Christian Steglich

Stokastiska nätverksmodeller

Modeller för sociala nätverk illustrerar hur aktörer i ett socialt system är beroende av varandra. De gör det därmed möjligt att förstå hur en social grupp fungerar som en organisk helhet. De komplexa beroendeförhållanden som kännetecknar nätverksdata utgör en utmaning för empirisk dataanalys. De kräver icke-standardiserade skattningsverktyg som utnyttjar simuleringsbaserad statistisk inferens. Mitt huvudsakliga arbete inriktar sig på utvecklingen av sådana modeller och deras tillämpning inom olika samhällsvetenskapliga discipliner.

• Steglich, Ch., T.A.B. Snijders, & M. Pearson (2010). ”Dynamic Networks and Behavior: Separating Selection from Influence”, Sociological Methodology 40, 329–393.
• Snijders, T.A.B., & Ch. Steglich (2015). ”Representing Micro-Macro Linkages by Actor-Based Dynamic Network Models”, Sociological Methods and Research 44, 222–271.
• Snijders, T.A.B., G. van de Bunt, & Ch. Steglich (2010). ”Introduction to stochastic actor-based models for network dynamics”, Social Networks 32, 44–60.
• Huisman, M., & Ch. Steglich (2008). ”Treatment of Non-Response in Longitudinal Network Studies”, Social Networks 30, 297–308
  ​

Nätverk inom ungdomars hälsa

Inget nätverk har studerats så ofta som vänskapsnätverket bland eleverna i en skolklass. För sociologer erbjuder skolmiljön en lämplig och lättillgänglig möjlighet att studera socialt beteende i ett avgränsat socialt system. Utvecklingspsykologer har ett mer specifikt intresse för den åldersgrupp som studeras. Tonåren är en period i livet då föräldrarnas inflytande avtar och kamraters inflytande ökar. Tonåringar genomgår puberteten, upplever en mognadsklyfta, experimenterar med riskbeteenden och utforskar nya relationer. Data om vänskapsnätverk i skolan gör det möjligt att testa många teorier om ungdomars utveckling. Detta inkluderar spridningen av substansanvändning, som börjar i tonåren för att senare bli ett stort folkhälsoproblem.

• Steglich, Ch., P. Sinclair, J. Holliday, & L. Moore, (2012). ‘Actor-based analysis of peer influence in A Stop Smoking in Schools Trial (ASSIST)’, Social Networks 34, 359-369.
• Mercken, L., T.A.B. Snijders, Ch. Steglich, E. Vartiainen, & H. de Vries (2010). ‘Smoking-based selection and influence in gender-segregated friendship networks’, Addiction 105, 1280-1289.
• Knecht, A., W.J. Burk, J. Weesie, & Ch. Steglich (2011). ‘Friendship and alcohol use in early adolescence: a social network approach’, Journal of Research on Adolescence 21, 475-487.
• Mercken, L., E. Sleddens, H. de Vries, & Ch. Steglich, (2013). ‘Choosing adolescent smokers as friends: The role of parenting and parental smoking’, Journal of Adolescence 36, 383-392.
  ​

Nätverk inom utbildningen

Elever går inte bara i skolan för att umgås med sina kamrater. Skolan har som social institution även ett samhälleligt syfte: att ge eleverna en formell utbildning och förse dem med de kunskaper och färdigheter som krävs för att klara sig i samhället. Sociala nätverk kan både främja och hämma elevernas studieresultat, beroende på hur interaktionerna mellan kamraterna ser ut och lärarnas förmåga att hantera dem.

• Brouwer, J., A. Flache, E. Jansen, A. Hofman, & Ch. Steglich (2018). ‘Emergent achievement segregation in freshmen learning community networks’, Higher Education. https://doi.org/10.1007/s10734-017-0221-2
• Steglich, Ch., & A. Knecht (2014). ‘Studious by association? Effects of teacher’s attunement to students’ peer relations’, Zeitschrift für Erziehungswissenschaft 17, 153-170.
• Rambaran, J.A., A. Hopmeyer, D. Schwartz, Ch. Steglich, D. Badaly, & R. Veenstra (2017). ‘Academic Functioning and Peer Influences: A Short-Term Longitudinal Study of Network-Behavior Dynamics in Middle Adolescence’, Child Development 88, 523-543.
• Lomi, A., T.A.B. Snijders, Ch. Steglich, & V.J. Torlò (2011). ‘Why Are Some More Peer Than Others? Class-level Evidence from a Longitudinal Study of Social Networks and Individual Academic Performance’, Social Science Research 40, 1506-1520.
  ​

Nätverk och organisationer

Vuxnas sociala nätverk är mycket mer löst strukturerade än skolbarns, eftersom inget socialt sammanhang har ett lika starkt grepp om en vuxens vardag som skolan har om en elevs. Den troligtvis starkaste sådan kontexten definieras av avlönat arbete, vilket skapar en uppdelning mellan å ena sidan aktören som företrädare för arbetsgivaren som interagerar med företrädare för andra arbetsgivare i ett nätverk mellan organisationer, och å andra sidan aktören som en av många anställda som interagerar i ett nätverk inom organisationen.

• Labun, A., Ch. Steglich, & R. Wittek (2016). ‘The Co-evolution of Power and Friendship Networks in an Organization’, Network Science 4, 364-384.
• Pauksztat, B., Ch. Steglich, & R. Wittek, (2011). ‘Who speaks up to whom? A network analysis of employee voice’, Social Networks 33, 303-316.
• Checkley, M., Ch. Steglich, D. Angwin, & R. Endersby (2014). ‘Firm Performance and the Evolution of Cooperative Interfirm Networks: UK Venture Capital Syndication’, Strategic Change 23, 107-118.
• lwardt, L., Ch. Steglich, & R. Wittek (2012). ‘The co-evolution of gossip and friendship in workplace social networks’, Social Networks 34, 623-633.
  
  

Nätverk och arbetsmarknaden

I korthet arbetar jag med nätverksmodeller för rörlighetsdata hämtade från de svenska folkbokföringsregistren. Genom att kombinera insikter från 1970-talets nätverkssociologi om arbetsmarknader (White, Granovetter) med det omfattande datamaterial som finns tillgängligt i svenska register studerar vi för närvarande hur de olika svenska skolreformerna sedan 1990-talet har påverkat lärares rörlighet på arbetsmarknaden, och hur den svenska arbetsmarknaden absorberar den senaste vågen av främst syriska invandrare.

Nätverk och internet

Underlättandet av mellanmänskliga kontakter på sociala nätverkssajter på internet är en pågående revolution inom området mänskliga relationer och mänskliga nätverksstrukturer. I en ny forskningsinriktning vid IAS strävar vi efter att analytiskt studera de samhälleliga konsekvenserna av denna revolution, som vid första anblicken sträcker sig från mycket positiva effekter (generellt minskade alternativkostnader; stärkande av minoriteter) till mycket negativa (ökad polarisering; spridning av hatpropaganda och falska nyheter).