Sociale netwerkanalyse

Sociale netwerkanalyse is een benadering van sociale verschijnselen waarbij de nadruk ligt op relaties tussen personen (of tussen andere eenheden van analyse zoals bedrijven of landen). Met behulp van deze analysetechniek kunnen sociale relaties op systematische wijze worden geanalyseerd met als doel menselijk gedrag te verklaren (Scott en Carrington 2011). Sociale netwerkanalyse maakt vruchtbaar gebruik van de grafen-theorie: (kwantitatieve) relationele data wordt verwerkt in matrices en grafen, waarbij de aan- of afwezigheid van een relatie tussen actoren wordt aangeduid (zie onder andere Duijn en Klerks 2014, Stokman 1982).

Prof. dr. Tom Snijders van de Rijkuniversiteit Groningen ontwikkelde in het kader van een onderzoek naar cocaïnegebruikers in Rotterdam een techniek waarmee de omvang van verborgen populaties kan worden geschat op basis van een combinatie van sneeuwbalsteekproeven en sociale netwerkanalyse (Bieleman en De Bie 1992). Door na te gaan wat de overlap tussen door respondenten opgestelde netwerken is, wordt tot een schatting van de omvang van de populatie gekomen. Respondenten worden benaderd met de vraag hoeveel anderen zij kennen uit een bepaalde populatie. De nominees worden vervolgens in een volgende ronde weer benaderd (snowballing) met de vraag op hun beurt anderen te nomineren. Het principe van deze methode berust op de vangst-hervangst gedachte: nagegaan wordt in hoeverre de eerste groep ondervraagde respondenten als nominees terugkeren in de netwerken van anderen. De uiteindelijke omvangschatting is gebaseerd op de verhouding tussen het totale aantal ondervraagden en het aantal dat als nominee terugkeert, alsmede op de overlap tussen de door verschillende personen genoemde nominees.

Naar het gebruik van de netwerktheorie bij het schatten van de omvang van moeilijk te benaderen populaties of gedragsvormen in de taboesfeer zijn meerdere onderzoeken verricht (Spreen en Bogaerts 2015; Pattison e.a. 2013; Spreen en Zwaagstra 1994). De methode is onder andere toegepast in een onderzoek naar de omvang van de populatie harddrugsgebruikers in Utrecht en cocaïnegebruikers in Rotterdam (Spreen en Bogaerts 2015; Bieleman en De Bie 1992).

Het gebruik van sociale netwerkanalyse bij het schatten van de omvang van een populatie heeft als belangrijke meerwaarde dat het de onderzoeker naast het schatten van de omvang van een populatie in staat stelt om verbanden (tussen personen,

Methoden voor omvangschatting 21

bedrijven of landen) die anders verborgen waren gebleven inzichtelijk te maken (zie onder andere Duijn en Klerks 2014, Scott 2011, Stokman 1982). Dit maakt dat het met deze methode, mits familiaire banden en afhankelijkheidsrelaties in de registraties kunnen worden onderscheiden, mogelijk is om het gezamenlijk voorkomen van huiselijk geweld en kindermishandeling vast te stellen.

Aannames en eisen

Bij het gebruik van sociale netwerkanalyse gelden overwegend dezelfde aannames als bij de andere methoden voor omvangschattingen die in dit hoofdstuk al zijn besproken. Zo dienen we er van uit te gaan dat respondenten leden van de onderzochte populatie kunnen en willen identificeren en dat zij kunnen en willen benoemen wat hun relatie met deze persoon is.

Daarnaast is van belang dat alle personen uit alle mogelijke subpopulaties van de te schatten populatie een kans hebben om in de registratie voor te komen. Als er sprake is van een afwijkende subpopulatie die zich zelden mixt en personen uit die subpopulatie geen kans hebben om in de registraties voorkomen, ontbreken deze in de schatting.

Zoals al eerder aangegeven, worden verborgen populaties vaak gekenmerkt door illegaal gedrag, waardoor professionals en leden van deze subpopulaties terughoudend kunnen zijn in het noemen van anderen. Dit en het feit dat de genomineerde personen door middel van snowball-sampling moeten worden benaderd maakt dat het lastig lijkt deze methode bij huiselijk geweld en kindermishandeling toe te passen.

Schending

Deze methode kan, net als de network scale-up methode, slechts betrouwbaar worden toegepast als aan de aannames en eisen is voldaan. Anders is niet te overzien of er sprake zal zijn van een over- of onderschatting en in welke mate dat het geval is als gevolg van de schending.

Als niet wordt voldaan aan de eerste aanname - en respondenten andere leden van de onderzochte populatie niet kunnen en/of willen identificeren - wordt een omvangschatting gedaan op basis van onvolledige identiteiten. Dit leidt tot het niet kunnen identificeren van duplicaten, hetgeen tot een verkeerde ratio en een onderschatting leidt.

Als niet aan de voorwaarde wordt voldaan dat alle personen een kans hebben om in de registraties voor te komen is de ratio die uit de netwerken van de ondervraagde personen voortkomen geen weergave van de gehele populatie. Het doorberekenen van de omvang van de populatie op basis van de verhoudingen in de netwerken is dan niet betrouwbaar.

2.4 Extrapolatie

In deze paragraaf beschrijven we het extrapoleren van regionale en lokale cijfers afkomstig uit registraties of onderzoek om tot een landelijke omvangschatting te komen. Extrapolatie is de term voor het wiskundige proces waarbij een waarde, die buiten een reeks bekende waarden ligt, wordt voorspeld op basis van andere reeds bekende waarden (Armstrong 2013; Armstrong en Collopy 1993; Makriadis e.a. 1982). Met deze methode kunnen regionale gegevens worden opgeschaald naar landelijk niveau, waardoor op basis van de bekende gegevens de omvang van de landelijke populatie wordt voorspeld.

Bij extrapolatie worden op basis van bestaand materiaal allereerst schattingen verkregen van de omvang van de populatie op lokaal of regionaal niveau. Vervolgens worden op basis hiervan samengestelde scores berekend, die worden geëxtrapoleerd naar een landelijke schatting. De lokale en regionale gegevens die voor de schattingen worden gebruikt zijn bij voorkeur afkomstig uit bronnen waarover op landelijk niveau geen gegevens beschikbaar zijn, zodat de toegevoegde waarde van de extrapolatie optimaal is. In het geval van huiselijk geweld en kindermishandeling zouden lokale prevalentieonderzoeken goede bronnen kunnen zijn om tot samengestelde scores en een landelijke schatting te komen door middel van extrapolatie.

Extrapolatie is al eerder toegepast in diverse onderzoeken. Bieleman en collega's (1995) extrapoleerden lokale schattingen en aantallen bij de politie of de hulpverlening geregistreerde harddrugsgebruikers naar een totale geschatte populatie. Ook inventariseerden zij het aantal chronisch zieken in Zutphen op deze wijze (Bieleman e.a. 2003). Ook is extrapolatie (in combinatie met andere methoden) gebruikt om het aantal daklozen in Zeeland en het voorkomen van huiselijk geweld in Haarlem te schatten (Jansen 2006; Oosterlee en Vink 2006). In enkele van deze onderzoeken werden de verkregen landelijke schattingen ter controle vergeleken met de aantallen die uit landelijke registratiesystemen of een andere bron naar voren kwamen.

Aannames en eisen

De eerste eis bij extrapolatie is dat de regionale en lokale schattingen op basis waarvan de landelijke schatting wordt gedaan tot stand komen op basis van een combinatie van bronnen, zodat er redelijkerwijs vanuit kan worden gegaan dat zij betrouwbaar genoeg zijn om te extrapoleren naar een landelijke schatting. Extrapolatie is altijd onderworpen aan een mate van onzekerheid. Hoe hoog deze mate van onzekerheid is, is afhankelijk van de gebruikte regionale gegevens en waar deze op zijn gebaseerd. Bij een combinatie van bronnen kan gedacht worden aan de resultaten van lokaal prevalentieonderzoek, maar ook aan gemeentelijke nota’s, jaarverslagen en registratiebestanden van politie en hulpverleningsinstanties.

Methoden voor omvangschatting 23

Schending

De bruikbaarheid van deze methode staat of valt met de beschikbaarheid en betrouwbaarheid van de lokale of regionale gegevens. Als lokale gegevens ontbreken of slechts in beperkte mate beschikbaar zijn kan niet tot een schatting worden gekomen. Daarnaast geldt dat het niet zinvol is om gebruik te maken van extrapolatie wanneer er niet redelijkerwijs vanuit kan worden gegaan dat de composiete scores op basis waarvan de landelijke schatting tot stand komt, op betrouwbare bronnen zijn gebaseerd. In dat geval is namelijk niet te voorspellen wat de gevolgen zijn voor de omvangschatting, behalve dat dit een onnauwkeurige en onvoldoende robuuste schatting oplevert.