Wissensgraphen und Netzwerkansätze sind in ganz verschiedenen Disziplinen ein immer lebhafteres Forschungsthema. Dieser Artikel würdigt ihre parallele Entwicklung in Anwendung und Mathematik und die verschiedenen gegenwärtigen Ansätze zwischen Informatik, Mathematik, Data Science und den Geistes- und Sozialwissenschaften. Daraus ergeben sich zentrale interdisziplinäre Perspektiven: Erstens müssen die Netzwerkansätze in den Geistes- und Sozialwissenschaften breiter gefasst werden, da sich durch die Verwendung von Linked Data bereits implizit Wissensnetzwerke ergeben. Zweitens ergeben sich durch die methodische Breite von Wissensgraphen, in der beispielsweise soziale Netzwerke als Wissensgraphen aufgefasst werden können, neue Werkzeuge und neue Analysemethoden. Insofern versteht sich dieser Beitrag als Plädoyer für den interdisziplinären Austausch und eine vertiefte Diskussion über Methoden, Algorithmen und Linked Data Ansätze.

Knowledge graphs and network approaches are an increasingly vibrant research topic in quite different disciplines. This article acknowledges their parallel development in applied and mathematical fields, and the various current approaches between computer science, mathematics, data science, and the humanities and social sciences. This gives rise to key interdisciplinary perspectives: first, network approaches in the humanities and social sciences need to be broader, as knowledge networks are already implicit in the use of Linked Data. Second, the methodological breadth of knowledge graphs, in which, for example, social networks can be conceived as knowledge graphs, results in new tools and new methods of analysis. In this respect, this paper is intended as a plea for interdisciplinary exchange and in-depth discussion of methods, algorithms, and Linked Data approaches.