Kaskadenverhalten in sozialen Netzwerken


Seminararbeit, 2011

22 Seiten, Note: 2,3


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Symbolverzeichnis

1 Einleitung

2 Grundlagen
2.1 Cluster
2.2 Schwache Verbindungen (Brücken)
2.3 Netzwerke

3 Kaskadenverhalten in Netzwerken
3.1 Das Modell
3.1.1 Ein einfaches Beispiel
3.1.2 Ein komplexeres Beispiel

4 Umgehung der Clusterblockade

5 Kollektive Handlungen

6 Zusammenfassung und Bewertung

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1 Das Entscheidungsmodell des Akteurs (vgl. Easly/ Kleinberg 2010, S.567)

2 Ein einfaches Beispiel (vgl. Easly/ Kleinberg 2010, S. 568)

3 Ein komplexeres Beispiel (vgl. Easly/ Kleinberg 2010, S. 571)

4 Kollektive Handlungen (vgl. Easly/ Kleinberg 2010, S. 584)

Tabellenverzeichnis

1 Ausgangsmatrix (vgl. Easly/ Kleinberg 2010, S. 566)

Symbolverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

Soziale Netzwerke sind ein Teil des täglichen Lebens. Ob es sich um das professionelle Netzwerk mit Arbeitskontakten, den Freundeskreis oder auch das soziale Netzwerk im Internet handelt. Kein Mensch ist nicht zu jedem Zeitpunkt Akteur1 des einen oder anderen Netzwerks.

In diesem Zusammenhang sind auch Netzwerkkaskaden in vielfältiger Weise zu beob- achten. Wie ist es z.B. möglich, dass der ehemalige deutsche Platzhirsch unter den sozialen Netzwerken im Internet, StudiVZ, in den letzten Jahren mehr und mehr Nutzer verliert, während Facebook stetig dazugewinnt? Ebenso könnte man sich fragen, wieso sich im Streit der neuen Videoformate die BluRay Disc gegen die HD- DVD durchsetzen konnte. Was hat dazu geführt, dass der Markt für BluRays soweit wachsen konnte, dass die Produktion von allen, mit HD DVD zusammenhängenden Produkten, im Jahr 2008 schließlich komplett eingestellt wurde?

Bei all diesen Phänomenen spielt die Tatsache, dass entweder eine Verbreitung im engeren Freundeskreis oder eine grundsätzlich weite Verbreitung den Anreiz zum eigenen Einsatz der neuen Technologie erhöhen. Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Modell vorgestellt werden, mit dem man den Schwellenwert berechnen kann, bei dem ein Netzwerkakteur von einer Technologie zur anderen wechselt. Welche Faktoren dabei eine Rolle spielen und welche Hindernisse auftreten können soll im Folgenden dargestellt werden.

Schlussendlich erfolgt eine kritische Evaluation des Modells unter Einbeziehung einiger konkreter Beispiele. Dabei ist zu beachten, dass die Theorie der Autoren sehr aktuell ist und dementsprechend kaum passende Empirie existiert.

2 Grundlagen

Um zu verstehen, wie sich Informationen durch ein Netzwerk verbreiten, wie eine Netzwerkkaskade funktioniert und wodurch sie aufgehalten werden kann, ist es nötig, einige grundlegende Begrifflichkeiten zu definieren und zu erklären. Da Easly und Kleinbergs Arbeit relativ neu ist, ist es schwierig, insbesondere für die Nutzung des Wortes „Cluster“ in der Arbeit, eine passende Definition zu finden. Dementsprechend wurde nachfolgend der Versuch einer eigenen Definition dieses Wortes unternommen.

2.1 Cluster

In der Literatur ist die Definition des Clusterbegriffs umstritten und wird hautsäch- lich zur Erklärung räumlicher Ansammlungen im Rahmen von Regionalisierungs- prozessen verwendet.2 Demensprechend definiert Koschatzky3 den Begriff „Cluster“ als „die räumliche Konzentration von vernetzten kleinen und großen Betrieben sowie Institutionen in einem speziellen Sektor.“ Diese Definition des Clusterbegriffes ist für die Anforderungen dieser Arbeit allerdings nicht zutreffend. Eine allgemeinere Definition lässt sich anhand des Wortes selbst herleiten. In der englischen Sprache ist ein Cluster eine Ansammlung bzw. Anhäufung. Da im Rahmen dieser Arbeit auf Easly und Kleinberg zurückgegriffen wird, ist die Bedeutung des Wortes Clus- ter als Anhäufung von Knoten in einem Netzwerk, welche stärkere Verbindungen untereinander als zum Rest des Netzwerkes aufweisen, zu verstehen.

2.2 Schwache Verbindungen (Brücken)

In den meisten größeren, asymetrischen Netzwerkstrukturen lassen sich sogenannte schwache Verbindungen (Brücken) finden. Granovetter4 definiert eine Brücke als Li- nie in einem Netzwerk, welche den einzigen Pfad zwischen zwei Punkten darstellt. Würde man diese Verbindung trennen, würde das Netzwerk in zwei seperate Netz- werke zerfallen. Zur Verdeutlichung ließe sich das Beispiel zweier Freundeskreise (A & B) anführen. Diese sind grundsätzlich voneinander getrennt, allerdings kennen sich ein Mitglied aus Freundeskreis A und ein Mitglied aus Freundeskreis B durch gemeinsame Mitgliedschaft im Fitnessclub. Dies wäre eine Brücke zwischen den beiden Freundeskreisen.

2.3 Netzwerke

Die allgemein und umfassend gültige Definition des Netzwerkbegriffs erweist sich als schwierig, da dieser innerhalb verschiedener Forschungsbereiche differiert. Im Rahmen dieser Arbeit erscheint es sinnvoll, einen sozialwissenschaftlichen Ansatz des Netzwerkbegriffs zugrunde zu legen. Hierbei ist insbesondere die Definition von Knoke und Kulinski5 nutzbringend, welche Netzwerke als besondere Art der Bezie- hung zwischen Personen, Objekten oder Begebenheiten beschreiben. Dabei ist es wichtig zu erwähnen, dass die Subjekte gleichzeitig Mitglieder mehrerer Netzwerke sein können. Knoke und Kulinski6 führen in diesem Zusammenhang das Beispiel des Arbeitnehmers an, welcher einerseits Teil seines privaten Freundeskreisnetzwerkes ist und andererseits Teil seines Arbeitsnetzwerkes. Diese Netzwerke können, aber müssen sich nicht zwangsläufig überschneiden. Das Beispiel ließe sich aber noch un- begrenzt fortsetzen, wenn man Hobbygruppen, Freundeskreise in unterschiedlichen Städten und Ländern sowie Netzwerke aus Organisationen, in denen der Arbeitneh- mer involviert sein kann, mit einbezieht.

Für diese Arbeit werden Netzwerke als methodische Kategorie nach Wilkesmann7 betrachtet. Demnach regulieren Netzwerke die Austauschbeziehungen zwischen den Akteuren.

3 Kaskadenverhalten in Netzwerken

Easly und Kleinberg zufolge lassen sich Netzwerke auf zwei verschiedene Arten be- trachten, welche von Huber8 auch als Makro- und Mikroebene des Netzwerks be- zeichnet werden: Einerseits global, wobei die Auswirkungen von Effekten auf das gesamte Netzwerk als solches betrachtet wird und andererseits ist es möglich, die einzelnen Knoten innerhalb des Netzwerks zu betrachten und den Zeitpunkt, an dem ein Verhalten von einem Knoten auf den anderen überspringt. Dieser Vorgang wird auch Diffusion genannt und im Rahmen dieser Arbeit nach Neumair und Haas9 als Prozess definiert, der eine „raum-zeitliche Ausbreitung einer Innovation im sozial- räumlichen System“ beschreibt.

Um die Diffusion durch ein Netzwerk adäquat beschreiben zu können betrachten Easly und Kleinberg die Mikroebene des Netzwerks. Dies erscheint sinnvoll, da es gerade der enge Freundeskreis ist, von welchem sich die Akteure eines Netzwerkes beeinflussen lassen. So ist es zum Beispiel wahrscheinlicher, dass ein Akteur eine bestimmte politische Ansicht vertritt, wenn sein Freundeskreis diese ebenfalls teilt, auch wenn sie global eine Minderheit bildet. Auch im Bereich der Hochtechnologie lassen sich eine Menge Beispiele finden, bei denen Akteure aus dem selben Netz- werk eine Art von Technologie benutzen, welche die Kompatibilität innerhalb des Netzwerkes erhöht, auch wenn der Großteil der Bevölkerung eine andere Technologie präferiert.

Nach Easly und Kleinberg lassen sich zwei Möglichkeiten unterscheiden, durch die ein Akteur einen Nutzen aus der Imitation eines Verhaltens innerhalb seines Netzwerks ziehen kann. Auf der einen Seite kann imitierendes Verhalten indirekte Informationen darüber liefern, was der Andere weiß und auf der andere Seite können Nutzer auch direkt von einer Imitation profitieren, nämlich dann, wenn sich die Auszahlung zum Beispiel durch das Benutzen einer kompatiblen Technologie erhöht.

3.1 Das Modell

Wie aber funktioniert die Diffusion durch ein Netzwerk genau? Um diese Frage be- antworten zu können beschreiben Easly und Kleinberg ein von Morris10 erstelltes, grundlegendes Modell, mit dessen Hilfe man auf Mikroebene das Verhalten des ein- zelnen Netzwerkakteurs darstellen kann. Angenommen die Spieler v und w haben die Wahl zwischen Alternative A und Alternative B. Dabei ist für beide der Nutzen am größten, wenn sie ihre Wahl koordineren. Die Auszahlungsmatrix sähe dann wie folgt aus:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Ausgangsmatrix (vgl. Easly/ Kleinberg 2010, S. 566)

Es herrscht die Annahme, dass die Auszahlung für koordiniertes Vorgehen größer ist als für unkoordiniertes, d.h. [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten].

Überträgt man dies auf ein Netzwerk ergibt sich das in Abbildung 1 dargestellte Grundmodell eines Entscheidungsproblems. Der Netzwerkakteur v hat insgesamt 7 direkte Nachbarn, wovon drei Alternative A gewählt haben und 4 Alternative B. Im Rahmen dieses Modells bezeichnen wir die Anzahl der direkten Netzwerknachbarn mit d und den Anteil an Netzwerknachbarn, welche Alternative A präferieren, mit p.

Daraus ergibt sich, dass pd Netzwerknachbarn Alternative A bevorzugen, wohingegen [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] d Alternative B präferieren. Würde sich v nun für A entscheiden, würde seine Auszahlung pda betragen. Im umgekehrten Fall hätte er eine Auszahlung von ([Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] db zu erwarten. v entscheidet sich demzufolge für A, falls

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

[...]


1 Aufgrund der besseren Lesbarkeit wird in dieser Arbeit die männliche Form benutzt. Diese schließt aber explizit auch immer die weibliche Form mit ein.

2 vgl. Rehberg 2008

3 vgl. Koschatzky 2001

4 vgl. Granovetter 1973

5 vgl. Knoke/ Kulinski 1982

6 vgl. Knoke/ Kulinski 1982

7 Wilkesmann 2001

8 Huber 2009

9 vgl. Neumair/ Haas 2011

10 vgl. Morris 2000

Ende der Leseprobe aus 22 Seiten

Details

Titel
Kaskadenverhalten in sozialen Netzwerken
Hochschule
Technische Universität Dortmund
Note
2,3
Autor
Jahr
2011
Seiten
22
Katalognummer
V202430
ISBN (eBook)
9783656285861
ISBN (Buch)
9783656287278
Dateigröße
698 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Kaskade, Kaskadenverhalten, Netzwerke, sozial
Arbeit zitieren
Dipl. Kfm. Tim Kinberger (Autor), 2011, Kaskadenverhalten in sozialen Netzwerken, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/202430

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