Z Erziehungswiss (2014) (Suppl) 17:159–177 DOI 10.1007/s11618-014-0579-1 Qualität, Netzwerke und Vertrauen – Der Einsatz von Sozialen Netzwerkanalysen in Qualitätsentwicklungsprozessen Nina Kolleck © Springer Fachmedien Wiesbaden 2014 Zusammenfassung Obwohl die Bedeutung von Vertrauen für Qualitätsentwicklungsprozesse offenkundig ist, mangelt es an Forschungsarbeiten auf diesem Gebiet. Dies liegt nicht zuletzt auch daran, dass Vertrauen theoretisch schwer zu fassen ist. Während für die Analyse von Vertrauen der wechselseitigen Beeinlussung von menschlichem Handeln und sozialem Kontext eine besondere Bedeutung zukommt, liefern Methoden der sozialen Netzwerkanalyse (SNA) sinnvolle Anknüpfungspunkte. Der vorliegende Beitrag geht den Fragen nach, wie und warum Verfahren der SNA für Qualitätsentwicklungsprozesse eingesetzt werden können und welche Rolle Vertrauen dabei spielt. Darüber hinaus werden Ergebnisse netzwerkanalytischer Studien präsentiert, die die Qualitätsentwicklung einer bildungspolitischen Innovation unter Einsatz von Techniken der SNA in fünf unterschiedlichen Regionen untersuchen. Es wird argumentiert, dass sich Verfahren der SNA insbesondere dafür eignen, Qualitätsentwicklungsprozesse im Hinblick auf Kooperationen, Vertrauen und Kommunikationsstrukturen zu unterstützen. Dabei bietet es sich an, betroffene Akteure in Qualitätsprozesse selbst mit einzubeziehen. Schlüsselwörter Qualitätsentwicklung · Vertrauen · Soziale Netzwerkanalyse · Bildungspolitische Innovationen Für hilfreiche Hinweise zu einer früheren Version des Beitrags danke ich den anonymen Gutachtern. Prof. Dr. N. Kolleck () Fachbereich Erziehungswissenschaft und Psychologie, Arbeitsbereich Bildungsforschung mit dem Schwerpunkt Modellierung und Analyse sozialer Systeme, Freie Universität Berlin, Habelschwerdter Allee 45, 14195 Berlin, Deutschland E-Mail: n.kolleck@fu-berlin.de 13 160 N. Kolleck Quality, networks and trust: implementing Social Network Analysis in quality management processes Abstract Although the role of trust in quality management is clear, there is a lack of research work in this area. This is due to the fact that trust is dificult to capture theoretically. Because analyzing trust requires understanding the inluence of everchanging human negotiations and social context, social network analysis (SNA) can play a valuable part. This article searches for answers to the questions of how and to what ends SNA can be used in examining quality management. Furthermore, the role of trust in this context is examined. It will present results from studies that use SNA in order to explore the quality management of an innovation in the ield of educational policy in ive different communities. The article argues that SNA is especially well-suited to studies of quality development processes that focus on cooperation, trust, and communication structures. It therefore allows affected actors to be included in quality management. Keywords Quality management · Trust · Social network analysis · Innovations in education 1 Einleitung Alles Reden ist sinnlos, wenn das Vertrauen fehlt. (Franz Kafka) Seit einigen Jahren wird in diversen Bereichen des Bildungssystems zunehmend auf Verfahren der Qualitätsentwicklung zurückgegriffen. Diese Entwicklung verläuft parallel zu intensiven Debatten rund um „Qualitätsmessung“, „Educational Governance“ sowie „Efizienz, Effektivität und Empirie“ im Bildungswesen. Dabei ist ein deutlicher Bezug zum Thema Vertrauen erkennbar. Denn das Streben nach Leistungssteigerung im Bildungssystem kann als Antwort auf einen Verlust an Vertrauen gedeutet werden (Bormann 2012). Der Versuch, Vertrauen in das Bildungswesen durch „Vertrauen in Instrumente“ wiederzugewinnen, geht jedoch mit der Gefahr einer „Institutionalisierung von Misstrauen“ (Luhmann 2000) einher. Obwohl bereits Luhmann (2000) und Giddens (1996) erkennen, dass im Zuge der funktionalen Differenzierung sozialer Teilsysteme die Mitwirkung der Gesellschaft insbesondere über Mechanismen des Vertrauens gesteuert werden müsse und Vertrauen als ein konstitutives Element von Bildungs- und Erziehungsfragen betrachtet werden kann, wird das Thema in der erziehungswissenschaftlichen Forschung erst seit kurzer Zeit explizit diskutiert (vgl. Bormann im Erscheinen). Dies mag unter anderem daran liegen, dass Vertrauen ein weiches Konzept ist, das methodisch schwer fassbar ist. Um die Möglichkeiten und Grenzen von Qualität und Qualitätsmessungen besser zu verstehen und entsprechend darauf reagieren zu können, ist eine stärkere Thematisierung von Vertrauen und Netzwerken notwendig. 13 Qualität, Netzwerke und Vertrauen – Der Einsatz von Sozialen Netzwerkanalysen 161 Nicht zuletzt ist Vertrauen wichtig für den Erfolg von Qualitätsprozessen. Das Verständnis von dem, was unter Qualität verstanden wird und wie Qualität operationalisiert oder „gemessen“ wird, bedarf gesellschaftlicher Legitimation bzw. des Vertrauens der involvierten Akteure. Vertrauen stellt einerseits eine Quelle für soziale Beziehungen dar. Andererseits sind soziale Interaktionen dafür verantwortlich, Vertrauen zu produzieren. Vertrauen ist somit ein Bezugsort für Netzwerke und zugleich können Netzwerke Vertrauen fördern. Pädagogische Fragestellungen zu Qualitätsprozessen und Vertrauen lassen sich als Interdependenz von menschlichem Handeln und sozialer Struktur konzipieren und mit Verfahren der sozialen Netzwerkanalyse (SNA) verbinden. Der vorliegende Beitrag antwortet auf den skizzierten Forschungsmangel und geht den Fragen nach, wie und warum Verfahren der SNA für Qualitätsentwicklungsprozesse eingesetzt werden können. Darüber hinaus werden Ergebnisse netzwerkanalytischer Studien präsentiert, die die Qualitätsentwicklung bildungspolitischer Innovationen und das Vertrauen involvierter Akteure unter Einsatz von Techniken der SNA in fünf unterschiedlichen Regionen untersuchen. Während in der erziehungswissenschaftlichen Literatur vermehrt auf die Chancen der sozialen Netzwerkanalyse hingewiesen wurde (vgl. Rehrl und Gruber 2007), wurde in Deutschland bislang kaum auf empirische Techniken der SNA zurückgegriffen. In diesem Beitrag wird argumentiert, dass sich Verfahren der SNA insbesondere dafür eignen, Qualitätsprozesse zu unterstützen, bei der Vertrauen im Zuge der eigenverantwortlichen Qualitätsverbesserung von Institutionen, Organisationen oder Strukturen berücksichtigt wird. Der Beitrag gliedert sich in fünf Abschnitte. Im Anschluss an die Einleitung werden die Konzepte Qualität und Vertrauen sowie deren Einbettung in den sozialen Kontext diskutiert. Der dritte Abschnitt wendet sich der Bedeutung der SNA im Zuge von Qualitätsentwicklungen zu. Den Inhalt des vierten Abschnitts bildet der Beitrag empirischer Verfahren der SNA in Innovationsprozessen. In diesem Zusammenhang werden außerdem Ergebnisse einer eigenen Studie präsentiert. Der Artikel schließt mit einem knappen Ausblick auf die Chancen und Grenzen der SNA in Qualitätsprozessen. 2 Die Einbettung in den sozialen Kontext: Qualität, Vertrauen und soziale Interaktion Während im deutschsprachigen Raum in den letzten zwei Dekaden eine Umstrukturierung zugunsten von Efizienz, Evaluation, Empirie und Qualitätsmessung zu Veränderungen von Zielvorgaben, Prozessen und Bildungsmaßnahmen geführt hat, begann dieser Wandel im angelsächsischen Raum bereits zehn Jahre früher (Klieme und Tippelt 2008, S. 7). Generell können dem Begriff Qualität zwei Bedeutungen zugeschrieben werden: Zum einen wird Qualität neutral als eine Eigenschaft eines Objekts, Systems oder Prozesses deiniert. Im lateinischen bedeutet „qualis“ wie beschaffen und „qualitas“ Zustand, Beschaffenheit, Merkmal oder Eigenschaft. Zum anderen kann sich Qualität mit einer bewertenden Konnotation auf die Güte der Eigenschaften eines Objektes beziehen. Oft wird auf die Deinition nach DIN EN ISO 8402 zurückgegriffen, nach der Qualität „die Gesamtheit der Eigenschaften und 13 162 N. Kolleck Merkmale bezüglich ihrer Eignung, festgelegte und vorausgesetzte Erfordernisse zu erfüllen“, bezeichnet. Je nach Tradition und wissenschaftstheoretischen Annahmen sind in den Erziehungs- und Sozialwissenschaften unterschiedliche Perspektiven auf Qualitätskonzepte (Qualität, Qualitätssicherung, Qualitätsentwicklung, Qualitätsmanagement, etc.) im Bildungsbereich zu inden (Klieme und Tippelt 2008, S. 8–10). Oft werden diese Konzepte synonym verwendet, teils werden sie begriflich voneinander differenziert. In den letzten Jahren haben Ergebnisse internationaler Schulvergleichsstudien Zweifel an der Qualität des deutschen Bildungswesens geweckt. Der Verlust an gesellschaftlichem Vertrauen in die Leistungsfähigkeit des Bildungssystems geht mit einem zunehmenden Streben nach Leistungssteigerung einher. Im Zuge des Versuchs, Vertrauen wieder herzustellen, wird insbesondere nach empirischer Fundierung und Expertenmeinung verlangt. Dabei wird oft vergessen, dass Vertrauen nur generiert werden kann, wenn den Instrumenten zur Messung der Qualität selbst vertraut wird. Obwohl Vertrauen als konstitutives Element von Bildungs- und Erziehungsfragen betrachtet werden kann und Vertrauen in Nachbardisziplinen bereits umfassend theoretisch ausgearbeitet wurde (vgl. Ostrom und Walker 2003; Schweers Cook 2005), mangelt es an aktuellen erziehungswissenschaftlichen Forschungsarbeiten, die Vertrauen explizit thematisieren. Generell kann die Thematisierung von Vertrauen in der sozialwissenschaftlichen Forschung auf zwei unterschiedliche Perspektiven zurückgeführt werden. Einerseits wird Vertrauen unabhängig von sozialen Beziehungen als eine „generalisierte Form“ (Bartmann et al. 2012, S. 772) oder eine Art des „Systemvertrauens“ (Simmel 1992, S. 393) verstanden, über das Individuen oder Gesellschaften mehr oder weniger verfügen. Andererseits wird Vertrauen auf Interaktionen und soziale Beziehungen bezogen und liefert somit gute Anknüpfungspunkte für empirische Analysen mit Verfahren der SNA. Während sich Vertrauen in den klassischen Theorieströmungen der Erziehungswissenschaft im Wesentlichen auf die Bildung und Erziehung von Kindern bezieht (vgl. Montessori 1966, S. 19; Nohl 2002, S. 174–175; Pestalozzi (PSW 21), S. 226), werden in den Nachbardisziplinen die verschiedenen Formen, Modi und Sinndimensionen des Vertrauens herausgearbeitet. Endreß (2012) versteht Vertrauen als mehrdimensionales Phänomen und unterscheidet relexive, habituelle und fungierende Modi des Vertrauens. Die drei Modi sind nach seiner Auffassung insbesondere für die Analyse von Vertrauenskrisen und Misstrauen bedeutsam: Im ersten Modus bezieht sich Vertrauen auf eine kognitiv strukturierte, relexive Erwartung, die etwa im Zuge eines überlegten Einkaufs erfolgt. Der zweite Modus bezeichnet eine habituelle Einstellung, die aus gewohnten, routinierten oder vertrauten Situationen resultiert. Unter dem dritten Modus des Vertrauens versteht Endreß eine Art vor-relexives Vertrauen, das als fungierender Modus das menschliche Grundvertrauen bzw. das individuelle Verhältnis zu Anderen und zur Welt einschließt. Dieser letzte Modus des Vertrauens entzieht sich rationalen Überlegungen und ist durch singuläre Geschehnisse kaum zu beeinlussen (Endreß 2012, S. 84). Auf diese Weise distanziert er sich von Giddens (1996) und Luhmann (2000), die sich im Zuge ihrer Unterscheidung der Formen des Vertrauens weniger für Vertrauensverhältnisse als für Objekte des Vertrauens interessieren. Luhmann und Giddens beziehen sich noch vornehmlich auf die 13 Qualität, Netzwerke und Vertrauen – Der Einsatz von Sozialen Netzwerkanalysen 163 Differenzierung von Systemvertrauen und persönlichem Vertrauen, Endreß betont hingegen den relationalen Charakter von Vertrauen: „Dieser Hinweis auf unterschiedliche Modi des Vertrauens […] verweist zudem darauf, dass Vertrauen insofern ein besonderes Gut ist, als es einerseits eine Ressource für Interaktionen darstellt, andererseits jedoch erst Produkt von Interaktionen ist. Somit ist Vertrauen ein Gut, das sich durch seinen Gebrauch nicht verringert, sondern vermehrt bzw. verstärkt: Vertrauen erzeugt Vertrauen. Ebenso wie Misstrauen typischerweise Misstrauen erzeugt“ (Endreß 2012, S. 85). In Anlehnung an Luhmann (2000) und Endreß (2012) können für die Analyse des Entstehens von Misstrauen bzw. „Vertrauenskrisen“ zudem drei Sinndimensionen unterschieden werden: die räumliche, die zeitliche und die soziale Dimension. Diese Differenzierung ist vor allem aus der Perspektive der SNA sinnvoll. Netzwerke und Vertrauen sind Resultate zeitlich bezogener Prozesse und können als Produkte von Traditionen und Zukünften verstanden werden. Vertrauen und Netzwerke werden über die Zeit konstituiert und sind zugleich auf die Zukunft gerichtet. Die räumliche Dimension von Vertrauen und Netzwerken kann sowohl auf die Verwurzelung und die örtliche Gebundenheit der Emotionen von Individuen (Endreß 2012) als auch auf die Grenzen des Netzwerks zurückgeführt werden. Netzwerkgrenzen müssen nicht geographisch, sondern können auch thematisch deiniert sein. Der relationale Charakter von Vertrauen und Netzwerken macht schließlich auf die soziale Dimension aufmerksam. Netzwerke und Vertrauen basieren auf zwischenmenschlicher Interaktion. Sie reduzieren Komplexität, begrenzen Unsicherheiten und ermöglichen den Austausch von Informationen und die Entwicklung neuer Ideen. Durch ihren Fokus auf soziale Beziehungen und Interaktionen, liefert die SNA sinnvolle Verfahren, um Vertrauen zu operationalisieren und zu analysieren sowie Qualitätsprozesse im Bildungswesen wissenschaftlich zu begleiten. 3 Zur Bedeutung von sozialen Netzwerkanalysen in Qualitätsentwicklungsprozessen In Zeiten der wachsenden Bedeutung internationaler Konkurrenz im Bildungswesen werden zunehmend auch Forderungen nach Qualität im Zuge der Entwicklung und Implementierung bildungspolitischer Innovationen erhoben. Mit der Hoffnung, Lösungen für diagnostizierte Desiderate im Bildungswesen zu inden, wird der Entstehung neuer Bildungskonzepte und -instrumente besondere Aufmerksamkeit geschenkt. Zugleich wird versucht, die Qualität neuer Konzepte und Instrumente zu bewerten oder abzusichern, um Leistungen zu erhöhen bzw. Vertrauen in Innovationen zu generieren. Dabei mangelt es an konkreten Hinweisen für die Durchführung von Qualitätssicherungsprozessen in Bezug auf neue bildungspolitische Konzepte. So existieren beispielweise noch keine weitgehend akzeptierten und veriizierten Indikatoren bezüglich der Effektivität von pädagogischen Prozessen in den jeweiligen Innovationsbereichen (Klieme und Tippelt 2008, S. 9). Ebenso ist die Bestimmung zielabhängiger Kriterien, die für hohe oder niedrige Qualität gelten können, angesichts mangelnder Erfahrungen schwer möglich. Denkbar sind allerdings Qualitätsanalysen, die dazu beitragen, Konsequenzen und Verbesserungsvorschläge zu 13 164 N. Kolleck identiizieren (Klieme und Tippelt 2008, S. 13). Für neuere Bereiche im Bildungswesen bzw. bildungspolitische Innovationen, deren Transfer noch nicht lächendeckend erfolgt ist, bietet sich der Einsatz von Verfahren der SNA an. Um die Möglichkeiten der SNA im Zuge von Qualitätsprozessen besser zu verstehen, wendet sich der Beitrag im Folgenden der Qualitätsentwicklung der seit einigen Jahren weltweit geförderten Innovation Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE)1 zu, die unter Rückgriff auf Techniken der SNA unterstützt werden soll. In Reaktion auf die für Deutschland ernüchternden PISA-Ergebnisse wird dem Innovationsbereich BNE zunehmend Bedeutung für die Qualitätsentwicklung im Bildungssystem beigemessen (vgl. Bormann 2011, S. 243). BNE wird zwar seit einigen Jahren zunehmend in die Lehrpläne aufgenommen und es wurde versucht, Ansätze zur Sicherstellung festgelegter Qualitätsanforderungen zu entwickeln sowie Indikatoren zu konzipieren (vgl. Michelsen et al. 2011), um vergleichende Analysen lächendeckend durchführen zu können. Gleichwohl wurden selbst über 15 Jahre nach der ersten theoretischen Konzeption von BNE (de Haan 1996) noch keine ausreichenden Verfahren zur Bewertung der Qualität des Konzepts etabliert und auch Standards und Gütekriterien aus anderen Bereichen sind nur in Ansätzen auf das Feld BNE übertragbar. Darüber hinaus stellen auch Datenbanken wie Eurostat, Eurobarometer oder SOEP (Sozio-oekonomisches Panel) keine genügenden Datenbestände zur Verfügung, anhand derer die Qualität der BNE systematisch analysiert werden kann. Vor diesem Hintergrund ist es nicht möglich, valide Messungen der Qualität der BNE durchzuführen, indem auf Indikatoren, Standards, Kriterien oder empirische Daten zurückgegriffen wird. Dennoch wurde in den letzten Jahren zunehmend Aufmerksamkeit darauf gelenkt, Effekte der BNE zu ermitteln (Petsch et al. 2012) sowie Qualitätsdeizite, Möglichkeiten und Hindernisse bei der Umsetzung und der Verbreitung der BNE zu erforschen (Michelsen und Rode 2012). Ferner verdeutlichen Evaluationen des bisherigen Verlaufs der UN Dekade in Deutschland, dass die Qualität der BNE in vielerlei Hinsicht noch nicht weit genug entwickelt ist und eine stärkere Vernetzung relevanter Akteure wünschenswert ist (Michelsen und Rode 2012, S. 42). Die mangelnde Qualität wird insbesondere auf eine einseitige Umsetzung von BNE zurückgeführt, bei der die gleichwertige Integration ökologischer, sozialer und ökonomischer Dimensionen nicht erreicht wird. Als eine Hauptursache für dieses Desiderat wird ein Mangel an Vernetzung im Bereich BNE identiiziert (vgl. Michelsen und Rode 2012). Im Zuge der Implementierung und Verbreitung bildungspolitischer Innovationen kommt Fragen nach Qualität und Vertrauen demnach ein besonderer Stellenwert zu. Für die methodisch geleitete, nachvollziehbare und valide Begleitung von Qualitätsprozessen kann der Einsatz von Methoden der SNA einen Beitrag leisten. Netzwerke werden etabliert, um durch Austauschprozesse und Vertrauen bildungspolitische Innovationen weiterzuentwickeln und gesellschaftliche Legitimation zu erlangen. Mit Techniken der SNA können „Schwachstellen“ im Prozess der Qualitätsentwicklung identiiziert werden, um anschließend eine gezielte Interventionsmaßnahmenplanung und –durchführung möglich zu machen. Dies soll am Beispiel kommunaler Netzwerke im Bereich BNE demonstriert und anschließend für die Anwendung in der Bildungsforschung diskutiert werden. 13 Qualität, Netzwerke und Vertrauen – Der Einsatz von Sozialen Netzwerkanalysen 165 In den Jahren 2010 bis 2013 wurden an der Freien Universität Berlin quantitative und qualitative Techniken der SNA angewendet.2 Es wurden Daten über individuelle Dispositionen von kommunalen Akteuren (Bsp. Wissen, Vertrauen, Motivation) und Daten über ihre (informell professionellen) Netzwerkstrukturen erhoben. Insgesamt umfasst das analysierte Netzwerk 1306 Personen in fünf Kommunen. Operationale Probleme bzgl. der Messung von Vertrauen stellen sich kaum bei Verwendung der einfachen Frage, welchen anderen kommunalen Mitarbeitern vertraut wird (vgl. hierzu auch die zahlreichen Skalen für die Messung von Vertrauen in Personen oder Institutionen, wie Kramer 1999, Levi und Stoker 2000, Yamagishi und Yamagishi 1994). Individuelle Dispositionen werden nun mit den Netzwerkstrukturen verbunden, wobei sich die oben ausgeführten Theorieansätze bewähren, nach denen beispielsweise vertrauensvolle mit besonders häuigen Kooperationen einhergehen. Um Netzwerkmitglieder aktiv in die Prozesse der Vertrauensbildung und Qualitätsentwicklung miteinzubeziehen und partizipative Entscheidungsindungen zu unterstützen, wurden visualisierte Ergebnisse der SNA vor Ort präsentiert. Nicht zuletzt zeigen Netzwerkvisualisierungen, was sich unterhalb der sichtbaren Oberläche beindet. Der Blick von außen auf Strukturen der eigenen Zusammenarbeit kann dabei helfen, Prozesse der Qualitätsentwicklung zu forcieren und zu legitimieren. Allerdings ist die Kommunikation netzwerkanalytischer Ergebnisse ebenso anspruchsvoll wie die Präsentation von empirischem Evaluations- und Orientierungswissen. Auch wenn diese „ein bestimmtes bildungspraktisches Handeln nahe legen kann, gibt es keinen unmittelbaren Ableitungszusammenhang“ (Edelmann et al. 2012, S. 246). Wenden wir uns nun der Durchführung sowie den Ergebnissen der netzwerkanalytischen Studie über die Qualitätsentwicklung der bildungspolitischen Innovation BNE zu. 4 Der Beitrag von sozialen Netzwerkanalysen in Innovationsprozessen Wissenschaftlich untersucht und im Rahmen von Qualitätszirkeln und Weiterbildungsmodulen begleitet wurden fünf unterschiedliche Netzwerke, die sich in den Kommunen Alheim, Erfurt, Frankfurt am Main, Gelsenkirchen und Minden zum Thema BNE herausgebildet hatten. Diese Kommunen erhielten von der Weltdekade der Vereinten Nationen BNE (2005 bis 2014) eine Auszeichnung für ihr herausragendes Engagement im Bereich BNE und verfügten bereits zu Beginn der Studie über zahlreiche außerschulische und schulische Akteure, Initiativen und Projekte, die sich in Netzwerken für die Implementierung und die Verbreitung der Konzepte Nachhaltigkeit sowie der BNE einsetzten. Auf die Verfahren der Datenerhebung und -analyse soll hier aus Platzgründen nur kurz eingegangen werden. In einem ersten Schritt wurden im Jahr 2010 im Rahmen von explorativen Vorstudien 15 qualitative Interviews und teilnehmende Beobachtungen3. durchgeführt. Anschließend wurde im Jahr 2011 auf quantitative Techniken der egozentrierten SNA sowie der Gesamtnetzwerkanalyse zurückgegriffen. Bei der ego-zentrierten Netzwerkanalyse steht ein Akteur (Ego) mit seinen Beziehungen zu anderen Akteuren (Alteri) im Mittelpunkt der Analyse. Die Gesamtnetzwerkanalyse 13 166 N. Kolleck konzentriert sich hingegen auf eine Gruppe von Akteuren sowie deren Beziehungsstrukturen. Im Rahmen der vorliegenden Studie wurden egozentrierte Verfahren insbesondere angewendet, um Daten zu erheben und Netzwerkgrenzen zu bestimmen. Egozentriert erhobene Daten wurden aggregiert, um Verfahren der Gesamtnetzwerkanalyse einsetzen zu können und Merkmale der Zusammenarbeit, wie Informationslüsse, die Ausbreitung von Ideen, Schwächen im Wissenstransfer oder die speziische Ausprägung von Vertrauen zu identiizieren. Insgesamt umfasst das Gesamtnetzwerk nach der Bereinigung des quantitativen Datensatzes 1306 Personen (Knoten) und 2195 Kanten (Relationen). Quantitative Daten wurden hauptsächlich mittels Online-Fragebogen erhoben, wobei auch Fragen nach personenbezogenen Fakten sowie nach den Beziehungen zwischen den Kontaktpersonen gestellt wurden. In einzelnen Fällen war es notwendig, Interviews im Sinne einer „mixed-mode“-Befragung (per Telefon/Post) durchzuführen. Im Anschluss an einen ersten Durchlauf der Datenerhebung wurden in mehreren weiteren Datenerhebungswellen weitere Personen („Alteri“) in die Analyse miteinbezogen, die im Rahmen der Namensgeneratoren genannt, aber noch nicht kontaktiert wurden. Die Alteri erhielten ebenfalls den Fragebogen, wenn sie mehr als ein Mal als Kontaktperson genannt wurden. Um möglichst alle relevanten Personen zu ermitteln, wurde ein zwölfseitiger Fragebogen erstellt, der vielfältige Fragen in Bezug auf die Qualitäten und Quantitäten der Zusammenarbeit im Bereich BNE enthielt. Mithilfe so genannter Namensgeneratoren sollten Netzwerkmitglieder bestimmt und Netzwerkgrenzen abgebildet werden. Namensinterpretatoren wurden eingesetzt, um Informationen über die Eigenschaften der (von den Interviewten genannten) Kontaktpersonen bzw. über die Qualität der Beziehungen zwischen den Netzwerkakteuren zu erhalten (vgl. Kolleck 2012; Wolf 2010, S. 471). Der standardisierte Fragebogen umfasste Fragen nach Personen, mit denen im Bereich BNE zusammengearbeitet, kooperiert, Informationen ausgetauscht, Probleme gelöst, Ideen entwickelt und Kontakt aufgenommen wurde. Darüber hinaus wurden Interviewte gebeten, die Qualitäten und die Kontakthäuigkeiten der genannten Beziehungen einzuschätzen und zu bewerten, mit welcher der genannten Personen die Zusammenarbeit besonders vertrauensvoll oder gut funktioniert. Ebenso wurde nach dem Einluss und nach der Relevanz der genannten Personen in Bezug auf die Verbreitung von Informationen und die Umsetzung von BNE-Aktivitäten sowie nach Wünschen, Entwicklungsmöglichkeiten und Veränderungspotenzialen gefragt. Es wurden QAP (Quadratic Assignment Procedure) Korrelationen durchgeführt, die signiikante Zusammenhänge zwischen vertrauensvollen und starken Beziehungen sowie „guter Kooperation“ aufweisen. Zudem wurde gezeigt, dass Angaben zur Problemlösung mit Angaben zur Entwicklung und Verbreitung neuer Ideen korrelieren. Schließlich wurden die quantitativen Befunde im Jahr 2012 durch 25 Netzwerkkarten und halbstandardisierte Interviews ergänzt, um ein besseres Verständnis über die Ursachen für quantitative Ausprägungen, subjektive Normen, Bedeutungszuschreibungen, Symbolwelten und handlungsleitende Orientierungen der Akteure zu erlangen (vgl. Hollstein 2010, S. 461; Jansen 2006, S. 278). Ergebnisse der quantitativen und qualitativen Netzwerkanalysen wurden allgemeinverständlich aufbereitet und den Akteuren vor Ort zurückgespiegelt, um Entwicklungsperspektiven zu eruieren. 13 Qualität, Netzwerke und Vertrauen – Der Einsatz von Sozialen Netzwerkanalysen 167 Abb. 1 Gesamtnetzwerk der fünf Kommunen, (Die Abbildung bezieht sich auf den bereinigten Datensatz. Während das Gesamtnetzwerk zunächst aus insgesamt 1460 Personen bestand, konnten nach der Bereinigung des Datensatzes nur 1306 Akteure in die Analysen miteinbezogen werden) (Kolleck 2014) Für die Visualisierung des Gesamtnetzwerks aller Kommunen wurden sämtliche Nennungen der interviewten Personen als Basis für Relationen zwischen den Netzwerkmitgliedern bestimmt. Mithilfe der Software UCINET wurden die erhobenen Daten in eine Teilnehmermatrix umgewandelt und unter Rückgriff auf die Software NetDraw ausgewertet bzw. visualisiert. Um eine überschaubare Darstellung der Netzwerke zu erhalten, wurde das iterative Verfahren des „spring embedding“ ausgewählt, das sich insbesondere für die Darstellung großer Datensätze eignet.4 Auf Abb. 1 ist das Gesamtnetzwerk der fünf Kommunen dargestellt, wobei die Punkte jeweils für eine Person in dem Netzwerk stehen und je nach regionaler Zugehörigkeit hellblau (Gelsenkirchen), dunkelblau (Minden), rot (Alheim), pink (Frankfurt/Main) oder grau (Erfurt) eingefärbt wurden. Visualisierungen des Gesamtnetzwerks zeigen, dass die fünf Regionen in sich selbst weitgehend abgeschlossen sind. Während sich in den Regionen enge Arbeitsgruppen für die Umsetzung und die Realisierung des Konzepts einsetzen, existieren nur einzelne wenige Maklerpositionen, die strukturelle Löcher zwischen den Regionen überbrücken (Burt 1992) und Teilnetzwerke überregional miteinander verbinden. Diese Beobachtung ist einerseits verwunderlich, da im Kontext der UN (United Nations) Dekade BNE regelmäßig thematisch deinierte, überregionale Arbeitskreise, Runde Tische und weitere Treffen organisiert werden, die Anknüpfungspunkte für 13 168 N. Kolleck überregionale Kooperationen liefern. Andererseits weisen qualitative Studien darauf hin, dass die Umsetzung bildungspolitischer Innovationen wie BNE oder auch Bildungslandschaften in den Kommunen selbst als Möglichkeit verstanden wird, sich im kommunalen Wettbewerb zu proilieren. Die Netzwerkmitglieder in den Kommunen reagierten erstaunt auf diesen Befund. Als Reaktion auf das Desiderat initiierten sie Strategien für eine Stärkung der überregionalen Kooperation (u. a. http://www. lernort.info). Während der Mangel an überregionaler Vernetzung bereits durch einen ersten Blick auf das visualisierte Gesamtnetzwerk deutlich wird, zeichnet sich bei der Analyse der Zusammenarbeit zwischen den Tätigkeitsbereichen der Akteure ein anderes Bild ab. Um weitere Informationen in die Netzwerkvisualisierungen zu integrieren, wurden die Kommunen im Folgenden separat visualisiert. Exemplarisch zeigt Abb. 2 das Netzwerk in Frankfurt am Main. Die farbigen Knoten stellen Personen aus unterschiedlichen Tätigkeitsbereichen dar, die sich in Frankfurt für die Implementierung von BNE engagieren. Die Größe der Knoten ist deiniert durch den „Indegree“, d. h. die Anzahl der eingehenden Beziehungen.5 Je größer ein Knoten ist, desto häuiger wurde die jeweils durch den Knoten dargestellt Person von anderen Personen genannt. Die Anzahl gemeinsamer Bekannter, die auch als Maß für Clustering verwendet werden kann, wird durch die Pfeilstärke dargestellt. Je größer die Anzahl an Dreiecksverbindungen und je mehr gemeinsame Bekannte aufgezeigt werden, desto höher ist der jeweilige Clusteringwert bzw. desto dicker ist der Pfeil, der die jeweiligen Knoten miteinander Abb. 2 Netzwerk Frankfurt/Main nach Tätigkeitsbereich (rot: Politik/Verwaltung, gelb: Vereine/NGOs, dunkelblau: außerschulische Bildung, grün: Wirtschaft, hellblau: schulische Bildung, orange: Kirche, grau: sonstige), Illustration in Zusammenarbeit mit fas.research 13 Qualität, Netzwerke und Vertrauen – Der Einsatz von Sozialen Netzwerkanalysen 169 Abb. 3 Anzahl an Netzwerkmitgliedern nach Tätigkeitsbereich verbindet. Eine Dreiecksverbindung ist vorhanden, wenn eine Person A zwei andere Personen B und C nennt und zwischen B und C ebenfalls eine Verbindung besteht. Insgesamt weist das BNE-Netzwerk in Frankfurt auf recht ausgeglichene Kooperationsstrukturen hin. Im Zentrum setzen sich Akteure mit hohen Clusteringwerten und starken, vertrauensvollen Beziehungen für die Realisierung und die positive Adaption des Konzeptes ein. In der Peripherie fördern heterogene Akteure aus verschiedenen Tätigkeitsbereichen die Diffusion des Konzeptes. Die Präsentation dieser Abbildung vor Ort löste jedoch Verwunderung in Bezug auf die mangelnde Einbindung schulischer und wirtschaftlicher Akteure im Zentrum des Netzwerkes aus. Auf der Grundlage der Ergebnisse der Netzwerkanalysen wurden Strategien für eine Integration von Schulen und Unternehmen erarbeitet, um im Sinne nachhaltiger Bildungslandschaften eine Öffnung institutioneller Grenzen und eine stärkere Kooperation zwischen formalen und non-formalen Lernorten zu ermöglichen. Der Anteil an Akteuren aus bestimmten Tätigkeitsfeldern im Gesamtnetzwerk der fünf Regionen wird in Abb. 3 dargestellt. Es wird deutlich, dass der Großteil der Netzwerkmitglieder aus den Tätigkeitsfeldern der außerschulischen Bildung, der Vereine/NGOs sowie der Verwaltung/ Politik stammt. Eine Minderheit bilden Personen aus den Bereichen Kirche, schulische Bildung und Wirtschaft. Dies sagt noch nichts über das Ausmaß der Vernetzung zwischen den Tätigkeitsbereichen aus. Nicht zuletzt spielt die Zusammenarbeit der Akteure aus verschiedenen Tätigkeitsbereichen für die Qualitätsentwicklung der BNE eine große Rolle. Kooperationen zwischen formalen, non-formalen und informellen Bildungsbereichen sowie die Öffnung institutioneller Grenzen im Sinne der Gestaltung nachhaltiger Bildungslandschaften gehören zu wesentlichen Zielen, die mit der Implementierung von BNE erreicht werden sollen. Die Visualisierungen der Netzwerke in den Regionen nach Tätigkeitsbereich zeigt zwar eine gute Mischung der farbigen Knoten. Um zu überprüfen, inwieweit das Vertrauen sowie die Stärke der Relationen vom Tätigkeitsfeld der Netzwerkmitglieder abhängig sind, wurden die unter Annahme der Unabhängigkeit vom Tätigkeitsfeld zu erwartenden und die tatsächlich beobachteten Werte miteinander verglichen. Für die Deinition von schwachen und starken Beziehungen bzw. „strong“ und „weak ties“ wurde unter anderem auf Arbeiten von Granovetter (1973) zurückgegriffen. Die Stärke der Beziehung wurde in diesem Kontext als „Kontakthäuigkeit“ operationalisiert und es wurden nur 13 170 N. Kolleck 5,56 Kirche - Kirche 3,36 Verwaltung / Politik - Verwaltung / Politik Schulische Bildung - Schulische Bildung Vereine / NGO - Vereine / NGO 3,33 2,22 0,27 Außerschulische Bildung - Kirche 0,23 Medien - Verwaltung / Politik 0,21 Medien - Außerschlische Bildung 0,13 Kirche - Wirtschaft 0 1 2 3 4 5 6 Abb. 4 Beobachtete Werte dividiert durch die unter Annahme der Unabhängigkeit vom Tätigkeitsfeld zu erwarteten Werte, Werte unter 1: weniger starke Beziehungen als erwartet, Werte über 1: mehr starke Beziehungen als erwartet Vertrauensbezie hunge n Außerschulische Bildung Außerschulische Bildung 2,67 2,05 Vereine / NGO - Vereine / NGO Verw altung / Politik - Verw altung / Politik Schulische Bildung Außerschulische Bildung 2,01 0,27 Vereine / NGO - Wirtschaft 0,2 Außerschulische Bildung Schulische Bildung 0,13 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 Abb. 5 Beobachtete Werte dividiert durch die unter Annahme der Unabhängigkeit vom Tätigkeitsfeld erwarteten Werte, Werte unter 1: weniger Vertrauensbeziehungen als erwartet, Werte über 1: mehr Vertrauensbeziehungen als erwartet jene Beziehungen mit einer Kontakthäuigkeit von mindestens „ein Mal im Monat“ als strong ties herangezogen.6 Dabei beziehen sich die erwarteten Beziehungen auf jene, die zu erwarten gewesen wären, wenn es keinen Zusammenhang zwischen den Tätigkeitsbereichen und den starken Beziehungen bzw. den Vertrauensbeziehungen gegeben hätte. Grundlage für die Analyse der Vertrauensbeziehungen sind Antworten auf die Frage, welche der Relationen als besonders vertrauensvoll beschrieben werden können. Abbildung 4 zeigt „starke Beziehungen“ oder „strong ties“ zwischen Akteuren aus verschiedenen Tätigkeitsbereichen; Abb. 5 präsentiert Ergebnisse der Division der beobachteten durch die erwarteten Vertrauensbeziehungen, wobei auf die ungerichteten Netzwerkdaten zurückgegriffen wurde. Sind diese Werte größer eins, übersteigt die Anzahl der beobachteten Werte demnach die Anzahl der zu erwartenden Werte. 13 Qualität, Netzwerke und Vertrauen – Der Einsatz von Sozialen Netzwerkanalysen 171 Bei Ergebnissen unter eins wurden weniger strong ties und Vertrauensbeziehungen beobachtet, als unter Annahme der Unabhängigkeit vom Tätigkeitsfeld zu erwarten gewesen wären. Aus Gründen der Lesbarkeit stellen die Abb. 4 und 5 ausschließlich die vier bzw. die drei höchsten und niedrigsten Werte dar. Die Abb. 4 und 5 demonstrieren, dass die Beziehungen zwischen Akteuren innerhalb eines Tätigkeitsfeldes stärker und vertrauensvoller sind als diejenigen zwischen Akteuren aus unterschiedlichen Tätigkeitsfeldern. Die meisten strong ties existieren zwischen Akteuren aus dem Tätigkeitsfeld Kirche, gefolgt von den Bereichen Verwaltung/Politik, schulische Bildung sowie Vereine/NGOs. Zwischen Personen verschiedener Tätigkeitsfelder (Bsp.: Kirche-Wirtschaft) gibt es vergleichsweise wenige starke Beziehungen. Die Beziehungen zwischen Personen aus dem Bereich der außerschulischen Bildung weisen am meisten Vertrauen auf, dicht gefolgt von Personen innerhalb der Bereiche Vereine/NGOs sowie Verwaltung/Politik. Wenn fehlendes Vertrauen als Ressource und als Produkt von Interaktionen betrachtet werden muss, das „typischerweise Misstrauen erzeugt“ (Endreß 2012, S. 85), ist gerade der Mangel an Vertrauen und starken Beziehungen zwischen Akteuren aus unterschiedlichen Tätigkeitsbereichen für die Realisierung der Innovation im Bildungsbereich problematisch. Denn der Erfolg von Innovationen basiert wesentlich auf Vertrauen. Hinsichtlich der Sinndimensionen des Vertrauens nach Endreß (2012) und Luhmann (2000) konnten sich zwischen den Akteuren innerhalb örtlicher Grenzen im Bereich BNE über die Zeit nur wenige Vertrauensbeziehungen herausbilden. Im Sinne der sozialen Dimension ist es nicht gelungen, eine stabile Basis für zwischenmenschliche Kommunikation, den Transfer von Informationen und die Entwicklung neuer Ideen jenseits institutioneller Grenzen zu etablieren. Dieser Mangel an Vertrauen kann dabei auf den zweiten Modus des Vertrauens zurückgeführt werden. Eine habituelle Einstellung, die aus gewohnten, routinierten Situationen resultiert, konnte zwischen den Akteuren aus unterschiedlichen Tätigkeitsbereichen nicht entstehen. Denn die Aktivitäten im Bereich BNE konzentrierten sich bislang wesentlich auf einzelne Tätigkeitsbereiche und eine routinierte Kooperation jenseits institutioneller Grenzen, die auf starken und vertrauensvollen Beziehungen basiert, konnte nicht erreicht werden. Vergleichsweise gering sind vor allem vertrauensvolle Relationen mit schulischen Akteuren. Diese Feststellung löste im Zuge der Präsentation der Forschungsergebnisse vor Ort Anstöße für Entwicklungsstrategien aus. Beanstandet wurde in diesem Kontext auch der niedrige Anteil an schulischen Akteuren. Nicht zuletzt machen schulische Akteure nur 7,5 % des Gesamtnetzwerkes aus. Besonders stark sind hingegen Relationen zwischen schulischen Akteuren selbst. Als Ursachen werden insbesondere fehlende Möglichkeiten von Lehrerinnen und Lehrern, sich dauerhaft in Kooperationen einzubringen, sowie die mangelnde Kontinuität in der Zusammenarbeit zwischen formalen und non-formalen Lernorten identiiziert. Vor dem Hintergrund nachhaltiger Bildungslandschaften, der angestrebten Öffnung formaler Lernorte und der Einbindung aller Kinder und Jugendlichen ist diese Feststellung problematisch und wurde in den analysierten Kommunen als Grundlage für die Entwicklung von Handlungsstrategien aufgegriffen. 13 172 N. Kolleck Abb. 6 Wichtig für die Verbreitung von Informationen in Erfurt, grün: Person hat auf diese Frage geantwortet, rot: Person hat auf diese nicht geantwortet Weitere Entwicklungsoptionen können aus den Ergebnissen bezüglich des Informationstransfers in den Regionen gezogen werden. Exemplarisch präsentiert Abb. 6 die Verbreitung von Informationen in Erfurt. Die Knoten in der Abbildung zeigen die Netzwerkmitglieder in Erfurt. Die Pfeile sind auf Personen gerichtet, die als wichtig für die Verbreitung von Informationen genannt wurden. Die Stärke der Beziehungen wurde in dieser Abbildung nicht berücksichtigt. Es wird deutlich, dass der Informationstransfer in Erfurt von strukturellen Löchern und Informationsketten geprägt ist. Die Abbildung zeigt demnach deutliche Schwachstellen im Informationstransfer. Qualitative Studien konnten dieses Ergebnis veriizieren. Der Mangel an Wissenstransfer wurde hier insbesondere auf Konlikte und Konkurrenzsituationen geschoben, die sich im Zuge diverser Programme und der Etablierung von Institutionen (Bsp.: Lernen vor Ort, UN Dekade BNE) herausbildeten. Für die Entwicklung und die Verbreitung von Innovationen ist der Austausch von Wissen jedoch erforderlich. Die Kosten für den Austausch von Informationen sind dabei nicht allein materiell (Geld, Zeit), sondern auch sozial. Unsicherheiten, mangelhaftes Vertrauen und die Angst vor dem Verlust an Reputation können dazu führen, dass Wissen nicht geteilt wird. Auch das visualisierte Vertrauensnetzwerk in Erfurt weist strukturelle Löcher auf (Abb. 7). Zugleich wurden auf die Frage, welche der genannten Relationen als besonders vertrauensvoll beschrieben werden kann, teils abweichende Antworten gegeben. Wer wichtig für die Verbreitung von Informationen ist, muss nicht unbedingt als vertrauenswürdig gelten. Die Visualisierungen der Netzwerkdaten ermöglichen involvierten Akteuren komplexe Daten schnell zu erfassen und Schwächen in den Netzwerkstrukturen zu erkennen. Auf der Grundlage der quantitativen Befunde kann zwar nicht direkt auf qualitative Handlungsalternativen geschlossen werden. Gleichwohl ermöglichen Ergänzungen der quantitativen Befunde durch qualitative Studien das Eruieren von Handlungsoptionen. Darüber hinaus können Netzwerkvisualisierungen eine Grundlage für partizipative Entscheidungsindungen liefern, etwa wenn Kommunikationsprobleme oder Schwächen im Informationstransfer vorliegen.7 13 Qualität, Netzwerke und Vertrauen – Der Einsatz von Sozialen Netzwerkanalysen 173 Abb. 7 Vertrauensvolle Zusammenarbeit in Erfurt, grün: Person hat vertrauensvolle Relation genannt, rot: Person empfand keine der bestehenden Relationen als vertrauensvoll (vgl. Kolleck und Bormann 2014). 450 Anzahl an Personen im Netzwerk Abb. 8 Ungleichverteilung und Hierarchisierung nach Regionen, Regionen nach Gini-Koefizient und Anzahl der Personen im Netzwerk Gelsenkirchen 400 350 Erfurt 300 Frankfurt am Main 250 200 Alheim 150 Minden 100 50 0 0,40 0,45 0,50 Gini-Koef f izient 0,55 0,60 Um die Ungleichverteilung in Bezug auf die Zentralisierung (gemessen am „Indegree“) innerhalb der Regionen bewerten zu können, wurde im Folgenden der Gini-Koefizient herangezogen (Abb. 8). Der Gini-Koefizient kann Werte zwischen 0 und 1 annehmen, wobei der Wert 1 dafür steht, dass nur eine Person von allen anderen genannt wurde und der Wert 0, dass jede Person gleich oft genannt wurde. Je höher der Wert des Gini-Koefizienten, desto größer ist das Ungleichgewicht bei der Umsetzung von BNE in einer Region. Die Ungleichverteilung innerhalb der Regionen hängt dabei auch mit der Größe der Netzwerke zusammen. Während in kleineren Netzwerken tendenziell ein stärkeres Ausmaß an Hierarchisierung vorherrscht, neigen größere Netzwerke zu einer geringeren Zentralisierung, da mehrere Akteure eine wichtige Rolle einnehmen. Zugleich zeigt Abb. 8, dass sich die Größe der Netzwerke in Minden und Alheim zwar nicht sonderlich unterscheidet, dass in Minden jedoch eine stärkere Ungleichheit besteht. Dies könnte daran liegen, dass in Alheim Akteure aus diversen Tätigkeitsbereichen im Bereich BNE aktiv sind und somit mehrere Personen eine zentrale Funktion ausüben, während sich das Engagement in Minden vornehmlich auf den Bereich Vereine/NGOs konzentriert. Zugleich besitzt Alheim mit 55,4 %8 den größten Anteil an 13 174 N. Kolleck vertrauensvollen Relationen; in Minden werden hingegen nur 47,6 % der Beziehungen als vertrauensvoll wahrgenommen. Im Hinblick auf die Qualitätsentwicklung und das Vertrauen in der Zusammenarbeit in Minden könnte eine stärkere Partizipation von Akteuren aus weiteren Tätigkeitsfeldern, wie sie vom IIS (International Implementation Scheme) der UN sowie vom NAP (Nationaler Aktionsplan der UN Dekade) gefordert wird, hilfreich sein. 5 Chancen und Grenzen der Netzwerkanalyse in Qualitätsprozessen Es zeichnet sich ab, dass der Qualität des deutschen Bildungswesens nicht mehr blind vertraut wird, sondern Vertrauen als Moment sozialer Interaktionen zunehmend aktiv hergestellt werden muss. Auch Bildungskonzepten und –instrumenten wird nur vertraut, wenn sie durch stabile Beziehungsstrukturen gestützt werden. Vertrauen wird relexiv zugänglich, wenn betroffene Akteure in den Prozess der Vertrauensbildung aktiv miteingebunden werden. Soziale Beziehungen ermöglichen den Zugang zu Ressourcen, wie etwa Vertrauen, Informationen und Wissen. Vertrauen fördert wiederum die Entwicklung sowie den Transfer und die Diffusion neuer Ideen. Die Vertrauensherstellung im Kontext des Einsatzes von Instrumenten der Qualitätsentwicklung und -sicherung ist nicht als unhinterfragte Ressource zu verstehen. Im Zuge der Etablierung bildungspolitischer Innovationen eignet sich jedoch die Anwendung visueller und analytischer Elemente der SNA aus diversen Gründen. Visualisierungen von Netzwerkdaten ermöglichen die Erstellung von „Informationslandschaften“ (Krempel 2005, S. 196), die es den Betrachtern erlauben, komplexe Netzwerkdaten und deren Attribute schnell und einfach zu erfassen, ohne Artefakte darzustellen. Nicht zuletzt stellen Visualisierungen Entscheidungshilfen für Akteure dar; sie können Stärken und Schwächen der Netzwerke sowie Entwicklungsperspektiven aufzeigen und Veränderungsprozesse forcieren. Im Rahmen der in diesem Artikel präsentierten Studie wurden Verfahren der SNA unter anderem eingesetzt, um die Qualität im Zuge der Umsetzung der bildungspolitischen Innovation BNE zu verbessern und Kooperationen zwischen Akteuren verschiedener Lernorte in fünf unterschiedlichen Regionen transparent zu machen. Es wurde ersichtlich, dass in den untersuchten Netzwerken ein Mangel an überregionalen Kooperationen im Bereich BNE vorzuinden ist. Darüber hinaus konnten Lücken im Wissenstransfer, Konlikte und unterschiedliche Ausprägungen in Bezug auf die Hierarchisierung in den Netzwerken aufgezeigt werden. In Anlehnung an die Unterscheidung der Sinndimensionen des Vertrauens nach Endreß (2012) wurde konstatiert, dass sich über die Zeit keine vertrauensvollen, guten und starken Beziehungen zwischen Akteuren aus unterschiedlichen Tätigkeitsbereichen herausbilden konnten. Netzwerkakteure agieren vor allem innerhalb ihrer Tätigkeitsbereiche und die Beziehungen zwischen Akteuren aus unterschiedlichen Tätigkeitsfeldern sind vergleichsweise schwach und wenig vertrauensvoll. Visualisierungen der empirischen Befunde, die auf Schwächen im Informationstransfer sowie auf Kooperations-, Kommunikations- und Vertrauensprobleme aufmerksam machen, lieferten den Netzwerkmitgliedern schließlich eine Grundlage für die Entwicklung partizipativer Handlungsstrategien. 13 Qualität, Netzwerke und Vertrauen – Der Einsatz von Sozialen Netzwerkanalysen 175 Eine wesentliche Grenze der SNA liegt paradoxerweise in der Implementierung der Methode bzw. der Rückspiegelung der Ergebnisse selbst begründet. Aufgrund des relationalen Charakters sind die Daten für die SNA besonders sensibel; ethische Fragen der SNA bedürfen vor und nach den Analysen einer eigenständigen Auseinandersetzung. Die Verfahren der SNA können zwar dafür eingesetzt werden, Kooperationsbeziehungen und Vertrauen zu stärken, zugleich muss aber viel Zeit investiert werden, um Vertrauen in die SNA zu generieren und Akzeptanz zu schaffen. Eine weitere Schwäche bezieht sich auf den Aufwand der Datenerhebung. Die Erhebung von Daten für die SNA ist viel umständlicher, zeitaufwändiger und voraussetzungsvoller als etwa repräsentative Meinungsumfragen, die auf vergleichsweise größere Stichproben zurückgreifen. In den vergangenen Jahren wurde die Vernetzung von Bildungseinrichtungen vor dem Hintergrund der Qualitätsdebatten zwar bereits im Rahmen etlicher Projekte analysiert und evaluiert, jedoch bislang kaum unter Einsatz von empirischen Methoden der Netzwerkanalyse. Um die Chancen und Grenzen des Einsatzes der SNA in Qualitäts- und Vertrauensprozessen besser zu verstehen, sind weitere Studien auf diesem Gebiet notwendig. Anmerkungen 1 Das normative Bildungskonzept BNE bezieht sich auf die Agenda 21, die Bildung als wesentliche Voraussetzung für die Implementierung einer nachhaltigen Entwicklung proklamiert. Im Sinne der drei Dimensionen der Nachhaltigkeit zielt BNE auf die Balance zwischen Ökologie, Ökonomie und Sozialem mit Bezug auf Bildungsfragen. Für die Jahre 2005–2014 hat die UNESCO die Weltdekade BNE ausgerufen, in deren Rahmen sich Projekte und Kommunen für eine Auszeichnung bewerben können. 2 Die Studie wurde in den Jahren 2010 bis 2013 an der Freien Universität Berlin durchgeführt und vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert (Förderkennzeichen: NB108A). Ich danke dem Bundesministerium für Bildung und Forschung sowie Gerhard de Haan für die Unterstützung der Forschungsarbeiten. 3 Teilnehmende Beobachtungen wurden im Zuge der vor Ort initiierten Qualitätszirkel durchgeführt. 4 Netzwerkmitglieder werden nach dem spring-embedding-Verfahren als durch Federn miteinander verbundene Knoten konzeptualisiert. Die Federn zwischen den Netzwerkknoten stoßen sich so lange ab und ziehen sich wieder an, bis ein Gleichgewichtszustand gefunden ist. Die Länge der Pfeile hat demnach keinen Informationsgehalt. 5 Der „Degree“ bezeichnet ein Zentralitätsmaß in der SNA. Je mehr Relationen ein Knoten aufweist, desto höher ist sein „Degree-Wert“. In gerichteten Netzwerken kann zudem zwischen Out- und Indegree unterschieden werden. Je häuiger eine Person von anderen genannt wurde, desto höher ist sein Indegree. 6 Die Interviewten wurden gebeten, auf einer Skala von 1 bis 4 anzugeben, ob mit der genannten Person jeweils nie/seltener als alle drei Monate (1), etwa alle zwei bis drei Monate (2), etwa ein Mal im Monat (3) oder häuiger als ein Mal im Monat (4) Kontakt in Bezug auf BNE existierte. Sofern sich die Angaben zweier Personen über die Stärke der Beziehungen unterschieden, wurde die Angabe bezüglich der stärkeren Kontakthäuigkeit für diese Analyse ausgewählt. Jene Beziehungen mit einer Kontakthäuigkeit von drei und vier wurden auf den Wert 1 gesetzt, da UCINET bei den Analysetools bezüglich der Korrelationen den Wert der Relation nicht beachtet. 7 Für diesen Hinweis danke ich dem anonymen Gutachter. 8 Der Prozentwert bezieht sich auf den Anteil der Relationen, die als vertrauensvoll beschrieben werden. Erfurt weist mit 35,3 % den geringsten Anteil an vertrauensvollen Beziehungen auf. 13 176 N. 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