Dozentenvorstellung

4. Dezember 2018

Wir möchten unseren neuen Dozenten für das Thema Networking begrüßen: Herrn Dr. Raphael H. Heiberger

Erstellt von: Sandra Flint

Kurz-Vita

Im November 2014 hat Herr Dr. Heiberger an der Otto-Friedrich Universität Bamberg zu „Die soziale Konstruktion von Aktienpreisen“ promoviert (Dr. rer. pol., summa cum laude). Von 2015 – 2018 war er über die Exzellenzinitiative an der Universität Bremen als Postdoc tätig und seit November leitet er als Principal Investigator ein BMBF-Projekt zu Big Data und Wissenschaftskarrieren. Von Fulbright, DAAD oder der Thyssen-Stiftung geförderte Auslandsaufenthalte ermöglichten ihm Forschungsaufenthalte und -kooperationen in Stanford, UC Berkeley oder UCLA. Seine Schwerpunkte liegen auf der Entwicklung von Methoden und Computational Social Science, darin vor allem Soziale Netzwerkanalyse und Natural Language Processing.

 

Auffassung von Sozialen Netzwerken (SNA)

Über einzelne Akteure hinausgehend, beschreibt die Netzwerkforschung die Relationen zwischen mehreren Akteuren und untersucht die Bedeutung von Netzwerkstrukturen (wie der Cluster- und Cliquenbildungen, Brückenverbindungen, Gatekeeper- oder Brokerpositionen) für die soziale Integration, für ökonomische und politische Prozesse und gesellschaftliche Entwicklungen.

Die theoretischen Konzepte und Methoden der Netzwerkforschung lassen sich auf unterschiedliche Themengebiete und Gegenstandsbereiche anwenden: Erforscht werden können persönliche, politische oder digitale Netzwerke, Netzwerke zwischen und Netzworking innerhalb von Organisationen, subkulturelle Szenen und soziale Bewegungen.

Bisherige Erkenntnisse erklären so unterschiedliche Phänomene wie die Bedeutung von Sozialkapital für die Karriere, die Erfolgsbedingungen von Innovationsnetzwerken in Unternehmen, oder die Vorhersage von Zyklen auf Finanzmärkten und Volkswirtschaften. Für letzteres Themengebiet (oft auch unter „Econophysics“ firmierend) interessiere ich mich besonders. Die beiden untenstehenden Publikationen könnten hierzu einen Einblick in die Möglichkeiten der Netzwerkforschung für ein besseres Verständnis von Märkten bieten.

Die SNA bietet darüber hinaus auch zahlreiche praktische Anwendungsmöglichkeiten, sei es das Visualisieren von Organisationsstrukturen, das statistische Auffinden von Brokerpositionen in Unternehmensnetzwerken oder die Analyse des eigenen Netzwerks um eigene Stärken und Schwächen genauer zu analysieren.

 

References

Heiberger, Raphael H. 2014. “Stock Network Stability in Times of Crisis.” Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications 393:376–81. doi:10.1016/j.physa.2013.08.053

Heiberger, Raphael H. 2018. “Predicting Economic Growth with Stock Networks.” Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications 489:102–11. doi:10.1016/j.physa.2017.07.022