Alles Gephi, oder was?

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Ja, was ist das denn? Schick sieht es ja schon aus, aber hat das einen tieferen Sinn, vom künstlerischen mal abgesehen…?

Hat es. Für den letzten Themenblock des SOOC1314 habe ich mich mal mit der OpenSource Software Gephi beschäftigt. Quelloffen ist ja immer gut, wenn wir uns an dieser Stelle an den Vortrag von Marius Melzer vom CCC erinnern, über den ich hier geschrieben habe. Nun also Gephi. Was ist denn das schon wieder?

Netzwerkanalyse mit Gephi

Gephi ist ein Programm zur Visualisierung von Netzwerken jeder Art. Zuerst sah es ziemlich verwirrend aus, aber mit dem Tutorial-Video kann man sich schnell einarbeiten. Dort wird beschrieben, wie man seine Facebook-Daten mit Gephi veranschaulicht. Das habe ich zwar auch gemacht, aber da ich Facebook nur sehr eingeschränlt nutze, ist das bei mir nicht sehr aussagekräftig.

Stattdessen habe ich versucht, selbst ein Netzwerk mit Gephi zu erstellen. Bei der Beschreibung im oben erwähnten Video liegt ja eine Datei zugrunde, mit deren Hilfe Gephi selbst das Netzwerk anzeigt, man kann dann nur verschiedene Layouts laufen lassen und nach unterschiedlichen Parametern filtern. Wenn man selbst das Netzwerk erstellt, fängt man sozusagen bei Null an.

Netzwerke selbst erstellen

Der Einfachheit halber habe ich mich entschieden, meine Familie als Grundlage für das Netzwerk zu nehmen. Die ist groß und relativ unübersichtlich, und ich war gespannt, was Gephi daraus machen würde. Die Knoten des Netzwerkes zu erstellen ist einfach, man geht einfach im Menü Data Laboratory auf „add node“ und gibt den Namen des Knotens, in dem Fall der Person, ein. Unter Overview werden die einzelnen Knoten angezeigt. Dort kann man sie auch mit Hilfe eines Mauswerkzeugs verbinden. Die Verbindung ist prinzipiell auch im Data Laboratory unter „add edge“ möglich, dort muss man aber die zu verbindenden Knoten in einem Dropdown-Menüü auswähle, das wird recht schnell unübersichtlich.

Klick. Klick. Klick. Klick. Klick. …

Die ganzen Knoten zu verbinden ist recht viel Klickerei und manchmal auch verwirrend, aber es hilft, wenn man zwischendurch mit den verschiedenen Möglichkeiten im Layout-Menü etwas rumspielt. Dadurch kommen miteinander verbundene Knoten auch näher an einen Fleck. Je mehr Verbindungen ein Knoten hat, desto mehr rückt er ins Zentrum des Netzwerks. Sehr positiv ist mir aufgefallen, dass alle bestehenden Verbindungen eines Knotens hervorgehoben werden, wenn man ihn mit dem Mauszeiger berührt. Das führt zu einem wesentlich besseren Überblick.

Wenn man dann glaubt, alle Verbindungen zu haben, kann man verschiedenes damit anstellen. Man kann zum Beispiel zusammengehörende in gleichen Farben darstellen lassen, und man kann die Knotengröße umsetzen. Rein- und rauszommen sowieso, und auch sonst ist die Bedienung nach etwas Einarbeitung relativ unkompliziert.

Wie sieht denn das ganze nun aus? Momentan so hier:

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Je nach verwendetem Algorithmus sieht auch die Darstellung anders aus. Das Bild am Anfang dieses Beitrags ist aus exakt den gleichen Daten entstanden, allerdings noch nicht nach Größe gewichtet und mit einem anderen Algorithmus dargestellt. Welchen man nimmt, ist davon abhängig, was genau man darstellen möchte. Auf dem obigen Bild kann man die einzelnen Teile meiner Familie schon ganz gut farbig unterscheiden.

Nur ein Spielzeug?

Eine schöne Spielerei ist Gephi also auf jeden Fall. Und der tiefere Sinn? Mit einem solchen Programm kann man eigentlich jedes Netzwerk analysieren und daraus Schlussfolgerungen ableiten. Ich könnte mir zum Beispiel vorstellen, dass hinsichtlich der Learning Analytics Daten aus sozialen Netzwerken ausgewertet werden können, um zu sehen, wer mit wem verbunden ist und so Ansatzpunkte für neue Möglichkeiten des Lernens und Lehrens zu finden. Auch die Datenmenge selbst könnte aufschlussreich sein: man könnte etwa auf die Idee kommen, dass jemand wie ich, der kaum bis überhaupt nicht in sozialen Netzwerken unterwegs ist, anders lernt als jemand, der diese intensiv nutzt. Allerdings glaube ich kaum, dass das eine fundierte Schlussfolgerung ist.

Und im Einsatz?

Gephi kann ich mir vor allem in anderen Kontexten des Lernens und Lehrens vorstellen. Es bietet die Möglichkeit, komplexe Netzwerke anschaulich zu machen, unabhängig davon, um was für eine Art Netzwerk es sich handelt. Die Variante der Visualisierung meiner chaotischen Familienverhältnisse ist nur eine Idee. Für meinen persönlichen Lernzusammenhang in den Geisteswissenschaften kann mich mir beispielsweise vorstellen, komplexe Figurenkonstellationen mit Gephi zu erstellen, oder einfach komplizierte Kausalzusammenhänge anschaulicher zu machen.

Insgesamt fällt es mir schwer, mir einen konkreten Einsatz von Programmen wie Gephi vorzustellen. Aber wie bereits erwähnt kann ich mir generell nur schwer vorstellen, wo und wie Learning Analytics wirklich eingesetzt werden. Das bedarf noch mehr Anlesen, und vielleicht hilft da ja auch der Expertenvortrag am Dienstag weiter.

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Veröffentlicht am 18. Januar 2014 in SOOC1314, Themenblock IV und mit , , getaggt. Setze ein Lesezeichen auf den Permalink. Ein Kommentar.

  1. Für das Projekt L3T 2.0 (da wurde die zweite Auflage von L3T in sieben Tagen geschrieben) hat Hannes die Netzwerke der Mitmacher analysiert: http://l3t.eu/oer/images/band7_L3T20.pdf Seite 60. Dort hat er schnell herausgesehen: Beteiligte, die Sonderaufgaben hatten (bspw. Campleiter oder Reviewkoordinator) haben meist noch andere übernommen: waren selbst Autor, Reviewer, Gutachter etc. Und auch die Layouter hatten mehrere Rollen, weil sie erst eine Weile warten mussten und sich so die „Zeit vertrieben“ haben. Sollte das eine Gruppenarbeit für die Uni sein, kann man so etwas bspw. zur Bewertung heranziehen.

    Aber ja, Du hast recht: das Problem von Learning Analytics ist derzeit noch etwas, dass wir noch nicht wissen, was die Daten genau aussagen. Was meinst Du?
    (Dazu noch ein Comic, zwar mit Big Data, funktioniert aber auch für LA:http://tomfishburne.com/2014/01/big-data.html)

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