Technological development made it possible to store and process data on a scale not imaginable decades ago — a development that also includes network data. A particular characteristic of network data is that, unlike standard data, the objects of interest, called nodes, have relationships to (possibly all) other objects in the network. Collecting empirical data is often complicated and cumbersome, hence, the observed data are typically incomplete and might also contain other types of errors. Because of the interdependent structure of network data, these errors have a severe impact on network analysis methods. This cumulative dissertation is about the impact of erroneous network data on centrality measures, which are methods to assess the position of an object, for example a person, with respect to all other objects in a network. Existing studies have shown that even small errors can substantially alter these positions. The impact of errors on centrality measures is typically quantified using a concept called robustness. The articles included in this dissertation contribute to a better understanding of the robustness of centrality measures in several aspects. It is argued why the robustness needs to be estimated and a new method is proposed. This method allows researchers to estimate the robustness of a centrality measure in a specific network and can be used as a basis for decision making. The relationship between network properties and the robustness of centrality measures is analyzed. Experimental and analytical approaches show that centrality measures are often more robust in networks with a larger average degree. The study of the impact of non-random errors on the robustness suggests that centrality measures are often more robust if missing nodes are more likely to belong to the same community compared to missingness completely at random. For the development of imputation procedures based on machine learning techniques, a process for the evaluation of node embedding methods is proposed.
In Niedersachsen existiert eine florierende, ausdifferenzierte kulturelle Szene. Vor allem im Musikbereich sind zahlreiche, teilweise international agierende Initiativen und einige kleinere und mittlere Unternehmen wie auch Solokünstler aktiv, die in einem regen Austausch miteinander stehen. Diese Akteure treten in der Regel mit der Erwartung einer positiven Auswirkung und Nutzensteigerung einem Netzwerk bei. Selten wird jedoch hinterfragt oder im Anschluss evaluiert, inwiefern das jeweilige Netzwerk zur positiven Verstärkung der Einzelakteure, im ökonomischen wie auch im sozialen oder kulturellen Sinne geführt hat, beziehungsweise inwieweit Netzwerkbildungen auch zu negativen Effekten für ihre Akteure führen können. In dieser Dissertation wird mit qualitativen Methoden und auf theoretischer Basis der Relationalen Soziologie die Situation in Bezug auf Netzwerkbildungen im Musiksektor von Niedersachsen analysiert. Dies geschieht vor den Fragen, wer die Akteure in Niedersachsen sind, und welchen Funktionsweisen und Mechanismen ihre Vernetzungsbestrebungen unterliegen. Ferner werden die Interaktionen zwischen sozialen Akteuren und institutioneller Kulturarbeit im Musiksektor dargestellt und aufgezeigt, welche Prozesse in diesem Musiknetzwerk unter dem Einfluss institutioneller Strukturen ablaufen.