Denkcollectieven en netwerken:
Netwerkanalyse als aanvulling op historische epistemologie
Floris Zuidema Universiteit van Amsterdam
Abstract
Onderzocht wordt of netwerkanalyse bruikbaar kan zijn voor de historische epistemologie. Aan de hand van het werk van Hans-Jörg Rheinberger en Ludwik Fleck wordt uiteen gezet wat historische epistemologie is. Vervolgens wordt op basis van de ideeën van Randall Collins en Bruno Latour een netwerk interpretatie van en aanvulling op Fleck gepresenteerd. Daarna wordt uiteengezet wat netwerkanalyse is met daarbij in het bijzonder aandacht voor diffusion of information studies. Aan de hand van een drietal netwerkanalytische onderzoeken wordt beargumenteerd dat er een aantal obstakels zijn voor samenwerking. Zo is netwerkanalyse niet ontwikkeld om kennis zelf te onderzoeken en is zij, in tegenstelling tot de historische epistemologie, een positivistische benadering. Desondanks wordt betoogd dat netwerkanalyse mogelijkheden biedt voor historisch epistemologisch onderzoek, mede dankzij het feit dat netwerkanalyse en, in elk geval een deel van, historische epistemologie het idee delen dat de wetenschap begrepen moet worden in termen van netwerken.
Inhoudsopgave
1. Inleiding 1
2. Historische Epistemologie 4
2.1. Ludwik Fleck 7
2.2. Van denkcollectieven naar denknetwerken 9
3. Netwerkanalyse 13
3.1. Termen en methode 15
3.2. Theorie 17
4. Complementariteit en compatibiliteit 22
4.1. Casus: Disciplinary Networks and Bounding 22
4.2. Casus: The Temporal Structure of Scientific Consensus Formation 24 4.3. Casus: On the Dynamics of National Scientific Systems 27
4.4. Compatibiliteit 28
4.5. Complementariteit 31
5. Conclusie 34
1 Denkcollectieven en netwerken:
Netwerkanalyse als aanvulling op historische epistemologie
1.
Inleiding
In zijn werk betreffende de historische en sociale processen in de wetenschap waardoor feiten tot stand komen, stelt de wetenschapsfilosoof Ludwik Fleck het volgende: “A great deal still remains to be investigated empirically and discovered about the process of cognition” (Fleck [1935] 1979, p. 21). Deze uitspraak was mogelijk meer waar en meer nodig in de periode waarin Fleck dit schreef dan vandaag de dag omdat het in die tijd als minder belangrijk werd gevonden om onderzoek te doen naar de manieren waarop kennis tot stand komt en hier zodoende minder over bekend was. Desondanks is deze uitspraak vandaag de dag nog steeds van waarde. Naar de manier waarop mensen kennis verkrijgen en naar wat kennis is, kan nog veel onderzoek worden gedaan. De netwerkanalyse, een relatief nieuwe stroming binnen de sociale wetenschappen, zou daar mogelijk een bijdrage aan kunnen leveren. De vraag of dit het geval is en zo ja in hoeverre, staat hier centraal.
Achtergrond
In tegenstelling tot veel eerdere wetenschapsfilosofen zag Fleck in dat met logisch redeneren niet kan worden begrepen wat er in de wetenschap gebeurt en wat wetenschappelijke kennis is. Volgens Fleck kan dit alleen door empirisch te kijken naar de wetenschappelijke praktijk en met name naar de geschiedenis van de wetenschap. Deze manier van wetenschapsfilosofie bedrijven wordt wel historische epistemologie genoemd. Waar veel epistemologen zich bezighouden met universele en eeuwige waarheden rond wat kennis is en hoe kennis kan worden verkregen, houden historisch epistemologen zich juist bezig met de veranderlijkheid en variatie in de aard van kennis en in de manieren waarop kennis verkregen wordt. De historische epistemologie heeft in de periode na de Tweede Wereldoorlog, met name dankzij het werk van Thomas Kuhn, een definitieve plek verworven binnen de wetenschapsfilosofie (Rheinberger 2010).
Wat Fleck en andere historisch epistemologen in de wetenschap tegenkomen, is niet een praktijk waar wetenschappers ontdekking doen als individuele geesten los van geschiedenis, maatschappij en collega’s. In plaats daarvan komen ze een praktijk tegen waar mensen deel uitmaken van grotere sociale eenheden, die Fleck denkcollectieven noemt. Randall Collins en Bruno Latour noemen deze
2 collectieven netwerken. Collins richt zich met name op de netwerken van relaties tussen denkers onderling, bijvoorbeeld tussen leermeesters en leerlingen. Latour houdt zich veel meer bezig met de netwerken van relaties die er bestaan tussen enerzijds onderzoekers en anderzijds verschillende niet-wetenschappelijke groepen in de maatschappij. Fleck, Collins en Latour laten elk op hun eigen manier zien dat wetenschap en wetenschappelijke kennis alleen begrepen kunnen worden door de sociale praktijk van wetenschap empirisch te onderzoeken.
Hoewel netwerkanalyse niet is ontwikkeld om specifiek de wetenschap en wetenschappelijke kennis te onderzoeken sluit dit idee van netwerken aan bij hoe netwerkanalytici naar de sociale wereld kijken. De netwerkanalyse is een benadering die haar oorsprong met name vindt in de sociologie, waar ook vandaag de dag nog de meeste van haar beoefenaars te vinden zijn. De netwerkanalyse is jonger en minder bekend dan stromingen in de sociologie die zich ofwel op individuen richten zoals Max Weber deed ofwel op grote structuren in de maatschappij richten zoals zichtbaar is het werk van Émile Durkheim. Toch heeft de netwerkanalyse de laatste decennia aan populariteit gewonnen.
Een belangrijk onderzoeksgebied binnen de netwerkanalyse betreft de manier waarop informatie zich door een netwerk verspreidt. Onderzoeken die zich hiermee bezighouden worden wel Diffusion of Information studies genoemd. Zo heeft één van de grondleggers van de netwerkanalyse, Mark Granovetter, de theorie ontwikkeld dat het de kennissen van mensen zijn en juist niet familieleden en goede vrienden die essentieel zijn voor de verspreiding van informatie. Dit omdat de relaties tussen verschillende groepen in de samenleving nou eenmaal vaak geen familierelaties of vriendschapsrelaties zijn. Anderen, zoals James Coleman, proberen juist te laten zien dat de mensen met wie men dat soort sterke relaties heeft voordelen kunnen bieden op het gebied van informatie, bijvoorbeeld dat die mensen sneller geneigd zijn om te helpen om nieuwe informatie te verkrijgen. Hoewel netwerkanalyse over het algemeen wordt gebruikt om de netwerken van mensen te onderzoeken, en hoewel de meeste van haar theorieën zijn ontwikkeld om netwerken van mensen te begrijpen, wordt netwerkanalyse niet uitsluitend gebruikt om de netwerken van mensen te bestuderen. Zo worden de theorieën en methoden van de netwerkanalyse bijvoorbeeld ook gebruikt om onderzoek te doen naar de netwerken van wetenschappelijke artikelen en hun onderlinge verwijzingen. Zo wordt op basis van deze netwerken onderzocht in hoeverre een discipline bestaat uit één groep of dat er binnen een discipline subgroepen zijn waarin artikelen vooral naar elkaar verwijzen. Ook kan de relatie tussen verschillende disciplines op basis van hun onderlinge verwijzingen worden onderzocht. Verder kan bijvoorbeeld worden geanalyseerd naar welke artikelen in verschillende tijden het meeste wordt verwezen om zo verschuivingen, danwel het gebrek daaraan, in een discipline te observeren.
3
Overzicht
Historisch epistemologen ontlenen veel inzichten aan de geschiedenis, psychologie en sociologie. Er is echter tot nu toe minder aandacht geweest voor de netwerkanalyse. Ondanks het feit dat Randall Collins en Bruno Latour beiden over de wetenschappelijke praktijk spreken in termen van netwerken, gaat geen van beiden uitgebreid in op theorieën en methoden van de netwerkanalyse. Nu de netwerkanalyse onder sociale wetenschappers aan populariteit aan het winnen is, dringt de vraag zich op of zij, naast psychologie, geschiedenis en andere sociologische benaderingen, een bron van inzichten zou kunnen zijn voor de historische epistemologie. Zeker als men ziet dat er al aspecten zijn waarin netwerkanalyse en de ideeën van sommige historisch epistemologen dicht bij elkaar lijken te komen. Om deze reden kijkt dit onderzoek naar de compatibiliteit en complementariteit die er mogelijk bestaat tussen deze benaderingen. De uitspraak van Fleck over de noodzaak voor meer onderzoek nodigt uit om alle mogelijke gelegenheden die zich voordoen aan te grijpen om het begrip van kennis te vergroten.
Het doel van dit onderzoek is om te analyseren of het mogelijk en wenselijk is om ideeën en methoden uit de netwerkanalyse te incorporeren in de historische epistemologie, specifiek in het werk van Ludwik Fleck. In dit onderzoek zal eerst uiteen worden gezet wat de historische epistemologie inhoudt met daarbij in bijzonder aandacht voor de ideeën van Fleck. Vervolgens zal aan de hand van de ideeën van Randall Collins en Bruno Latour worden betoogd dat Fleck begrepen kan worden en aangevuld kan worden door hem te lezen als een denker die het over netwerken heeft. Betoogd zal worden dat Fleck zich namelijk net als Collins en Latour bezighoudt met zowel het micro van de persoonlijke interacties en relaties als het macro van de structuur van netwerken, en met zowel het externe van de maatschappij waar wetenschap deel van uitmaakt als met het interne van het concrete laboratorium werk.
Hierna zal een overzicht worden gegeven van wat de ontologie, methodologie en belangrijke theorieën van de netwerkanalyse inhouden. Hierbij zal in het bijzonder worden stilgestaan bij het werk van Mark Granovetter, Ronald Burt en James Coleman dat zich bezighoudt met de vraag hoe de verspreiding van informatie kan worden begrepen door naar netwerken van relaties te kijken. Volgens deze sociologen is het bij verspreiding van informatie niet alleen belangrijk welke relaties aan- en afwezig zijn maar ook hoe sterk relaties zijn. Ten slotte zullen drie netwerkanalytische onderzoeken worden beschreven, aan de hand waarvan kan worden geanalyseerd in hoeverre historische epistemologie en netwerkanalyse elkaar zouden kunnen aanvullen.
4
2.
Historische epistemologie
At least three-quarters if not the entire content of science is conditioned by the history of ideas, psychology, and the sociology of ideas and is thus explicable in these terms (Fleck [1935] 1979, p. 21).
[T]he very concept of truth has developed within social networks, and has changed with the history of intellectual communities (Collins 1998, p. 8).
In de 19e eeuw en aan het begin van de 20e eeuw was het ondenkbaar om een
sociaalwetenschappelijke benadering te gebruiken om inzicht te krijgen in de aard van wetenschappelijke kennis. Wetenschappen als antropologie, geschiedenis en sociologie werden gezien als nuttig om niet-wetenschappelijke en voorwetenschappelijke kennis te bestuderen, maar niet als middel om inzicht te verschaffen in wetenschap zelf. Er werd een duidelijk onderscheid gemaakt tussen enerzijds de zekere kennis van de wetenschap en anderzijds niet-wetenschappelijke kennis, die als feilbaar werd beschouwt. Zoals Fleck ([1935] 1979, p.50) de visie uit deze tijd verwoordt: "We [modern scientists] are supposedly in possession of “correct thinking” and “correct observation,” and therefore what we declare to be true is ipso facto true. What those others such as the primitives, the old people, the mentally ill, or the children declare to be true seems to be true only to them." De zogeheten context of discovery en context of justification werden hiermee lange tijd gezien als aspecten van wetenschap die kunnen worden gescheiden. De context of discovery duidt op de specifieke psychologische, historische en sociale omstandigheden waarin wetenschap wordt bedreven. De context of justification is de manier waarop wetenschappelijk werk wetenschappelijk wordt verantwoord. Aangezien veel denkers in die tijd vond dat elke wetenschappelijke verantwoording kon worden beoordeeld met een universele en tijdloze logica, was het niet nodig om de context of discovery bij de analyse van wetenschap te betrekken (Rheinberger 2010).
Hans-Jörg Rheinberger (2010) beschrijft hoe er in de loop van de 20e eeuw een alternatieve visie op het analyseren van wetenschap ontstond door een "crisis of reflection on scientific knowledge" (p. 1). Deze crisis ontstond door een aantal ontwikkelingen aan het begin van de 20e eeuw. Zo deed de overgang van klassieke mechanica naar de relativiteitstheorie een deel van de filosofen twijfelen aan het idee van een traploze ontwikkeling van de wetenschap. Deze stap leek voor menig denker namelijk geen gevolg van een geleidelijk opeenstapeling van kennis maar een plotselinge en radicale
5 verandering van wereldbeeld. De opkomst van de levenswetenschapswetenschappen en sociale wetenschappen deed hen twijfelen aan de mogelijkheid om alle aspecten van het universum met één methode te bestuderen, aangezien verschillende aspecten van de wereld een verschillende aanpak leken te vereisen. De Eerste Wereldoorlog deed die filosofen nadenken over de relatie tussen wetenschap en maatschappij, aangezien zij inzagen dat wetenschappelijke kennis kon worden misbruikt voor politieke doeleinden en aangezien men zich er van bewust werd dat wetenschappelijke onderzoek zelfs doelbewust voor die doeleinden in gang kan worden gezet. Daarmee zette de oorlog niet alleen vraagtekens bij het idee dat wetenschappelijke vooruitgang altijd wenselijk is maar zij liet aan deze filosofen ook zien dat er een belangrijke relatie is tussen de wetenschap en de sociale en fysieke wereld waarin die wetenschap bestaat. Het alternatief dat uit deze crisis ontstond, deed het volgende:
[I]t began to historicize epistemology in various ways. As a result the contexts of discovery and justification, so neatly separated in between, were joined again. The idea of science as a process replaced the obligatory view of science as a system. One single science gave way to many sciences, not reducible to one another. This movement […] must be seen in the broader perspective of a dynamic that took hold of the development of the sciences in their entirety, a process which in turn has to be placed within the social and cultural context of the twentieth century as a whole (Rheinberger, p.1).
Rheinberger laat zien hoe door deze verandering bepaalde filosofen, die hij historisch epistemologen noemt, de vraag gingen stellen hoe en waarom in verschillende tijden verschillende ideeën als 'waar', 'feitelijk', 'echt' en 'objectief' werden gezien. Hierdoor gingen historisch epistemologen ook de inhoud van concepten als ‘waarheid’ en ‘objectiviteit’ zelf zien als onlosmakelijk verbonden met de context waarin die concepten gebruikt worden. Met andere woorden, de historisch epistemologen nemen aan dat de logica waarmee wetenschap beoordeeld werd en wordt niet universeel en tijdloos is, maar dat deze logica kan verschillen, bijvoorbeeld tussen de ene periode en de andere of tussen de ene wetenschap en de andere.
Tussen twee groepen verschilt volgens historisch epistemologen dus niet alleen wat er als echt wordt beschouwd, maar ook wanneer iets als echt wordt beschouwt. Voor historisch epistemologen is het onjuist om te zeggen dat klassieke mechanica achteraf verkeerd bleek te zitten. In plaats daarvan is het correcter om te zeggen dat in de tijd dat klassieke mechanica werd aangehangen, zij echt was en toen zij werd vervangen niet meer. Dit zou gezien kunnen worden als een vorm van relativisme. Echter, zoals duidelijk zal worden, verzetten sommige historische epistemologen zich tegen deze aantijging. Volgens deze denkers hangt wat waar is namelijk niet af van het individu zoals veel relativisten zeggen,
6 maar van de sociaalhistorische omstandigheden waar een individu zich in begeeft. Dit betekent volgens deze historisch epistemologen iets fundamenteel anders.
De historische epistemologie zou een naturalistische wetenschapsfilosofie genoemd kunnen worden. Zij probeert haar inzichten met betrekking tot wetenschap en kennis namelijk uit niets anders te halen dan uit wat op basis van de wetenschappelijke praktijk en de geschiedenis daarvan kan worden geconcludeerd. Dit in tegenstelling tot niet-naturalistische wetenschapsfilosofen die het primaat van hun analyses leggen bij het redeneren over kennis en wetenschap in plaats van bij empirisch onderzoek naar kennis en wetenschap. Historische epistemologen proberen naar de wetenschappelijke praktijk te kijken zonder al te veel aannames over hoe die praktijk functioneert, voor zover dat mogelijk is. Voor zover dat niet mogelijk is, proberen ze hun inzichten te ontlenen aan verschillende wetenschappen. Hiermee onderscheid zij zich van sommige andere naturalistische denkers die de neiging hebben zich te beperken tot de inzichten van bepaalde wetenschappelijke inzichten, zoals bijvoorbeeld alleen die van de evolutionaire psychologie en de neurowetenschap (Kitcher 2011). Dit is een gevolg van het uitgangspunt dat aannames gebaseerd op wetenschappelijke kennis niet universeel en tijdloos zijn. Zoals Feest en Sturm (2011) opmerken: “The naturalistic epistemologist who accepts that the methods and contents of science undergo historical changes must confront the fact that his or her own naturalistic conceptions of science also can, or even should, continue to change as well: ‘‘If epistemology has a history, it also has a future.”” (p. 296).
2.1. Ludwik Fleck
Eén van de eerste historische epistemologen was de Joods-Poolse arts en bioloog Ludwik Fleck. In 1935 schreef hij een boek met de veel zeggende titel Entstehung und Entwicklung einer wissenschaftlichen Tatsache (vertaald in het Engels als Genesis and Development of a Scientific Fact). In dit werk geeft Fleck een analyse van wetenschappelijke ontdekkingen en ontwikkelingen waarbij hij zich in het bijzonder bezighoudt met de geschiedenis van het proberen te diagnosticeren en genezen van syfilis. Fleck benadrukt in het bijzonder dat cognitie niet iets individueels is. Met cognitie wordt hier het waarnemen en interpreteren van de wereld bedoeld. Fleck stelt dat cognitie iets is van het denkcollectief, de groep mensen die direct dan wel indirect betrokken is bij een bepaald (al dan niet wetenschappelijk) vakgebied, en wiens kennis, manier van denken en interacties bepalend zijn voor dat vakgebied. Hij verzet zich met het concept denkcollectief expliciet tegen het idee dat een ontdekking wordt gedaan op één moment in de tijd, door één ontdekker, los van de traditie waar die persoon in staat, los van alle ontwikkelingen die aan die ontdekking vooraf gingen, los van de collega’s
7 waar de ontdekker mee samenwerkt, los van de samenleving waar hij zich in begeeft en los van ontwikkelingen die ontdekkingen nog doormaken na hun zogenaamde ontdekking. Cognitie en kennis zijn hiermee respectievelijk “the most socially-conditioned activity of man” en “the paramount social creation” (Fleck [1935] 1979, p. 42) en ze kunnen niet buiten het collectief bestaan:
[T]he entire fund of knowledge as well as the intellectual interaction within the collective take part in every single act of cognition, which is indeed fundamentally impossible without them. Every epistemological theory is trivial that does not take this sociological dependence of all cognition into account in a fundamental and detailed manner. But those who consider social dependence a necessary evil and an unfortunate human inadequacy which ought to be overcome fail to realize that without social conditioning no cognition is even possible (Fleck [1935] 1979p. 43).
Mensen hebben opvoeding, onderwijs en interactie nodig om überhaupt over de wereld om hen heen te kunnen nadenken. Opvoeding, onderwijs en interactie vinden altijd plaats binnen een bepaalde groep met bepaalde ideeën over de wereld, met bepaalde ideeën over hoe de wereld geanalyseerd moet worden, met een bepaalde geschiedenis en met een bepaalde sociale dynamiek. Doordat mensen zijn ingewijd in een specifiek denkcollectief en doordat ze zich binnen hun denkcollectief begeven, is alleen die waarneming en die ervaring van de wereld mogelijk die binnen hun denkcollectief past. Als men een onderzoek uitvoert en de resultaten daarvan interpreteert, heeft men al allerlei ideeën, bijvoorbeeld over de werking van de gebruikte instrumenten en over de verwachte uitkomsten. Fleck noemt de ingekaderde manier waarop mensen hierdoor ervaren en waarnemen readiness of directed perception, de waarneming van mensen wordt een bepaalde kant op gestuurd en niet een andere.
Hiermee lijken logica, waarheid en objectiviteit onbelangrijk te zijn geworden. Als elk denkcollectief zijn eigen ervaringen heeft, dan kan geen kennis meer als dichterbij de waarheid dan andere kennis worden gezien. De opmerking lijkt voor zich te spreken, echter aan de hand van de ideeën van Fleck kan hier een kanttekening bij worden geplaatst. Als men naar de geschiedenis en de praktijk van de wetenschap kijkt, lijkt het inderdaad zo te zijn dat de logica waarmee binnen een denkcollectief onderzoek wordt verantwoord alleen binnen dat denkcollectief als legitiem wordt gezien. Daarentegen betekent dat dat binnen een denkcollectief bepaalde ideeën wel degelijk de status van objectieve ware feiten kunnen krijgen en die status voor een tijd kunnen behouden. Hiermee hangt kennis dan juist niet af van de subjectieve waarneming van een individu, zoals in de karikatuur van het postmodernisme het geval is.
8 Om te begrijpen hoe cognitie in de praktijk in zijn werk gaat, is het echter nodig om in meer detail naar denkcollectieven te kijken. Fleck waarschuwt dan ook dat er achter het hierboven geschetste schema van denkcollectieven dynamische interacties schuil gaan. Bij deze interacties speelt communicatie een belangrijke rol. Zoals Fleck terecht opmerkt:
Thoughts pass from one individual to another, each time a little transformed, for each individual can attach to them somewhat different associations. […] Whose thought is it that continues to circulate? It is one that obviously belongs not to any single individual but to the collective. Whether an individual construes it as truth or error, understands it correctly or not, a set of findings meanders throughout the community, becoming polished, transformed, reinforced, or attenuated, while influencing other findings, concept formation, opinions, and habits of thought ([1935] 1979, p. 42).
Als ideeën op deze manier door een denkcollectief circuleren of zich verplaatsen van het ene collectief naar het andere, veranderen ze niet alleen zelf steeds, maar veranderen ze daarmee mede de readiness of directed perception van mensen. Dit zorgt er dus voor dat de waarneming van die mensen verandert. Fleck stelt dat deze interactie en communicatie samenhangen met bepaalde aspecten van denkcollectieven. Zo kunnen mensen zich in meerdere denkcollectieven tegelijk begeven, waarmee ze een brug kunnen vormen tussen collectieven. Verder kunnen collectieven dichter of verder van elkaar af staan, afhankelijk van de ideeën die er in die collectieven circuleren. Hierbij gaat het niet alleen om ideeën over de ontologie van de onderzoeksobjecten maar bijvoorbeeld ook om ideeën over welke methoden en concepten gebruikt moeten worden. Sterker nog, volgens Fleck hangen al dit soort ideeën in grote mate met elkaar samen. Of twee denkcollectieven die van elkaar gescheiden lijken te worden in ruimte of tijd daadwerkelijk verschillende denkcollectieven zijn of eigenlijk één en dezelfde hangt daarmee niet af van of zij formeel grenzen maar van de vraag of zij verschillen in hun ideeën en of communicatie tussen hen mogelijk is. Hiermee wordt het onderscheid tussen denkcollectieven een gradueel verschil. Zo stelt Fleck bijvoorbeeld dat het verschil tussen (voor zijn tijd) hedendaagse biologie en hedendaagse natuurkunde niets voorstelt in vergelijking tot bijvoorbeeld het verschil tussen hedendaagse geneeskunde en traditionele Chinese geneeskunst ([1935] 1979, p. 108).
Als de collectieven dicht bij elkaar staan, is communicatie relatief eenvoudig. Hoe verder collectieven uit elkaar staan, hoe meer verandering van een idee nodig is voordat dat idee uit het ene collectief terecht kan komen in het andere collectief. Als de verschillen tussen collectieven heel groot zijn, is communicatie zelfs helemaal niet mogelijk. De verschillen in de manier van denken en handelen tussen deze collectieven is dan zo groot dat ze elkaar niet begrijpen. Het is daarmee onmogelijk
9 geworden om te zeggen dat het ene collectief iets bij het juiste eind heeft en het andere niet want zonder gemeenschappelijke basis is het onmogelijk om vast te stellen of die collectieven het over hetzelfde hebben.
Een laatste aspect van communicatie dat Fleck bespreekt en dat specifiek geldt voor moderne wetenschappelijke collectieven, is het onderscheid tussen verschillende groepen die binnen collectieven actief zijn. Onderzoekers analyseren een bepaald probleem. Van deze analyse worden de uitkomsten vastgelegd in wetenschappelijke artikelen. Als alles goed gaat wordt dit speculatieve onderzoek na verloop van tijd zekerder, meer geaccepteerd en minder genuanceerd. Deze zekerdere en minder genuanceerdere versie van het onderzoek wordt vastgelegd in boeken geschreven voor onderzoekers die zich bezighouden met andere, naburige problemen. Als deze beweging naar meer zekerheid, meer acceptie en minder nuance zich doorzet, wordt het onderzoek vastgelegd in populair wetenschappelijke boeken geschreven voor leken. Het is echter niet zo dat de onderzoekers leken alleen unidirectioneel beïnvloeden. Zo waren experts ooit zelf leek en zijn ze dus opgevoed en opgeleid door en te midden van leken. Daarnaast kunnen nieuwe ideeën nooit te revolutionair zijn omdat leken ze anders niet accepteren. Onderzoekers sluiten daarom in grote mate aan bij de ideeën die er al zijn. Doen zij dit niet dan worden zij in het beste geval genegeerd en in het slechtste geval verketterd. Daarmee is deze dynamiek tussen groepen deel van het proces waarin sommige feiten feitelijkheid verkrijgen en waarin andere feiten juist niet.
2.2. Van denkcollectieven naar denknetwerken
Zoals gezegd was aan het eind van de 19e eeuw en aan het begin van de 20e eeuw gebruikelijk om
naar wetenschappers te kijken als a-historische, individuele geesten. Om deze reden ageert Fleck hier expliciet tegen. Na het succes van Thomas Kuhn’s Structure of Scientific Revolutions zijn veel filosofen, maar ook antropologen en sociologen, de sociale en historische omstandigheden waarin wetenschap wordt gevormd gaan bestuderen. Onder deze denkers ontstonden grofweg twee groepen; externalisten en internalisten (Latour 1983). Externalisten bestuderen de sociale context of macro-realiteit rond wetenschap, bijvoorbeeld door te onderzoeken wat de invloed van bijvoorbeeld cultuur, bedrijven, politiek en de organisatie van onderwijs op wetenschap is. Internalisten houden zich bezig met de micro-realiteit van de interacties binnen de wetenschap, zoals het concrete onderzoekswerk dat in laboratoria uitgevoerd wordt.
Door de nadruk te leggen op het belang van interacties, op het feit dat collectieven informele gemeenschappen zijn in plaats van formele groepen, en op het gegeven dat binnen collectieven nog
10 weer verschillende groepen actief zijn, begeeft Fleck zich duidelijk tussen de extremen van externalisme en internalisme. Veel denkers na Fleck zijn dus niet of slechts ten dele Fleck hierin gevolgd omdat ze of naar de ene of naar de andere kant neigden. Denkers die echter wel op soortgelijke voet zijn doorgegaan en die dit gedachtegoed verder hebben uitgewerkt, zijn Randall Collins en Bruno Latour. Hoewel zij zichzelf niet typeren als opvolgers van Fleck vertoont hun werk een grote hoeveelheid overeenkomsten met het werk van Fleck. Zij hebben het in hun werk niet echter over collectieven maar over netwerken. Bij Collins staat daarmee centraal dat het micro van de lokale interacties en relaties van een denker nooit los kunnen worden gezien van het macro van het hele academische netwerk waarin hij zit en vice versa. Bij Latour is het vooral het vaak gemaakte onderscheid tussen binnen de wetenschap en buiten de wetenschap dat het moet ontgelden, het gaat bij hem juist om de netwerken van relaties die er bestaan waar zowel wetenschap als maatschappij deel van uitmaken waarmee het onderscheid tussen die twee verdwijnt. Elk ageert hiermee op zijn eigen manier tegen denkers die ofwel voor internalisme ofwel voor externalisme kiezen.
In dit soort netwerktheorieën kan wetenschap nog steeds niet bestaan buiten een denkcollectief, of beter gezegd een denknetwerk, maar er is hier wel aandacht voor het feit dat een wetenschapper op zijn minst als knooppunt binnen het netwerk een eigen plaats heeft. Hoewel die plaats niet vaststaat doordat het netwerk als geheel en de wetenschapper zelf kunnen veranderen. Aan de andere kant kan er voor een tijd een zekere mate van stabiliteit in het netwerk optreden. De socioloog Randall Collins (1998) legt met name de nadruk op de netwerken die zichtbaar worden als leraar-leerling relaties in kaart worden gebracht. Daarnaast heeft hij aandacht voor de invloed van rivaliteit die kan bestaan tussen denkers en voor het belang van medeleerlingen in de ontwikkeling van een denker. Hiermee benadrukt Collins een aantal processen die zich binnen denknetwerken afspelen en die door Fleck ongenoemd blijven. Hoewel Collins en Fleck de nadruk op verschillende aspecten van het collectief leggen, zijn de overeenkomsten duidelijk wanneer Collins het volgende stelt:
Intellectual groups, master-pupil chains, and contemporaneous rivalries together make up a structured field of forces within which intellectual activity takes place. And there is a pathway from such social structures into the inner experience of the individual’s mind. […] A human mind, a train of thinking in a particular body, is constituted by one’s personal history in a chain of social encounters. […] [T]hinking would not be possible at all if we were not social; we would have no words, no abstract ideas, and no energy for anything outside of immediate sensuality. (Collins 1998, p. 7)
Iets dat Collins, en meer hedendaagse denkers, echter onderscheidt van Fleck, is het systematisch verzamelen van gegevens over denkcollectieven. Fleck analyseerde verslagen, tekstboeken en
11 artikelen rond één specifiek onderzoeksobject, syfilis. Collins probeert in zijn werk echter via één methode een compleet overzicht te krijgen van de netwerken van alle filosofen in de geschiedenis van de mensheid en op die manier patronen te ontwaren die in al die netwerken aanwezig zijn en waarmee kennis mogelijk wordt. Volgens Collins geeft het type onderzoek wat hij doet "objective data on who heard whose lectures, who debated or corresponded with whom, who carried out personal discussions. The connecting lines in the networks are not my opinions about who influenced whom or about who ought to be included in a given category of work" (Collins 2000, p. 301).
Via dit soort onderzoek kan volgens Collins bijvoorbeeld worden nagegaan welke denkers veel andere denkers hebben beïnvloedt, zowel op korte als op langere termijn. Op basis hiervan kan dan worden achterhaald of denkers die veel anderen beïnvloedt hebben, zelf veel connecties hebben met voorgangers en tijdgenoten. Ook kan bijvoorbeeld worden onderzocht of er een maximum is aan denkers dat veel invloed heeft en dat veel publiceert (Collins 1998). Fleck leek het in zijn werk onnodig te vinden om zo methodisch en uitgebreid te werk te gaan om zijn punt te maken, maar hij zou er, gezien zijn opmerking over het welkom zijn van meer empirisch onderzoek, hoogstwaarschijnlijk geen bezwaar tegen hebben.
Voor Fleck is het bestaan van denkcollectieven redelijk onproblematisch; op een bepaald moment in de tijd bestaan bepaalde collectieven en op een ander moment in de tijd bestaan andere collectieven. Latour (1983) houdt zich echter onder andere bezig met het ontstaan, stabiel blijven, veranderen en verdwijnen van netwerken, wat tevens zijn weerslag heeft op de kennis die in die netwerken aanwezig is. Zo laat hij bijvoorbeeld zien hoe het idee van miltvuur stabiliteit (en daarmee feitelijkheid) kon krijgen doordat Pasteur een netwerk wist op te bouwen en in stand wist te houden waarin onderzoekers, boeren, veeartsen en de overheid verenigd waren. Nadat Pasteur dit had gedaan, konden mensen niet meer denken en handelen zoals zij daarvoor deden, zij konden zich niet meer gedragen alsof miltvuur niet bestond. Vanaf dat moment was het alsof miltvuur altijd al had bestaan. De hele samenleving verandert volgens Latour dan ook op het moment dat een nieuw feit ten tonele verschijnt.
Pasteur wist dit te doen doordat hij goed was in wat Latour (1983) 'vertalen' noemt. Waar Latour namelijk, met Fleck, de nadruk op legt, is dat om zo'n netwerk te laten functioneren de ideeën in dat netwerk vertaald moeten worden van de ene groep (bijvoorbeeld onderzoekers) naar andere groepen (bijvoorbeeld boeren) en weer terug. Die ideeën kunnen zich niet onveranderd tussen die groepen verplaatsen, omdat elke groep zijn eigen denkkader en eigen belangen heeft waar ideeën bij moeten aansluiten. Als men er niet in slaagt ideeën op deze manier te vertalen en te verplaatsen, kan het
12 netwerk nooit stabiliteit krijgen, waardoor het idee zelf niet de status van feit weet te bemachtigen en te houden.
13
3.
Netwerkanalyse
In social science, the structural approach that is based on the study of interaction among social actors is called social network analysis. […] The social network approach is grounded in the intuitive notion that the patterning of social ties in which actors are embedded has important consequences for those actors. Network analysts, then, seek to uncover various kinds of patterns. And they try to determine the conditions under which those patterns arise and to discover their consequences (Freeman 2004, p. 2).
[I]t is through these networks that small-scale interaction becomes translated into large-scale patterns, and that these, in turn, feed back into small groups (Granovetter 1973, p. 1360).
De netwerktheorieën die in het vorige deel besproken zijn, zijn geen netwerkanalyse. Deze theorieën vinden hun aanhangers onder empirisch ingestelde filosofen en filosofisch ingestelde sociale wetenschappers. Netwerkanalyse vertoont weliswaar gelijkenissen met deze theorieën, maar er zijn ook belangrijke verschillen. Eén van de belangrijkste verschillen is dat de netwerkanalyse niet is ontwikkeld om te achterhalen wat kennis en wetenschap zijn en waarom ze functioneren zoals ze functioneren, ze is geen epistemologie. Ze vindt haar aanhang veelal onder kwantitatieve sociale wetenschappers, in het bijzonder onder sociologen (Freeman 2004). Zoals duidelijk zal worden, is onderzoek naar kennis binnen de netwerkanalyse wel altijd belangrijk geweest, maar dan voornamelijk als middel om andere fenomenen te begrijpen en niet als doel op zich.
Een ander belangrijk verschil tussen bovenstaande historisch epistemologisch werk en netwerkanalyse is dat een groot deel van de netwerkanalytici niet alleen systematisch gegevens wil verzamelen en patronen wil ontwaren zoals bijvoorbeeld Collins dat doet, maar dat zij dit via wiskundige en statistische weg poogt te doen. Netwerkanalyse is dan ook niet alleen een ontologie van de sociale wereld. Hier direct aan gekoppeld zijn bepaalde theorieën over hoe de processen in die wereld begrepen kunnen worden en een methodologie waarmee die theorieën onderzocht moet worden (Marin en Wellman 2009). De aandacht van netwerkanalyse is de laatste jaren steeds meer verschoven van cross-sectionele onderzoeken naar dynamische onderzoeken (Parkhe et al. 2006). Die eerste onderzoeken kijken naar de eigenschappen van netwerken en de eigenschappen van individuen op een bepaald moment in de tijd (of slechts een paar momenten in de tijd) om zo samenhang tussen zulke eigenschappen te ontdekken en te begrijpen. Dynamische onderzoeken kijken daarentegen naar
14 hoe netwerkstructuren en personen in die netwerken door de tijd heen veranderen. Hierdoor hoopt men enerzijds meer inzicht te krijgen in die verandering zelf en hoopt men tevens causale relaties bloot te leggen, in plaats van slechts samenhang te onderzoeken.
De ontologie van netwerkanalyse laat zich het makkelijkste duiden door wat deze ontologie niet is. In de termen van Hollis (1994) is deze ontologie niet holistisch en niet individualistisch. Sociologische stromingen die holistisch zijn, zien samenlevingen of andere groepen mensen als systemen of als organismen waarvoor andere regelmatigheden gelden dan voor de mensen waar die groepen uit bestaan. Individualistische sociologen zien de samenleving als bestaande uit los van elkaar bewegende en los van elkaar afwegingen makende individuen, waardoor deze sociologen sociale verschijnselen verklaren vanuit die individuen. Vanuit netwerkanalyse worden mensen daarentegen gezien als wezens die hun mogelijkheden en beperkingen krijgen van de mensen om hen heen, waarmee zij relaties aangaan en waarmee zij interacteren en van de mensen om die mensen heen, enzovoort. Tegelijkertijd worden groepen als niets meer gezien dan een bepaalde verzameling mensen met hun onderlinge relaties (Marin en Wellman 2009). Hiermee onderscheidt netwerkanalyse zich van twee belangrijke stromingen in de sociologie, namelijk het functionalisme van sociologen als Émile Durkheim en Talcott Parsons en het methodologisch individualisme van sociologen als Max Weber en Peter Hedström.
De oorsprong van de ontologie van de netwerkanalyse wordt vaak gezocht bij de vroege socioloog Georg Simmel. Verscheidene andere sociale wetenschappers in de 19e en 20e eeuw hebben
bijgedragen aan dit gedachtegoed. De psycholoog Jacob Moreno was, in samenwerking met anderen, een van de eersten die vanuit deze ideeën empirisch gegevens over netwerken ging verzamelen en aan de hand van dit onderzoek netwerken ook grafisch ging weergeven en wiskundig ging analyseren. In de tijd tussen de wereldoorlogen genoot hij redelijk wat faam maar dit was niet van blijvende aard. Het duurde tot de jaren ’60 en ’70 totdat de netwerkanalyse tot wasdom kwam. In die tijd begon een groep sociologen rond Harrison White aan Harvard University op grote schaal onderzoek te doen naar netwerken en hier theorieën en methoden voor te ontwikkelen. Met name het werk van Mark Granovetter, een leerling van White, zorgde voor een toename van bekendheid en populariteit van de netwerkanalyse. Dit leidde aan het einde van de jaren '70 tot de oprichting van INSNA (International Network of Social Network Analysis) met haar eigen tijdschriften en conferenties (zie Freeman (2004) voor een meer compleet overzicht van de geschiedenis van de netwerkanalyse).
15
3.1. Termen en methode
In veel netwerkanalytisch werk bestaat de neiging om termen en theorieën op formalistische wijze te omschrijven. Dit is mede een gevolg van het gebruik van grafentheorie. Grafentheorie is een tak van de wiskunde die zich bezighoudt met de analyse van zogeheten grafen, waarbij een graaf een verzameling is van punten verbonden door lijnen. De belangrijkste termen in de netwerkanalyse zijn node en tie. Een node is een knoop in een netwerk, meestal is een zo’n knoop een mens, aangezien het meeste onderzoek wordt gedaan naar netwerken van mensen. Echter, soms kunnen knopen bijvoorbeeld ook wetenschappelijk conferenties of onderzoeksgroepen zijn. Een tie is een verbinding tussen twee knopen. Zo’n verbinding wordt in verschillend onderzoek verschillend gemeten. Zo verschilt het tussen onderzoeken of er alleen één type verbinding wordt onderzocht of dat meerdere typen tegelijk worden onderzocht, bijvoorbeeld vriendschapsrelaties, zakelijke relaties én familierelaties. Verder varieert het tussen onderzoeken of de verbinding tussen knoop A en knoop B wordt behandeld alsof zij hetzelfde is als de verbinding tussen knoop B en knoop A of niet, oftewel, of verbindingen symmetrisch zijn of niet (zie figuur 2).
Ook wordt een verbinding soms nog verder gekwalificeerd of gekwantificeerd, bijvoorbeeld als er een onderscheid wordt gemaakt tussen goede vrienden en gewone vrienden of als een relatie wordt uitgedrukt in het aantal interacties per maand. Over het algemeen worden verbindingen behandeld alsof ze alleen óf afwezig óf positief kunnen zijn, oftewel met het bestaan van negatieve verbindingen wordt meestal geen rekening gehouden. Er zijn echter ook onderzoeken die juist rekening houden met de mogelijkheid en invloed van negatieve verbindingen. Zo zou het verwijzen van de ene auteur naar de andere auteur in het ene onderzoek simpelweg als een verbinding worden gemeten, waar in het andere onderzoek rekening zou worden gehouden met of die auteurs het met elkaar eens zijn (een positieve verbinding) of niet (een negatieve verbinding).
Figuur 2. Voorbeeld van een netwerk met asymmetrische verbindingen. Aangenomen dat dit bijvoorbeeld een netwerk van onderzoekers is die wel of niet naar elkaar verwijzen dan gaat hier het volgende op: A verwijst naar niemand, B verwijst alleen naar C en C verwijs naar zowel A als B.
16 Een belangrijk onderscheid dat kan worden gemaakt tussen verschillende studies in de netwerkanalyse is of de studies het hele netwerk van een bepaalde groep (bijvoorbeeld van een onderzoeksgroep of van de deelnemers van een conferentie) in kaart brengen, of dat ze via een grootschalige enquête een klein deel van het netwerk van een groot aantal mensen onderzoeken. Deze twee type netwerkanalyses heten respectievelijk complete netwerkanalyse en ego-centrische netwerkanalyse. Deze twee typen hebben elk hun eigen voor- en nadelen. Eén belangrijk voordeel van complete netwerkanalyse heeft te maken met het zogenaamde boundary specification problem (Marin en Wellman 2009). De netwerkanalyse gaat er vanuit dat de hele sociale wereld bestaat uit één groot sociaal netwerk. Daarom is het lastig om in onderzoek grenzen aan te brengen in het deel van dit netwerk wat onderzocht wordt.1 Complete netwerkanalyse probeert dit probleem op te lossen
door grenzen van helder gedefinieerde groepen als grenzen van het onderzoek te nemen. Dit heeft echter tegelijkertijd het nadeel dat dit type onderzoek altijd kleinschalig is. Daarnaast gaat ook hier de waarschuwing van Fleck op dat een gemeenschap niet begint en ophoudt bij haar formele grenzen. Bij dit soort onderzoek blijven bijvoorbeeld de knopen om groepen heen snel buiten beschouwing. Ook kan er een neiging zijn om verbindingen te veronderstellen tussen de knopen die zich in dezelfde groep begeven zonder dat die verbindingen er zijn.
Om het boundary specification problem nog complexer te maken, bestaan veel van de onderzochte groepen vaak binnen grotere groepen. Zo kunnen verbindingen binnen een afdeling van een bedrijf worden onderzocht waarbij mensen als knopen worden gezien, maar bestaan er binnen dat bedrijf meerdere afdelingen. Daardoor kunnen afdelingen ook als knopen worden gezien en kunnen de verbindingen tussen afdelingen onderzocht worden. Er is onderzoek waarin beide niveaus en de verbindingen die op die niveaus bestaan tegelijkertijd onderzocht worden. Zo kunnen verbindingen tussen sociologen in een land in kaart worden gebracht waarmee tevens onderzoek kan worden gedaan naar de verbindingen tussen de sociologie-afdelingen van de universiteiten in dat land. Op basis van de gegevens die in netwerkanalyse worden verzameld, kunnen allerlei eigenschappen van netwerken, verbindingen en knopen worden berekend. Een belangrijke maat is bijvoorbeeld dichtheid, wat een indicatie is voor de mate waarin de knopen in het netwerk met elkaar verbonden zijn. Hoe dichtheid wordt berekend in een onderzoek hangt af van de manier waarop verbindingen worden gemeten. Bijvoorbeeld in het geval van verbindingen die alleen óf aanwezig óf afwezig kunnen zijn, wordt dichtheid berekend door het aantal daadwerkelijk aanwezige verbindingen te delen door het aantal mogelijke verbindingen. Verder zijn er bijvoorbeeld verschillende maten voor de mate
1 Over het algemeen wordt in de netwerkanalyse de term netwerk alleen gebruikt voor dat deel van de sociale
wereld dat in concreet onderzoek wordt onderzocht en niet voor de hele sociale wereld. Dit werk volgt dit gebruik tenzij, zoals hier, dat duidelijk niet het geval is.
17 waarin het netwerk één groep vormt of juist bestaat uit verschillende kliekjes. Waar dichtheid een maat van het hele netwerk is, is centraliteit een maat van knopen in het netwerk. De centraliteit van een knoop is de hoeveelheid verbindingen die een knoop met andere knopen verbindt. Hierbij wordt, in het geval van asymmetrische verbindingen, nog een onderscheid gemaakt tussen een maat voor de hoeveelheid verbindingen van andere knopen naar de knoop toe en een maat voor de hoeveelheid verbindingen van de knoop naar andere knopen toe. Ook kan van twee specifieke knopen onderzocht worden wat de afstand tussen de knopen is. Zo is de afstand 1 als de knopen direct met elkaar verbonden zijn en 2 als ze beiden verbonden zijn met een derde knoop maar niet met elkaar.2
Een relatief eigen hoek van onderzoek bestudeerd citatienetwerken, citatienetwerken en co-auteurnetwerken. Bij onderzoek naar citatienetwerken wordt in kaart gebracht welk artikel of welke onderzoeker naar welk ander artikel of andere onderzoeker verwijst. Bij onderzoek naar co-citatienetwerken zijn de knopen ook artikelen maar is er een verbinding aanwezig tussen twee knopen als zij beiden naar een derde artikel verwijzen. Ten slotte bestuderen onderzoeken naar co-auteurnetwerken wie met wie heeft samengewerkt aan artikelen. Dit type onderzoek wordt soms gecombineerd met meer gangbaar onderzoek, zoals in onderzoek naar de relatie die er mogelijk bestaat tussen enerzijds het sociaal verbonden zijn van onderzoekers en anderzijds de kans dat die onderzoekers co-citeren of naar elkaar verwijzen (zie bijvoorbeeld Johnson en Oppenheim 2007). Onderzoek naar samenwerking en citatie is al lang een onderwerp van studie, voornamelijk in de zogeheten informatiewetenschap. Echter, het gebruik van netwerkanalyse om hier inzicht in te krijgen is relatief nieuw (Otte en Rousseau 2002). Het boundary specification problem is hier ook weer aanwezig want de vraag welke onderzoekers of welke artikelen een analyse mee moet nemen, dringt zich op. Om dit op te lossen, beperken analyses zich bijvoorbeeld tot alle artikelen die zijn verschenen in één tijdschrift of alle artikelen rond een bepaald concept.
3.2. Theorie
Bij veel theorieën in de netwerkanalyse wordt gekeken naar de mogelijkheden en beperkingen die netwerken bieden in het verspreiden van hulpbronnen van mens naar mens of van groep mensen naar groep mensen. Echter, inzichten die hieruit ontwikkeld worden, worden bijvoorbeeld ook toegepast op netwerken van artikelen. Het deel van dit type studies dat zich in het bijzonder bezig houdt met de verspreiding van informatie wordt wel diffusion studies genoemd. Een groot verschil tussen deze
2 De hier omschreven informatie is slechts bedoelt als een grove inleiding in de netwerkanalyse. Voor een
meer volledige verhandeling betreffende de methode en termen van de netwerkanalyse zie bijvoorbeeld Hanneman en Riddle (2005).
18 studies en bijvoorbeeld het werk van Fleck en Latour is dat ze de verspreiding van informatie over het algemeen niet problematiseren. Dat wil zeggen, vaak wordt aangenomen dat informatie zonder verandering van de ene persoon naar de andere persoon kan worden verspreid. Het genoemde werk van Granovetter, specifiek zijn artikel uit 1973 The Strength of Weak Ties, is een archetype geworden voor dit soort studies naar de verspreiding van informatie. Net als Collins en Latour ontwikkelde Granovetter zijn ideeën expliciet vanuit de gedachte dat het onderscheid tussen “micro-level interactions” en “macro-level patterns” overbrugd dient te worden (Granovetter 1973, p. 1360). Granovetter verdedigt het idee dat zwakke relaties tussen mensen in het bijzonder belangrijk zijn voor het verspreiden van informatie. Met zwakke relaties bedoelt hij mensen die kennissen van elkaar zijn, in tegenstelling tot vrienden of familieleden. Hij begint door te stellen dat het in een triade, drie mensen die direct of indirect met elkaar verbonden zijn, onwaarschijnlijk is dat één iemand met de twee anderen een sterke relatie heeft terwijl die twee andere personen elkaar totaal niet kennen. Die twee anderen zullen waarschijnlijk, in elk geval na een tijd, op zijn minst een zwakke relatie krijgen. Triades hebben dus de neiging om zich te sluiten.
Granovetters tweede stelling is dat verbindingen tussen twee verschillende groepen een grotere kans hebben om nieuwe ideeën op te leveren dan verbindingen binnen groepen. Een persoon heeft waarschijnlijk de meeste informatie al die binnen zijn groep circuleert en daarom is het nuttig om met andere groepen verbonden te zijn. Als de relatie tussen twee personen de enige relatie is die twee groepen met elkaar verbindt dan wordt zo’n relatie een ‘brug’ genoemd. Als die twee groepen behalve met deze brug ook nog heel indirect via andere relaties met elkaar verbonden zijn, wordt die brug een 'lokale brug' genoemd. Door de combinatie van het idee van de neiging van triades om zich te sluiten met het idee van bruggen komt Granovetter tot de conclusie dat bruggen meestal zwakke verbindingen zullen zijn. Dit betekent uiteraard niet het omgekeerde, zwakke verbindingen zijn niet per definitie bruggen. Als in figuur 3 A en C een sterke relatie zouden hebben en A en B ook, dan zouden B en C waarschijnlijk op zijn minst een zwakke relatie krijgen waardoor de relatie tussen A en C op zou houden met een brug zijn. Aan de hand van dit idee heeft Granovetter in zijn werk bijvoorbeeld laten zien dat zwakke relaties belangrijker zijn dan sterke relaties in het krijgen van een baan (Granovetter 1970).
19 Figuur 3. Voorbeeld van een brug tussen twee triades.
Burt (2004) bouwt in zijn werk verder op de ideeën van Granovetter. Zo stelt hij dat in een groep mensen met een hoge dichtheid en met weinig bruggen naar andere groepen toe, relatief veel druk kan worden uitgeoefend op de leden om zich aan de normen van de groep te houden. Ook stelt hij dat innovaties zich veel sneller kunnen verspreiden als bruggen aanwezig zijn en stelt hij dat creativiteit gebaat is bij bruggen omdat dankzij bruggen ideeën van meerdere groepen bij elkaar kunnen komen. Zo zegt hij: “[O]pinion and behavior are more homogeneous within than between groups, so people connected across groups are more familiar with alternative ways of thinking and behaving, which gives them more options to select from and synthesize” (Burt 2004, p. 349 – 350). Iets waar Burt veel aandacht aan besteedt is het voordeel voor individuen om bruggen naar verschillende groepen toe te hebben. Hij noemt iemand met bruggen naar verschillende groepen een broker. Een broker heeft niet alleen sneller toegang tot informatie en mogelijk toegang tot meer informatie, maar een broker heeft ook invloed op of en welke informatie van de ene groep bij de andere groep terecht komt en kan daar zijn voordeel mee doen.
Hoewel het idee dat zwakke relaties en bruggen positief zijn veel aanhang heeft, zijn er ook critici. Zo stelt Coleman (1988) dat een netwerk met sterke relaties en een grote dichtheid positief is, precies om de redenen die Burt en Granovetter aandragen. Binnen zo'n netwerk kunnen normen worden afgedwongen, zoals Burt stelt. Waar Burt echter minder aandacht voor heeft, is dat deze beïnvloeding van normen positief kan zijn op het moment dat die normen goede normen zijn. Een voorbeeld van Coleman zelf is een norm die stelt dat het goed is om je best te doen op school. Daarnaast, zoals Granovetter zelf stelt, verspreidt informatie zich snel in een netwerk van sterke relaties waardoor het proberen te voorkomen van het krijgen van een slechte naam een belangrijk mechanisme wordt. Door dit mechanisme kunnen mensen erop vertrouwen dat anderen zullen doen wat ze beloven. Daarnaast mogen zwakke relaties dan misschien een betere bron zijn voor nieuwe informatie, maar mensen met wie men sterke relaties heeft, zijn meer geneigd om te helpen, bijvoorbeeld door nuttige informatie
20 te delen, zoals Granovetter (1973) zelf ook toegeeft. Coleman noemt het in een netwerk aanwezig zijn van positieve normen en vertrouwen ‘sociaal kapitaal’, wat hij contrasteert met andere vormen van kapitaal:
Social Capital […] is not a single entity but a variety of different entities, with two elements in common: they all consist of some of some aspect of social structures, and they facilitate certain actors […] within the structure. […] Unlike other forms of capital, social capital inheres in the structure of relations between actors and among actors. It is not lodged either in the actors themselves [like human capital] or in physical implements of production [like physical capital] (Coleman 1988, p. 98).
Zowel zwakke relaties en een lage dichtheid als sterke relaties en een hoge dichtheid kunnen dus positief zijn. Deze aspecten van netwerken hoeven elkaar echter niet uit te sluiten. Zo stellen Reagens en Zuckerman (2001) dat research & development teams gebaat zijn bij beiden, omdat deze teams dankzij de dichtheid van de relaties binnen het team het werk kunnen coördineren en goed kunnen samenwerken en de teams dankzij hun bruggen naar verschillende groepen in de samenleving toegang hebben tot veel informatie en daarmee meer in staat zijn tot innovatie. Wel stellen Reagens en Zuckerman dat teams met zowel een hoge dichtheid als met connecties naar verschillende groepen in de samenleving waarschijnlijk relatief weinig voorkomen.
Zoals gezegd zijn bruggen belangrijk omdat ze verschillende netwerken met elkaar verbinden waardoor informatie zich kan verspreiden. Deze netwerken hebben de neiging homogeen te zijn in allerlei opzichten, bijvoorbeeld op het gebied van geslacht, etniciteit, leeftijd, opleidingsniveau, religie en politieke voorkeur. Over het algemeen is de afstand tussen twee knopen dan ook gerelateerd aan de mate van homogeniteit die er tussen twee knopen bestaat. Hierdoor verspreid informatie zich vaak relatief langzaam door de samenleving. McPherson et al. (2001) laat zien waarom netwerken deze neiging tot homogeniteit kennen. Homogeniteit van een netwerk is het gevolg van de invloed die interacties op mensen hebben. Mensen die met elkaar omgaan, gaan namelijk op den duur meer op elkaar lijken. Dit is een gevolg van de bovengenoemde processen waarbij mensen elkaar door middel van informatie en normen beïnvloeden. McPherson et al. laat daarnaast echter zien dat mensen ook al op elkaar lijken voordat ze relaties met elkaar aangaan. Dit is enerzijds het gevolg van de voorkeuren die mensen hebben voor mensen die redelijk hetzelfde zijn als zij. Anderzijds komt dit doordat de eigenschappen van mensen hen beperken in welke andere mensen ze tegenkomen. Als iemand in een bepaalde buurt opgroeit of bepaald werk doet, dan komt diegene veel mensen tegen die allerlei eigenschappen met hem of haar delen zonder dat diegene daar per se naar op zoek was. Deze beïnvloedingseffecten (van normen en informatie) en selectie-effecten (van voorkeuren en
21 beperkingen) zorgen er daarmee samen voor dat netwerken een grote mate van homogeniteit kennen.
22
4.
Compatibiliteit en complementariteit
Hier zullen een aantal studies worden besproken om zo een idee te krijgen van of en hoe netwerkanalyse een bijdrage kan leveren aan de historische epistemologie. De eerste twee studies beschouwen elk op hun eigen manier historische epistemologische literatuur. De eerste studie is een meer klassiek netwerkanalytische studie waarbij de studie niet zozeer wordt gedaan om meer inzicht te krijgen in historisch epistemologische problemen, maar waarbij de historische epistemologie zelf (of in elk geval daaraan gerelateerd werk) het onderwerp is van studie. De tweede studie gebruikt het werk van historisch epistemologen expliciet om een theoretisch kader op te bouwen wat vervolgens gebruikt kan worden om de wetenschap netwerkanalytisch te onderzoeken. Na de bespreking van deze twee studies wordt een derde studie besproken die minder direct gerelateerd is aan de historische epistemologie maar die desondanks door de manier van onderzoek doet denken aan de ideeën van Fleck.
4.1. Casus: Disciplinary Networks and Bounding
Vandermoere et al. (2012) gebruikt netwerkanalyse om de relaties binnen en tussen twee disciplines, zoals het artikel ze noemt, te bestuderen. Hierbij gaat het specifiek om de disciplines Science and Technology Studies (STS) en wetenschapsgeschiedenis, wat beiden vakgebieden zijn die overlap vertonen met de historische epistemologie. Beargumenteerd wordt dat in de 19e eeuw disciplinaire
netwerken ontstonden die steeds meer gespecialiseerd en geïnstitutionaliseerd werden. In het vervolg van dit proces werden de disciplinaire netwerken door specialisatie en andere veranderingen minder eenvoudig herkenbaar. Wil men dan dus toch inzicht krijgen in deze disciplinaire netwerken moet men, aldus het artikel, onderzoek doen om ze te herkennen. Dit probeert dit artikel dan ook te doen voor STS en wetenschapsgeschiedenis. Het artikel geeft toe dat over de identiteit van en de relatie tussen STS en wetenschapsgeschiedenis al veel geschreven is. Het artikel zegt over deze voorgaande werken het volgende:
Despite much rhetoric about the relationship between, and the respective identity of, STS and history of science (see e.g.: Broad 1980; Maienschein 2009; Daston 2009), empirical studies dealing with processes of demarcation and/or reciprocity between these or related specializations are scarce (see Leydesdorff 1989; van den Besselaar 2000). This study provides some of the first empirical results regarding the communication networks within and between these specializations (Vandermoere et al. 2012, p. 453).
23 Om de netwerken van STS en wetenschapsgeschiedenis te onderzoeken begint het artikel door van beide disciplines twee prominente tijdschriften te identificeren. Het artikel maakt gebruik van een maat die aangeeft hoe vaak tijdschrift x naar tijdschrift y verwijst in een bepaalde periode (gecorrigeerd voor het totale aantal papers in tijdschrift y en het totale aantal verwijzingen in tijdschrift x). Deze maat wordt berekend voor die vier prominente tijdschriften naar alle tijdschriften toe waarnaar in die prominente tijdschriften verwezen wordt (en vice versa) maar ook voor die tijdschriften waarnaar verwezen wordt onderling. Tijdschriften zijn in dit artikel dus knopen waarbij de vier prominente tijdschriften ego’s zijn en de genoemde maat, wat het artikel een relatedness score noemt, geeft de aanwezigheid en sterkte van verbindingen aan. Verder is het belangrijk dat deze verbindingen asymmetrisch zijn (de relatie van tijdschrift x met tijdschrift y is niet hetzelfde als die van tijdschrift y met tijdschrift x).
Belangrijke conclusies die het artikel op basis van het onderzoek trekt zijn bijvoorbeeld dat de dichtheid van het netwerk van wetenschapsgeschiedenis veel groter is dan die van STS en dat het netwerk van STS veel groter is dan dat van wetenschapsgeschiedenis. Het STS netwerk bestaat dan ook voornamelijk uit zwakke en matige verbindingen terwijl dat van wetenschapsgeschiedenis vooral uit matige en sterke verbindingen bestaat. Verder blijkt bijvoorbeeld dat STS relatief sterke verbindingen heeft met sociologische tijdschriften maar ook, zij het minder sterke, verbindingen met politicologische en economische tijdschriften. Daarentegen heeft STS bijna geen verbindingen met psychologische, antropologische en geschiedkundige tijdschriften. Wetenschapsgeschiedenis heeft meer verbindingen met filosofische en geschiedkundige tijdschriften maar ze heeft vooral verbindingen met tijdschriften die zich specifiek bezighouden met de geschiedenis van een bepaald vakgebied. STS heeft daarmee dus een meer open netwerk waarbij er connecties zijn met andere vakgebieden terwijl de tijdschriften rond wetenschapsgeschiedenis vooral connecties hebben met elkaar. Onderling verwijzen STS en wetenschapsgeschiedenis in redelijke mate naar elkaar.
Op basis van de bevindingen bevestigt het artikel het idee dat wetenschapsgeschiedenis een sterk geïnstitutionaliseerd en gespecialiseerd netwerk heeft. De auteurs vermoeden dat binnen het netwerk van de wetenschapsgeschiedenis bepaalde standaarden in onderzoek en onderwijs kunnen worden afgedwongen en bepaalde theorieën en methoden een speciale plek kunnen krijgen doordat dit netwerk gesloten is. Met andere woorden, het netwerk kent veel interne en weinig externe verbindingen. Deze geslotenheid brengt volgens de auteurs echter met zich mee dat inzichten uit andere disciplines moeilijk hun weg vinden naar de wetenschapsgeschiedenis en vice versa. Het artikel sluit hiermee aan bij de ideeën van Granovetter en Coleman wat betreft de voor- en nadelen van een netwerk met een grote dichtheid. Het netwerk van STS verschilt in deze opzichten sterk met dat van wetenschapsgeschiedenis omdat het netwerk van STS veel minder gesloten is. Volgens het artikel is
24 dit verschil enerzijds het gevolg van het feit dat STS veel jonger is dan wetenschapsgeschiedenis en is het anderzijds het gevolg van het feit dat STS expliciet probeert tegen te werken dat ze zo’n gespecialiseerde en geïnstitutionaliseerde discipline of subdiscipline wordt. STS probeert volgens het artikel namelijk bewust een interdisciplinair karakter te houden.
Fleck geeft een andere, maar mogelijk gerelateerde, verklaring voor het verschil tussen STS en wetenschapsgeschiedenis. Volgens Fleck wordt de readiness for directed perception, de manier waarop mensen de wereld ervaren vanuit hun denknetwerk, in de ontwikkeling van een wetenschap steeds meer beperkend. Hoe meer antwoorden er al zijn, hoe meer ervaring zich bij die antwoorden aansluit. Het netwerk van ideeën wordt steeds hechter, steeds meer rigide. Dit heeft echter ook als voordeel dat feiten niet constant feitelijkheid verkrijgen en verliezen. De ideeën van de wetenschap krijgen zo stabiliteit. Maar mogelijk is dit verschil tussen Fleck en Vandermoere et al. (2012) slechts een ogenschijnlijk verschil. Mogelijk is het zo dat het stabieler en hechter worden van een netwerk van ideeën hand in hand gaat met het stabieler en hechter worden van een denknetwerk. Sterker nog, als het gaat om netwerken van verwijzingen is het moeilijk om hiervan te zeggen of het een netwerk is van mensen die naar het werk van andere mensen verwijzen of dat het een netwerk is van ideeën waarin verwezen wordt naar andere ideeën.
4.2. Casus: The Temporal Structure of Scientific Consensus Formation
Shwed en Bearman (2010) geeft een inkijk in hoe netwerkanalytici op basis van historisch epistemologisch werk onderzoek zouden kunnen doen. Shwed en Bearman (2010) probeert een methode te ontwikkelen om het moment te ontdekken waarop consensus rond een bepaald wetenschappelijk probleem ontstaat. Hierbij is het interessant dat het artikel expliciet kijkt naar consensus rond een probleem in plaats van consensus in een discipline. Consensusvorming is belangrijk in de analyse van wetenschap omdat het gaat om het proces waarin bepaalde ideeën door een wetenschappelijke gemeenschap als waarheid geaccepteerd worden (en anderen niet). Dit proces is op zich al interessant maar het artikel voegt eraan toe dat eerdere analyses laten zien hoe niet-wetenschappelijke belangen invloed kunnen uitoefenen op dit proces. Consensusvorming is daarmee een belangrijk onderdeel van het proces waardoor bepaalde ideeën door wetenschappers feitelijkheid wordt gegeven.
In het onderzoek worden die artikelen geanalyseerd waarin bepaalde keywords worden gebruikt die met een bepaald probleem te maken hebben, waarbij het onderzoek stelt dat het beter is te veel artikelen mee te nemen in de analyse dan te weinig. Dit lijkt de manier te zijn waarop het artikel
25 omgaat met het boundary-specification problem. Dit doet het artikel op basis van een argument dat doet denken aan de waarschuwing van Fleck om niet naar formele maar naar informele gemeenschappen te kijken. Enerzijds stellen de auteurs namelijk dat problemen niet alleen kunnen spelen in een hele discipline maar dat problemen ook subdisciplinair of juist multidisciplinair kunnen zijn. Daarnaast spelen problemen volgens het artikel vaak niet altijd alleen binnen de wetenschap maar spelen ze ook vaak buiten de academische wereld, denk hierbij bijvoorbeeld aan discussies over de gevolgen van roken. Dit laatste heeft mogelijk, zoals gezegd, invloed op het proces van consensusvorming. Het artikel creëert op basis van de gevonden artikelen en hun onderlinge verwijzingen een compleet netwerk met artikelen als knopen en verwijzingen als verbindingen. Shwed en Bearman (2010) wijst expliciet en herhaadelijk op het belang van het werk gedaan door Latour en andere wetenschapsfilosofen voor het begrijpen van consensusformatie. Echter, het artikel meent dat er een aantal beperkingen aan studies als die van Latour zitten. Deze beperkingen hebben volgens het artikel enerzijds te maken met het gegeven dat die studies meestal voornamelijk kwalitatief van aard zijn en anderzijds hebben ze te maken met het gegeven dat die studies vaak casestudies zijn. Zo meent het artikel dat die studies alleen consensus (of het gebrek daar aan) achteraf kunnen herkennen. Ook wil het artikel een methode ontwikkelen die verschillende gevallen van consensusformatie op een objectieve manier met elkaar kan vergelijken. Ten slotte claimt het artikel dat veel onderzoek naar consensus rond een probleem afhankelijk is van het oordeel van experts in dat probleem. Het artikel hoopt juist een methode te ontwikkelen waarmee iedereen in principe consensusvorming rond een probleem kan analyseren zonder daarbij jaren bezig te zijn met het zich eigen maken van de materie. Dit mede in het belang van het transparant en voor een groot publiek begrijpelijk maken van de wetenschap.
Shwed en Bearman (2010) verwacht dat als er geen consensus is rond een bepaald probleem, er verschillende subgroepen te vinden zijn binnen het netwerk van citaties rond dat probleem. Het idee is dat op het moment dat consensus wordt bereikt, de subgroepen verdwijnen. Het artikel baseert zich hierbij op eerder empirisch onderzoek waaruit bleek dat verbindingen tussen artikelen meestal positief zijn (oftewel overeenstemming betekenen in plaats van tegenspraak). Daarnaast stelt het artikel dat het bepalen of een bepaalde citatie positief is of niet afbreuk zou doen aan de eisen dat de methode objectief moet zijn en dat de methode, zoals gezegd, zonder gedetailleerde kennis van het probleem moet kunnen worden gebruikt. Daarom wordt in dit onderzoek aangenomen dat citaties altijd overeenstemming impliceren waardoor subgroepen die zichtbaar zijn, subgroepen zijn van artikelen die elkaar bevestigen. In de analyse gebruikt het artikel een methode die meet in hoeverre een netwerk bestaat uit één groep of meerdere groepen.
26 Aangezien deze analyse kan worden gedaan op verschillende momenten in de tijd kan ook worden nagegaan hoe consensus zich rond een probleem ontwikkelt. Zo verwacht het artikel dat er bij problemen waar wetenschappelijke consensus over is maar waar tegelijkertijd veel maatschappelijke discussie over is (zoals de oorzaken van de opwarming van de aarde) een sterke groei te zien is van het aantal artikelen met desondanks weinig vorming van subgroepen. Dit idee test het artikel bij een vijftal verschillende controverses uit verschillende wetenschapsgebieden, met een verschillende mate van maatschappelijke inmenging en met een verschillend verloop van consensusvorming. De resultaten hiervan worden dan vergeleken met het oordeel van experts over consensusvorming rondt die problemen om zo zekerheid op te bouwen over de gebruikte methode. Hierna past het artikel de methode toe op twee controverses die op dit moment nog spelen. Op basis van de resultaten claimt het artikel dat de betrouwbaarheid en bruikbaarheid van de methode lijken te worden bevestigd. Met andere woorden, het artikel claimt dat de gebruikte methode minstens even goed als experts in staat is om het moment van consensus rond een probleem te herkennen, zowel bij problemen uit het verleden als bij hedendaagse problemen.
Over feiten zegt Shwed en Bearman (2010) het volgende:
How do we know when something is a fact? […] Our theoretical model can be traced back to Collins's (1974) idea that facts are like ships in bottles and we should study these ships/facts as they are being built; that is, as a core set of practicing scientists transform several possible answers to a question into one correct and several erroneous answers (Collins 2004), where correct and erroneous reflect only an agreement in the scientific community at a given time, not some transcendental truth (Shwed en Bearman 2010, p. 820).
Dit klinkt alsof het idee van kennis en waarheid in dit artikel overeenkomt met het idee van kennis en waarheid zoals dat aanwezig is in de historische epistemologie. Verderop in het artikel wordt echter dit gesteld: “Assessing consensus, of course, has nothing to do with "the truth"”(p. 834). Wat hier aan de hand lijkt te zijn, is dat het artikel een onderscheid maakt tussen de waarheid zoals ze wordt bezien door de wetenschappelijke gemeenschap (oftewel consensus) en de waarheid zoals zij echt is. Daarmee lijkt het artikel te veronderstellen dat de waarheid zoals zij echt is nooit onderzocht zou kunnen worden, waardoor het artikel een soort sociaalhistorisch kantiaans idee verkondigd waarbij consensus ergens over het ding für sich is en de waarheid ergens over het ding an sich is. In de historische epistemologie is echter datgene echt waar wat door het denknetwerk als waar wordt beschouwt. Oftewel in het artikel is ‘echte waarheid’ universeel, tijdloos en onafhankelijk van menselijke ervaring, maar is zij ontoegankelijk. Daarentegen is ‘echte waarheid’ in de historische epistemologie niet universeel, tijdloos en onafhankelijk van menselijke ervaring, maar wel
