Architect
Een browsergebaseerde tool om Network Canvas-interviews visueel te ontwerpen. Met Architect kunnen inhoudelijke experts zich richten op het ontwerp en de uitvoering van hun onderzoek, zonder ingewikkelde nieuwe technologie te hoeven leren.
Network Canvas biedt gratis opensourcesoftware voor het in kaart brengen van netwerken, ontworpen rond de behoeften van zowel onderzoekers als hun deelnemers.
Taalondersteuning in Network Canvas [Lees meer]
Network Canvas-workshop op EUSN 2026 in Norrköping, Zweden [Lees meer]
De nieuwe generatie Network Canvas-apps [Lees meer]
Joshua Melville krijgt twee jaar NIH-financiering voor het onderhoud van Network Canvas [Lees meer]
Network Canvas-workshop op Sunbelt 2026 in Daytona Beach, Florida [Lees meer]
of scrol verder voor meer informatie
Een browsergebaseerde tool om Network Canvas-interviews visueel te ontwerpen. Met Architect kunnen inhoudelijke experts zich richten op het ontwerp en de uitvoering van hun onderzoek, zonder ingewikkelde nieuwe technologie te hoeven leren.
Een browsergebaseerde app om Network Canvas-interviews in het veld af te nemen. Interviewer biedt minimalistische interfaces, gericht op de deelnemer, voor alle taken rond gegevensverzameling bij interviews over persoonlijke netwerken.
De software is ontworpen met een fundamentele ontologische flexibiliteit. Eenvoudig gezegd betekent dit dat we niets veronderstellen over de aard van je interview.
Onderzoekers bepalen zelf de knooppunten en relaties van hun interviews, de attributen daarvan, de volgorde van de taken voor gegevensverzameling en de manier waarop deze taken aan de deelnemer worden uitgelegd.
We zijn ervan overtuigd dat de aanwezigheid van een getrainde interviewer die de gegevensverzameling kan begeleiden, leidt tot gegevens van hogere kwaliteit.
De Network Canvas-tools zijn daarom ontworpen vanuit de veronderstelling dat interviews plaatsvinden in aanwezigheid van een interviewer, op een apparaat dat de interviewer beheert, en dat de interviewer specifiek is getraind in het begeleiden van het interviewproces.
Onze software is vanaf de basis ontworpen om voor deelnemers zo visueel aantrekkelijk en zo weinig belastend mogelijk te zijn.
We nemen ontwerp uiterst serieus en hebben geput uit HCI-literatuur en uit publicaties uit de netwerkanalysegemeenschap om een interviewervaring te creëren die voor deelnemers eenvoudig te begrijpen is, met duidelijke, consistente en tactiele interacties die de gegevensverzameling sturen.
Om het verzamelen van complexe structurele gegevens te vereenvoudigen, is niet alleen een interviewtool nodig, maar ook een tool om deze interviews te ontwerpen. Samen bieden deze tools een workflow van begin tot eind die de kosten (zowel materieel als technisch) van het verzamelen van netwerkgegevens verlaagt.
Belangrijk is dat je voor onze tools geen uitgebreide technische kennis nodig hebt. Ze stellen onderzoekers juist in staat zich te richten op het inzetten van hun inhoudelijke expertise om een effectieve interviewervaring te ontwerpen.
Essentieel om dit werk te kunnen voortzetten, zijn input van en samenwerking met de community, zowel binnen als buiten de academische wereld. Daarom zijn de Network Canvas-tools gratis te gebruiken en volledig open source (uitgebracht onder de GPL versie 3).
We hebben een programma voor communitygedreven ontwikkeling opgezet en moedigen geïnteresseerde derden graag aan om functies te ontwikkelen of op een andere manier bij te dragen.
We zijn er trots op dat Network Canvas actief wordt gebruikt in een aantal federaal gefinancierde subsidieprojecten in de Verenigde Staten, binnen uiteenlopende onderzoekscontexten, instellingen en financiers.
Hoofdonderzoekers: Pollack, Pho, Schneider (3UG1DA050066-02S1)
Dit project implementeert en evalueert een aanpak voor COVID-19-tests die een wetenschappelijk onderbouwde teststrategie via sociale netwerken (Social Network Testing Strategy, SNS) combineert met door de gemeenschap ontwikkelde volksgezondheidsboodschappen over COVID-19 (SNS+).
Hoofdonderzoeker: Staton (UG1DA050069), hoofdonderzoeker: Wang (UG1DA050072), meerdere hoofdonderzoekers: Pollack, Pho, Schneider (UG1DA050066)
JCOIN gebruikt Network Canvas om netwerkgegevens te verzamelen en te onderzoeken hoe de sociale steunnetwerken van deelnemers die met justitie in aanraking zijn gekomen hun behandeluitkomsten beïnvloeden, in drie JCOIN-centra.
Hoofdonderzoekers: Krendl, Perry (R01AG070931)
Dit project gebruikt Network Canvas om de relatie te onderzoeken tussen de sociale netwerken van ouderen en hun sociaal-cognitief functioneren, en om na te gaan of een beter sociaal-cognitief functioneren een beschermende werking kan hebben voor het algemene cognitieve functioneren.
Hoofdonderzoeker: Oser (R01DA048876)
Het GATE-onderzoek gebruikt Network Canvas om in de loop van de tijd vast te stellen hoe sociale netwerken van invloed zijn op het gebruik van medicamenteuze behandeling voor een opioïdgebruiksstoornis (zowel in de gevangenis als na vrijlating) en op ongunstige uitkomsten (namelijk terugval, overdosis en recidive) bij mensen met een opioïdgebruiksstoornis op het platteland en in de stad.
Network Canvas heeft onderzoek in uiteenlopende disciplines ondersteund, binnen een opkomend netwerk van auteurs. Hier worden de 8 meest recente publicaties getoond. Deze lijst wordt automatisch bijgewerkt wanneer we nieuwe publicaties vinden waarin de software wordt gebruikt.
JMIR Formative Research
Rao P, Rowe-Nicholls I, Lang G, Chen T, Verdery A, Koehly L, VanDyke E, Costigan H, Sekhar D, Bingen K, Dandekar S, Toepke C, King T, Birkett M, Van Scoy L
Substance Use: Research and Treatment
Patterson MS, Heinrich KM, Maddock JE, Dieckmann N
University of California, Irvine Doctoral Dissertation
Mendoza GA
Archives of Sexual Behavior
Despres L, Rodriguez E, Johnson AL, Bravo A, Vilchez L, Doblecki-Lewis S, Fallon S, Kanamori M
PLOS Global Public Health
Mukoka M, Price A, Nliwasa M, Mhango O, Mwapasa M, Kumwenda MK, Twabi HH, Semphere R, Msosa TC, Msefula C, Choko AT, Harling G, Fielding K
Masterthesis, Universiteit van Genève
Kalem Y
Journal of Behavioral Medicine
Wagner GJ, Bogart LM, Matovu JKB, Gwokyalya V, Green HD Jr, Ninsiima S, Klein DJ, Okoboi S
British Journal of Sociology of Education
Wyman I
Kate Banner
Northwestern University
Michelle Birkett
Northwestern University
Caden Buckhalt
Northwestern University
Noshir Contractor
Northwestern University
Bernie Hogan
Universiteit van Oxford
Patrick Janulis
Northwestern University
Joshua Melville
Northwestern University
Gregory Phillips II
Northwestern University
jimi adams, Rich D'Aquilla, Mike Bass, Martin Everett, Abel Kho, Carl Latkin, Brian Mustanski
De software wordt ontwikkeld door een team van onderzoekers en ontwikkelaars van Northwestern University en de Universiteit van Oxford, samen met een aantal externe ontwikkelaars die we inhuren. We zijn dankbaar voor de eerdere en lopende financiering van de National Institutes of Health die dit werk mogelijk maakt.
Het intellectuele eigendom en het auteursrecht op de software worden beheerd door een geregistreerde non-profitorganisatie, het Complex Data Collective, die bestaat uit de kernmedewerkers van het project.
We hebben uitgebreide documentatie gemaakt over alle aspecten van het opzetten, uitrollen en beheren van een onderzoek met Network Canvas.
Documentatiesite bezoekenWe hebben onlangs ook een communitywebsite gelanceerd, waar je vragen kunt stellen, bugs kunt melden, je werk kunt delen en hulp kunt krijgen van andere onderzoekers.
Communitywebsite bezoekenWil je op de hoogte blijven van het project en direct horen over evenementen en nieuwe releases? Meld je dan aan voor onze mailinglijst en volg ons op Twitter. We gaan zorgvuldig met je inbox om en gebruiken deze lijst alleen voor belangrijke aankondigingen.
Heb je interesse in een formele academische samenwerking of een samenwerking op consultancybasis? Lees dan ons documentatieartikel over dit onderwerp. Helaas kunnen we geen onbetaalde consultancy aanbieden, omdat ons kleine team beperkte capaciteit heeft.
Samenwerkingsmogelijkheden bekijken