In einer Beziehungsanalyse wird ein Netzwerk aus Objekten erstellt, die über Beziehungen miteinander verbunden sind, sodass Muster und Trends erkannt werden können. Das Hauptziel besteht darin, Informationen aus verschiedenen Quellen zu finden und miteinander zu verbinden und ihrer Relevanz angemessen darzustellen und einzuschätzen, um verborgene Beziehungen aufzudecken. Die Beziehungsanalyse ist ein iterativer Prozess, der je nach analysierten Daten automatische und manuelle Schritte beinhaltet. Die Beziehungsanalyse und die Visualisierung mittels Beziehungsdiagrammen sind wichtige Werkzeuge, die dabei helfen, ein Verständnis für die Struktur und die Funktionsweise von Netzwerken zu entwickeln. Auf der Grundlage dieses Verständnisses können Entscheidungen getroffen und Maßnahmen durchgeführt werden, die zur Optimierung, Beeinflussung oder Unterbrechung des Netzwerks führen.
Ein Beziehungsdiagramm visualisiert die Beziehungen zwischen den verschiedenen Entitäten. Beziehungsdiagramme können viele Knotentypen aufweisen (z. B. Person, Gebäude oder Gerät). Diese werden häufig nach Typ beschriftet und symbolisiert. Die Verbindungen zwischen den Knoten werden als Reihe von mit Annotationen versehenen Linien dargestellt. Die Entitäten sind häufig entweder von sich aus beweglich (Personen, Fahrzeuge, Mobilgeräte) oder immateriell (Bankkonten, Unternehmen) und weisen räumliche und zeitliche Eigenschaften auf, die eine einzelne Entität oder eine Gruppe von Entitäten zu einem bestimmten Zeitpunkt an einem bestimmten Ort positionieren. Die Daten werden aus verteilten Quellen wie Sichtungen, bekannten Treffen, Kreditkartentransaktionen, Telefonaten, Bewegungsdaten, Privatadressen oder Geschäftsniederlassungen zusammengestellt.
Weitere Informationen zur Erstellung eines Beziehungsdiagramms
Im Beziehungsdiagramm werden große Datenmengen zu einer Entität dargestellt; es veranschaulicht, wie eine Gruppe von Entitäten organisiert ist und wie diese Entitäten miteinander in Beziehung stehen. Analysten untersuchen mithilfe der Beziehungsanalyse große Datenmengen und können qualitativ hochwertige Präsentationen erstellen, in denen die Entitäten und ihre Beziehungen äußerst präzise dargestellt werden. In einem Beziehungsdiagramm lassen sich anschließend mit den folgenden Diagrammanalysefunktionen Muster zwischen den Knoten erkennen:
- Die Pfadanalyse findet den kürzesten Pfad oder alle Pfade zwischen zwei Knoten.
- Die Zentralitätsanalyse findet und markiert die Knoten, von denen die meisten Verbindungen ausgehen.
- Die Nachbarschaftsanalyse ermittelt alle Knoten in der angegebenen Nachbarschaft und findet die gemeinsamen Nachbarn zweier Knoten heraus.
Integration von Beziehungsanalysen, räumlichen und zeitlichen Analysen
In einer Beziehungsanalyse werden Personen, Organisationen, Orte, Ereignisse, Beziehungen und andere immaterielle Verbindungen zwischen Entitäten verarbeitet. Viele in einer Beziehungsanalyse verwendete Datenelemente weisen quantifizierbare räumliche Eigenschaften auf, z. B. der Wohnsitz einer Person oder ein Treffpunkt. Die Beziehungsanalyse wird durch die Kombination mit der räumlichen und zeitlichen Analyse erweitert. Die Integration von räumlichen, zeitlichen und Beziehungsanalyseprozessen und Visualisierungen verbessern die Qualität der Analyse und der Ausgabe. Die Kombination von räumlichen, zeitlichen und Beziehungsanalysen in einem Workflow führt im Vergleich zur Anwendung einer einzelnen Analyseart zu einem umfassenderen Analyseprozess.
In ArcGIS lassen sich Entitäten und Beziehungen in einem Beziehungsdiagramm visualisieren; dieses kann durch Einbindung von räumlichen und zeitlichen Dimensionen erweitert werden, sodass bei der Analyse eines Netzwerks der Einfluss und die Auswirkungen von Orten und Ereignissen berücksichtigt werden können. Es sind detaillierte und objektive Analysen möglich, mit denen sich die Beeinflussung eines einzelnen Knotens oder ein ganzes Netzwerks durch räumliche und zeitliche Faktoren messen lässt. Unter anderem sind folgende Analysearten verfügbar:
- Korrelation verschiedener Gruppen von Daten zwischen den Bewegungen einer einzelnen Person und bestimmten Ereignisarten
- Verstehen von Verhaltensmustern in Raum und Zeit, z.B. das Erkennen von Lebensmustern oder wahrscheinlichen Interaktionspunkten
- Identifizieren von verborgenen Beziehungen zwischen zwei oder mehr Elementen
- Grad der Korrelation zwischen der Verbreitung von illegalen Substanzen oder Stoffen mit der Demographie eines Gebietes
- Potenzial eines Fahrzeugs oder Fußgängers, ein Gelände zu durchqueren, sowie die erwartungsgemäß in einem bestimmten Zeitraum zurückgelegte Entfernung
- Nähe von Infizierten zu den Hot-Spots eines Krankheitsausbruchs
Diese und viele weitere Analysearten können zu Situational Awareness in einer Gemeinschaft, zu fundierten Entscheidungen, zur Bewertung nachteiligen Verhaltens oder zur Optimierung von Erhebungen beitragen.
Viele Entitätsdaten in einem Beziehungsdiagramm enthalten eine Form von räumlichen und zeitlichen Komponenten, z. B.:
- Privat- und Arbeitsadresse
- Treffpunkte und Zeiten
- Sehenswürdigkeiten
- Orte und Zeitpunkte von Ereignissen und Zwischenfällen
Diese Attribute bilden komplexe Muster, die sich ohne Beziehungsanalyse nicht direkt visualisieren lassen. ArcGIS kann diese räumlichen und zeitlichen Attribute zusammenbringen und verborgene Beziehungen zwischen ihnen sichtbar machen. Mit diesen Attribute lassen sich für die verbundenen Daten verschiedene räumliche Verarbeitungs- und Analysevorgänge durchführen, deren Ergebnisse in leicht verständlicher Form präsentiert werden.