Netzwerke gewinnen nicht zuletzt durch die Digitalisierung in allen Lebensbereichen stetig an Bedeutung - sie beschreiben die wirtschaftlichen Verflechtungen von Unternehmen ebenso wie Infektionsverläufe und -verbreitung. Ebenso spielen Netzwerk-Strukturen eine wichtige Rolle bei der Verbreitung von Informationen und dem Meinungsbildungsprozess der Gesellschaft.
Um reale Netzwerke verstehen aber auch regulieren zu können, muss zunächst geklärt werden, welche Faktoren deren Ausbildung beeinflussen und welche Eigenschaften sie besitzen. Zur Erforschung der Grundlagen von Netzwerken fördert die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) nun eine neue Forschungsgruppe mit dem Titel "Algorithms, Dynamics, and Information Flow in Networks" mit 2,1 Millionen Euro über die nächsten drei Jahre. Die Forschungsgruppe ist ein Kooperationsprojekt des Hasso-Plattner-Instituts (HPI) mit der Goethe-Universität Frankfurt am Main und der Universität Hamburg. Partner bei der Erforschung von strukturellen Risiken in Finanznetzwerken ist die Deutsche Bundesbank.
„Wie große Netzwerke entstehen und über welche Eigenschaften diese verfügen, ist bislang nicht ausreichend erforscht“, sagt HPI-Professor Tobias Friedrich, Leiter des Fachgebiets Algorithm Engineering. „Im Rahmen der Forschungsgruppe werden wir verschiedene Netzwerkbildungsmodelle entwerfen und untersuchen. Wir möchten die bisherigen Modelle mit Methoden der Randomisierung und der algorithmischen Spieltheorie weiterentwickeln. Dabei liegt der Fokus auf der Generierung von künstlichen Netzwerken, die typische Eigenschaften von Echtweltnetzwerken aufweisen. Wichtige Domänen sind soziale Netzwerke, Infektionsnetzwerke und Finanznetzwerke.“ Gemeinsam mit Mathematikern und Informatikern aus Frankfurt und Hamburg sollen so die Grundlagen von Netzwerken weiter erforscht, aber auch Infektionsprozesse und Infektionsketten präziser modelliert werden können.