion von Technik §  drei (idealtypische) Phasen:

Entstehung, Stabilisierung, Durchsetzung §  jede Phase erbringt spezifische Leistungen §  Pfad mit „Fluchtpunkt“

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Phasenmodell der Technikgenese

Phase Akteurkonstellation Sozialer Mechanismus

Leistung

Entstehung unstrukturiert, Außenseiter

informelle Kommunikation

sozio-technischer Kern

Stabilisierung „enge“ soziale Netzwerke: Kopplung hetero-gener Akteure

soziale Schließung Prototyp

Durchsetzung „weite“ soziale Netzwerke

soziale Schließung dominantes Design; Dekontextualisie-rung; Konstruktion des Bedarfs

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PC-Netzwerk (Phase 1: 1974-1977)

Microsoft

Digital Research

Magazine Messen

Silicon Valley

Software

Hardware

Homebrew CC

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Altair-Computer

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Entstehungsphase: Sozio-technischer Kern

§  technisch-instrumentelle Konfiguration §  allgemeines Konstruktionsprinzip

§  soziale Konfiguration

§  (antizipiertes) Arrangement von Akteuren

§  These §  Der sozio-technische Kern bleibt über alle Phasen der

Technikgenese erhalten.

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Sozio-technischer Kern - Beispiele

Personal Computer •  offene Architektur •  individuelle Anwender •  vertikale Desintegration der

Hersteller

Airbus •  europäische

Gemeinschaftsproduktion •  technisch fortgeschritten •  wirtschaftlich

konkurrenzfähig

Astra •  globale Kommunikation •  aktive Satelliten (medium

power) •  geostationärer Orbit

Transrapid •  spurgeführt, aber berührungsfrei •  Hochgeschwindigkeitsverkehr •  Punkt-zu-Punkt-Verbindungen •  Alternative zu bestehenden

Verkehrsträgern

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Stabilisierungsphase: Prototyp

§  enges Netzwerk strategiefähiger Akteure §  Aushandlung, Kompromisse etc. §  soziale Schließung, Immunisierung

§  bringt Projekt über “Durststrecke” §  funktionsfähiger Prototyp §  Konzentration auf Schlüsselprobleme

§  z.T. neue Akteure §  Beispiel Personal Computer

§  Apple überführt PC vom Bastlerkontext in professionelles Umfeld

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Handel

Software Hardware

semiprof. Anwender

Risiko- kapital

VisiCalc Motorola

Tandy Commodore

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Durchsetzungsphase: Dominantes Design

§  neue Akteure §  Nutzer, Drittfirmen, Staat u.a.m.

§  Dekontextualisierung §  Etablierung der neuen Technik am Markt §  Konstruktion des Bedarfs §  sozialer Konstruktionsprozess (!)

§  Akteur-Netzwerke §  soziale Schließung §  Verständigung auf ein dominantes Design (siehe SCOT)

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Büromarkt

Software

Hardware IBM

Compaq Apple

Microsoft Intel

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Büromarkt

PC-Netzwerk (1985-1995)

Software

Hardware IBM

Microsoft Intel

Compaq

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Zusammenfassung

Phase Akteurkonstellation Sozialer Mechanismus

Leistung

Entstehung unstrukturiert, Außenseiter

informelle Kommunikation

sozio-technischer Kern

Stabilisierung „enge“ soziale Netzwerke: Kopplung heterogener Akteure

soziale Schließung Prototyp

Durchsetzung „weite“ soziale Netzwerke soziale Schließung dominantes Design; Dekontextualisierung; Konstruktion des Bedarfs

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Fazit (1) – Erfolgreiche Innovation ...

§  „... wenn in einem mehrstufigen Prozess der sozialen Konstruktion von Technik gesellschaftliche Lernprozesse angestoßen werden, die über die sozialen Netzwerke hinaus gehen, welche ursprünglich Träger und Motor der Technikentwicklung waren.“ (Weyer et al. 1997: 52)

§  ... Dekontextualisierung

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Fazit (2) – Erfolgsfaktoren

§  offene Architektur §  Sequenz von Innovationsakten §  Rekonfiguration des Netzwerks §  Einbeziehung von Nutzern (Öffnung in Phase 3) §  Schaffung von Anwendungskontexten §  soziale Einbettung von Technik

§  Technologiepolitische Botschaft §  Staat ein Akteur unter mehreren

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Kritik am Phasenmodell

§  zu konventionell §  Rückkehr zu linear-sequenziellen Konzepten? §  zu wenig Rekursionen

§  zu wenig SCOT

§  Kritik von Dolata, Hirsch-Kreinsen et al. §  Koordinationsprobleme §  transitorisches Phänomen §  Machtbeziehungen

§  (fundamentale) Kritik von ANT (Latour et al.)

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3. Empirical studies (cont.)

| 2017 | 57

(Cor-)relation of networks and innovation

§  Quantitative approach §  Patents as indicators

§  Types of ties (Granovetter 1973) §  Weak ties §  Strong ties

§  Radical innovations §  Cycle of learning §  Centrality as success factor

§  Network success hypothesis §  Contested (Witt 2004)

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Codification of knowledge and knowledge transfer

24 Johannes Weyer

Abbildung 6: Wissenskodifizierung und Wissenstransfer (Powell/Grodal 2005: 76)

Der Nutzen dieser pseudo-quantifizierenden Darstellung erschließt sich allerdings nur, wenn man unterstellt, dass die Nutzenfunktion (b) einen anderen Verlauf hat als die Kostenfunkti-on (c); d.h. das Ergebnis steckt bereits in den Prämissen. Einen weiterführenden Erkenntnis-wert hat das Schaubild offenkundig nicht.

Als Fazit zu den empirischen Arbeiten zu Netzwerkeffekten lässt sich also festhalten, dass mit quantitativ-statistischen Verfahren deutliche Evidenzen für die These gefunden wurden, dass Netzwerke sich positiv auf den Innovations-Output von Unternehmen auswirken. Dies ergänzt und bestätigt die Befunde der qualitativen, fallbasierten Studien, die in Abschnitt 4 vorgestellt wurden.

6 Fazit: Quantitative und qualitative Analysen von Innovations-Netzwerken

Vergleicht man die unterschiedlichen methodischen Herangehensweisen, so ergibt sich fol-gendes Bild:

x Quantitative Analysen weisen mit Hilfe statistischer Verfahren positive Netzwerk-Effekte anhand einer großen Zahl von Fällen nach. Sie befassen sich vorrangig mit Output- bzw.

implizit a) Kodifizierung explizit

gering

c b) Kosten c) Nutzen

| 2017 | 59

Dikova 2015

§  Do internal and external knowledge sources substitute for each other or do they complement each other?

§  Results §  Internal sources help to increase incremental

innovations. §  External sources support radical innovations. §  Combination of both decreases the effect.

| 2017 | 60

Internal and external knowledge sources

sbr 67

I prepare two sets of OLS regressions to assess the relations proposed in my hypotheses for the two alternative dependent variables radical innovation performance (Table 2) and in-cremental innovation performance (Table 3). Each set of regressions contains five models. Model 1 serves as the base model that I use to examine the effect of my control variables on the dependent variable. In Table 2, the control variables that are positive and signifi-cantly associated with my dependent variable radical innovation performance are geo mar-ket (level of internationalization), start-up, alliances, abandoned innovation activity, and absorptive capacity. Firm size (larger firms) is negative and significantly associated with radical innovation performance. In Table 3, for my other dependent variable, incremental innovation performance, only two control variables are significant. Firm size is negatively associated and start-up is positively associated with incremental innovation performance.

Table 2: Regression Analysis for Dependent Variable Radical Innovation Performance

Model I – Controls II – Main effects III – Main effects IV – Main effects V – Interaction

+ + + +

+ Control variables

Explanatory power

| 2017 | 61

sbr 67

Table 3: Regression Analysis for Dependent Variable Incremental Innovation Performance

Model I – Controls II – Main effects III – Main effects IV – Main effects V – Interaction

Models 2 and 3 introduce the two independent variables, internal knowledge search and external knowledge search. I find that the individual effects of both variables are significant and positively associated (p < 0.001) with both radical innovation performance (Table 2) and incremental innovation performance (Table 3). Further, adding either of these inde-pendent variables to the innovation performance model significantly improves the ex-planatory power of the model. My results show that adding the internal knowledge search variable to the radical innovation performance analysis (Table 2) base model results in a significant F change (12.64, p < 0.001) as does adding the external knowledge search vari-able to this base model (F change = 18.65, p < 0.001). For my incremental innovation performance analysis (Table 3) I find that adding the internal knowledge search variable to

+ Control variables

Explanatory power

| 2017 | 62

Fritsch/Kauffeld-Monz 2010

§  Impact of network structure on knowledge transfer

§  Method §  Survey of 300 firms §  16 regional innovation networks

§  Dependent variables §  Extent of information and knowledge shared

§  Independent variables §  Network measures (cohesion, density, broker) §  Individual features (size, experience)

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!Information and knowledge exchange

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Summary

§  Quantitative approaches §  Large number of firms/organizations §  Statistical measures §  Output data (patents)

§  not interested in networking §  individual firm §  networks as market-like infrastructure

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Summary (cont.)

§  Qualitative approaches §  Low number of firms/organizations §  Singular cases

§  Thick description §  Qualitative data (interviews, documents etc.)

§  Mechanism of networking (trustful reciprocal cooperation) §  Contribution to sociological theory §  Networks as unique type of coordination

§  Difficult to provide strong evidence

Concepts and Methods of Social Network Analysis · „ein eindeutiges Muster des Wachstums (clear...

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