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In diesem Beitrag werden Exponential Random Graph Modelle (ERGM) beschrieben, mit denen die Auftretenswahrscheinlichkeit eines Netzwerkes als Abweichung von Zufallsnetzwerken erklärt wird. Merkmale der Knoten (Akteure), der Dyaden sowie netzwerkstrukturelle Eigenschaften können im ERGM als erklärende Variablen herangezogen werden. Im Anschluss an einen kurzen Überblick über die Entwicklung des Modells wird das grundlegende Prinzip des ERGM erläutert und anhand eines Beispiels illustriert. Sodann werden neuere Entwicklungen dargestellt. Dazu gehören längsschnittliche Modellierungen von Netzwerken, die der Logik der speziell für den Längsschnitt entwickelten stochastic actor oriented model (SAOM) gegenübergestellt werden.

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ERGM

  • 章节

  • 发表日期：

    2025年

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  • Michael Windzio

摘要

In diesem Beitrag werden Exponential Random Graph Modelle (ERGM) beschrieben, mit denen die Auftretenswahrscheinlichkeit eines Netzwerkes als Abweichung von Zufallsnetzwerken erklärt wird. Merkmale der Knoten (Akteure), der Dyaden sowie netzwerkstrukturelle Eigenschaften können im ERGM als erklärende Variablen herangezogen werden. Im Anschluss an einen kurzen Überblick über die Entwicklung des Modells wird das grundlegende Prinzip des ERGM erläutert und anhand eines Beispiels illustriert. Sodann werden neuere Entwicklungen dargestellt. Dazu gehören längsschnittliche Modellierungen von Netzwerken, die der Logik der speziell für den Längsschnitt entwickelten stochastic actor oriented model (SAOM) gegenübergestellt werden.