In diesem Kapitel werden Gemeinschaften in sozialen Netzwerken als Einheiten definiert, die aus Knoten und deren verbundenen Kanten bestehen, wobei ihre Bedeutung für das Verständnis von Netzwerkstrukturen hervorgehoben wird. Der Schwerpunkt liegt auf der Gemeinschaftserkennung, die die Analyse der Netzwerktopologie aus einer mesoskopischen Perspektive ermöglicht, das Verständnis von Netzwerkfunktionen unterstützt, potenzielle Netzwerkstrukturen aufdeckt und verborgene Informationen sichtbar macht. Das Kapitel behandelt die mathematische Beschreibung von Gemeinschaften, Bewertungsindikatoren für die Gemeinschaftserkennung sowie klassische Algorithmen zur Erkennung sowohl disjunkter als auch überlappender Gemeinschaften. Zudem wird die Bedeutung der Gemeinschaftserkennung in dynamischen Netzwerken thematisiert, einem aktuellen Schwerpunkt und einer Herausforderung der Forschung zu sozialen Netzwerken. Darüber hinaus werden Konzepte zur Gemeinschaftsentwicklung, einschließlich Entwicklungsevents und relevanter Algorithmen, vorgestellt. Abschließend wird auf den Einsatz künstlicher und realer Datensätze eingegangen, die üblicherweise zur Überprüfung der Wirksamkeit von Algorithmen zur Gemeinschaftserkennung verwendet werden.