Bergische Universität Wuppertal
Fachbereich Mathematik und Naturwissenschaften
Angewandte Mathematik - Numerische Analysis (AMNA)

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Matthias Ehrhardt

Numb3rs - Die Logik des Verbrechens

Wie analysiert man soziale Netzwerke?

Leerraum

Materialien für Interessierte zum Vortrag

Die Zielgruppe sind Schüler ab der 11. Klasse.
Zum Mitmachen wird ein roter und ein blauer Stift benötigt.

Leerraum


Das MATEMA-Logo (ein Luchs, copyright by Ulf Grenzer)


Beschreibung

In der US-amerikanischen Fernsehserie Numb3rs - Die Logik des Verbrechens (CBS, ProSieben/SAT1) werden (reale) mathematische Verfahren eingesetzt, um z.B. Tatorte und Tatzeiten genau zu bestimmen. Ebenso werden Täterprofile durch mathematische Methoden modelliert und auch die Grenzen dieser Modellierung aufgezeigt, z.B. wenn (unberechenbare) Emotionen ins Spiel kommen.

FBI Agent Don Eppes arbeitet in Los Angeles an äußerst schwierigen und misteriösen Kriminalfällen. Zu seinem Glück hat er einen kleinen Bruder, Charlie, der ein brillianter junger Professor der angewandten Mathematik an der nahegelegenen südkalifornischen Technischen Universität CalSci ist.

In den Folgen 2-12 "Das Dominoprinzip" ("The OG") und 2-16 "Protest" analysiert Charlie sog. soziale Netzwerke; in der Realität sind das z.B. Gangstergruppen oder Terroristennetzwerke - mathematisch sind das sog. Graphen. Das Ziel ist es, in diesem Netzwerk den möglichen Führer bzw. die Entscheidungsträger zu identifizieren (und das ist nicht so offensichtlich wie es klingt).

Ich werde im Vortrag zunächst die professionelle Software Vizster und die freie Software Social Networks Visualizer (SocNetV) zur Netzwerkanalyse zeigen und dann anhand von elementaren Beipielen die drei wichtigsten Merkmale zur Identifierung des Bosses einer Gruppe erklären.

Im zweiten Teil des Vortrags werde ich das verwandte Kleine-Welt-Phänomen (engl. small world phenomenon) ("Die Welt ist ein Dorf") vorstellen und anhand des US-Schauspieler Kevin Bacon und des Mathematikers Paul Erdös erklären.

Am Ende zeige ich 2 'praktische' Anwendungen der Netzwerkanalyse: Mannschaftsgraphen der Fussball WM 2010 zur Bestimmung der Spielstärke und Graphen der Eurovision Song Contest (ESC) zur Analyse des Abstimmverhaltens ('Cliquenbildung'). Eine Untersuchung des Netzwerk-Graphens des ESC 2010 zeigt hierbei, dass Lena (Deutschland) einen eher kleinen 'Clustering Koeffizient' aller Teilnehmer hatte.

Bemerkungen

Dieser Vortrag enstammt dem Seminar: Mit Mathematik Kriminalfälle lösen im SS 2008 an der TU Berlin


PS

Natürlich treten diese sozialen Netzwerke auch in vielen anderen Bereichen auf: das Web, Facebook, Karierrenetzwerke, aber auch Ausbrüche von ansteckenden Krankheiten sind ein soziales Netzwerk. Weitere Anwendungen sind

Referenzen für den Vortrag

  1. L. Barabási, H. Jeong, Z. Néda, E. Ravasz, A. Schubert und T. Vicsek, Evolution of the social network of scientific collaborations , 2001.
  2. K. Devlin und G. Lorden, The Numbers behind NUMBR3RS - Solving Crime with Mathematics, Plume Book, 2007.
  3. B.H. Erickson, Secret Societies and Social Structure, Social Forces 60, (1981), 188-210.
  4. L.C. Freeman, Centrality in Social Networks: Conceptual Clarification, Social Networks 1 (1979), 215-239.
  5. J. Heer und D. Boyd, Vizster: Visualizing Online Social Networks, Berkeley, 2005.
  6. V.E. Krebs, Uncloaking Terrorist Networks, First Monday 7 (2002).
  7. J. Markoff und S. Sengupta, Separating You and Me? 4.74 Degrees, The New York times, November 21, 2011.
  8. D.J. Watts and S.H. Strogatz, Collective dynamics of 'small-world' networks, Nature 393 (1998), 440-442.
  9. D.J. Watts, Small Worlds: The Dynamics of Networks Between Order and Randomness, Princeton University Press, Princeton, 1999.
  10. D.J. Watts, Networks, Dynamics, and the Small-World Phenomenon, American Journal of Sociology 13 (1999), 493-527.

Software

Links

Vertiefende Literatur

  1. U. Brandes, A Faster Algorithm for Betweeness Centrality, Journal of Mathematical Sociology 25 (2001), 163-177.
  2. J.A. Davis und S. Leinhardt, The Structure of Positive Relations in Small Groups, In J. Berger (ed.), Sociological Theories in Progress 2, 1972, Seiten 218-51.
  3. P.W. Holland und S. Leinhardt, A Method for Detecting Structure in Sociometric Data, American Journal of Sociology 70 (1970), 492-513.
  4. P.W. Holland und S. Leinhardt, Transitivity in Structural Models of Small Groups, Comparative Group Studies 2 (1971), 107-124.
  5. D.J. Watts und S.H. Strogatz, Collective dynamics of 'small-world' networks, Nature 393 (1998), 409-10.
  6. T. Schank und D. Wagner, Approximating Clustering Coefficient and Transitivity, J. Graph Algorithms Appl. 9 (2005), 265-275.
  7. J. Scott, Social Network Analysis, A handbook, 2000.
  8. S.Wasserman und K. Faust, Social Network Analysis. Methods and Applications, 2000.

Eurovision Song Contest



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Applied Mathematics & Numerical Analysis Group

Last modified: 06/16/2005 16:16:24   Disclaimer   ehrhardt@math.uni-wuppertal.de