Wenn Facebook ein Land wäre und jeder Nutzer einem Einwohner entspräche, dann wäre Facebook mit 1,23 Milliarden Einwohnern nach China und Indien das drittgrößte Land der Welt (vgl. o. V. 2014 a). Der positive Netzwerkeffekt kommt Facebook zu Gute. Je mehr Mitglieder sich auf Facebook vernetzen, umso attraktiver wird die Plattform für neue Mitglieder.
Theorien für den Erfolg sozialer Netzwerke gibt es viele. Allen voran die Theorie der positiven Netzwerkeffekte. Wer einmal solch eine positive Rückkopplung im System habe, könne sich viel erlauben (vgl. Weiß 2011). Aber sind positive Netzwerkeffekte die einzig ausschlaggebenden Einflüsse für den Erfolg eines sozialen Netzwerkes? Wenn dies so wäre, wie ist es dann zu erklären, dass andere soziale Netze, wie z. B. SchülerVZ, trotz positiver Netzwerkeffekte bereits ihren Dienst einstellen mussten? Das Netzwerk hatte nach eigenen Angaben zu Hochzeiten über fünf Millionen Nutzer. Nach einer rasanten Mitgliederabwanderung wurde das Portal im April 2013 endgültig geschlossen. SchülerVZ, welches noch 2011 in der Studie der BITKOM vor Facebook rangierte, wurde kurze Zeit später vom Konkurrenten erst ein- und dann überholt. Wie konnte Facebook das gelingen? [...]
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Problemstellung und Zielsetzung
2. Grundlagen
2.1 Definition Netzwerkeffekte
2.1.1 Direkte Netzwerkeffekte
2.1.2 Indirekte Netzwerkeffekte
2.2 Klassifizierung sozialer Netze
3. Gegenstand der Betrachtung
3.1 Facebook
3.1.1 Geschichte
3.1.2 Mitgliederstruktur
3.1.3 Funktionen
3.2 SchülerVZ
3.2.1 Geschichte
3.2.2 Mitgliederstruktur
3.2.3 Funktionen
4. Positive Netzwerkexternalitäten in sozialen Netzen
4.1 Wachstum
4.1.1 Gesetz von Sarnoff
4.1.2 Gesetz von Metcalfe
4.1.3 Gesetz von Reed
4.2 Kommunikation
4.3 Verhalten
4.4 Soziale Interaktion
4.5 Soziale Beziehungen
5. Negative Netzwerkexternalitäten in sozialen Netzen
5.1 Wachstum
5.2 Virenausbreitung
5.3 Kommunikation
6. Weitere Einflussfaktoren auf soziale Netzwerke
6.1 Kritische Masse
6.2 Stabilität des Netzwerkes
6.3 Standards
6.4 Verbreitung
6.5 Lock-in-Effekt
6.6 Studie „Epidemiological modeling of online social network dynamics”
7. Vergleich der Einflussfaktoren der sozialen Netzwerke Facebook und SchülerVZ
8. Fazit
Zielsetzung & Themen
Diese Arbeit untersucht die wesentlichen Faktoren, die über Erfolg oder Misserfolg sozialer Netzwerke entscheiden, indem sie das Zusammenspiel von positiven und negativen Netzwerkeffekten analysiert und am Beispiel von Facebook und dem mittlerweile eingestellten SchülerVZ verdeutlicht.
- Analyse der Theorie positiver Netzwerkeffekte und ihrer Grenzen.
- Untersuchung negativer Netzwerkexternalitäten, insbesondere Datenschutz und Virenausbreitung.
- Evaluation kritischer Erfolgsfaktoren wie kritische Masse, Stabilität und Standards.
- Vergleichende Analyse der Erfolgsgeschichte von Facebook gegenüber dem Niedergang von SchülerVZ.
- Kritische Würdigung aktueller Prognosemodelle zur Entwicklung sozialer Netzwerke.
Auszug aus dem Buch
4.1.2 Gesetz von Metcalfe
Bei den many-to-many-Netzwerken werden zwei Gesetze unterschieden. Einmal das Gesetz von Metcalfe und in der Weiterführung das Gesetz von Reed. Zunächst einmal wird das Gesetz von Metcalfe betrachtet. Benannt wurde dieses nach dem Ethernet-Erfinder Bob Metcalfe.
Dabei ist ein sogenanntes Kommunikationsnetz zu Grunde gelegt, was bedeutet, dass jeder Teilnehmer mit jedem anderen Teilnehmer des Netzwerkes kommunizieren kann. Am Beispiel des Telefons lässt sich verdeutlichen: gibt es in einem Telefonnetz nur einen Teilnehmer, so ist das Netzwerk nutzlos. Gibt es allerdings schon drei Teilnehmer, so hat das Netzwerk einen Wert von 6. Dieser ergibt sich aus den 6 Verbindungen, die möglich sind (Person A + Person B, Person A + Person C, Person B + Person C, Person B + Person A, Person C + Person B, Person C + Person A).
Der Wert des Netzwerkes (V) entspricht der Anzahl der Teilnehmer (N) multipliziert mit der Anzahl Teilnehmer verringert um 1, allgemein: V = N x (N – 1). Umformuliert ist der Wert des Netzwerkes die Anzahl der Teilnehmer zum Quadrat verringert um die Anzahl der Teilnehmer, allgemein: V = N² – N.
Näherungsweise wird für eine große Anzahl der Teilnehmer von der Formel V = N² ausgegangen.
Die Formel verdeutlicht, dass je mehr Teilnehmer ein System nutzen, der Nutzen des Systems umso größer wird, da der Anstieg des Nutzens exponentiell erfolgt. Beispiele für die Verwendung sind außer dem Telefonnetz auch E-Mail-Netze (vgl. Clement / Schreiber 2013, S. 131f.).
Allerdings ist dieser Ansatz mittlerweile umstritten. Das liegt daran, dass nicht jede Verbindung zwischen den Netzwerkteilnehmern gleich oft genutzt wird und daher nicht gleich wertvoll sein kann. Theoretisch ist es zwar möglich, dass die Anzahl der Kommunikationsverbindungen bei einem Telefonnetz quadratisch wächst. In der Praxis ist es allerdings so, dass nicht jeder Nutzer mit jedem anderen Teilnehmer telefoniert und somit die meisten theoretisch verfügbaren Verbindungen nicht genutzt werden (vgl. Hirstein 2006).
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Definition der Problemstellung und Zielsetzung der Arbeit unter Berücksichtigung des Erfolgs von Facebook und des Scheiterns von SchülerVZ.
2. Grundlagen: Erläuterung der Netzwerkeffekte sowie Klassifizierung sozialer Netzwerke als Basis für die weitere Analyse.
3. Gegenstand der Betrachtung: Analyse der Geschichte, Mitgliederstruktur und Funktionen von Facebook und SchülerVZ.
4. Positive Netzwerkexternalitäten in sozialen Netzen: Untersuchung von Wachstumsgesetzen (Sarnoff, Metcalfe, Reed) sowie deren Einfluss auf Kommunikation und Interaktion.
5. Negative Netzwerkexternalitäten in sozialen Netzen: Beleuchtung der Risiken wie Monopolbildung, Virenausbreitung, Mobbing und Datenschutzproblematiken.
6. Weitere Einflussfaktoren auf soziale Netzwerke: Analyse von Erfolgsfaktoren wie kritischer Masse, Stabilität, Standards und dem Lock-in-Effekt, inklusive einer kritischen Betrachtung einer Prognosestudie.
7. Vergleich der Einflussfaktoren der sozialen Netzwerke Facebook und SchülerVZ: Direkte Gegenüberstellung der beiden Netzwerke hinsichtlich ihrer Erfolgs- und Misserfolgsfaktoren.
8. Fazit: Zusammenfassende Bewertung der für den Erfolg entscheidenden Faktoren, wobei Verbreitung und der Lock-in-Effekt als ausschlaggebend identifiziert werden.
Schlüsselwörter
Netzwerkeffekte, Soziale Netzwerke, Facebook, SchülerVZ, Netzwerkexternalitäten, Wachstum, Kritische Masse, Lock-in-Effekt, Kommunikation, Datenschutz, Virenausbreitung, Internet-Ökonomie, Nutzerverhalten, Online-Communities, Soziale Interaktion.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert die Wirkung von Netzwerkeffekten in sozialen Netzwerken und untersucht, welche Faktoren maßgeblich zum Erfolg oder Misserfolg solcher Plattformen beitragen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentrale Themen sind positive und negative Netzwerkeffekte, das Wachstumsverhalten von Plattformen, Datenschutz, soziale Interaktionsmechanismen und der Lock-in-Effekt.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, die entscheidenden Faktoren herauszuarbeiten, die darüber entscheiden, ob ein soziales Netzwerk erfolgreich wächst oder in die Bedeutungslosigkeit abwandert.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer theoretischen Analyse von Fachliteratur und repräsentativen Studien zu sozialen Netzwerken und Netzwerkeffekten.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil behandelt die positiven und negativen Effekte, erläutert die Gesetze von Sarnoff, Metcalfe und Reed, analysiert Datenschutz- und Stabilitätsfragen sowie spezifische Einflussfaktoren wie die kritische Masse.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Netzwerkeffekte, Soziale Netzwerke, Facebook, SchülerVZ, Lock-in-Effekt und kritische Masse.
Warum konnte sich Facebook gegen SchülerVZ durchsetzen?
Laut der Arbeit waren vor allem die umfassendere internationale Verbreitung und der durch soziale Plug-ins extrem stark ausgeprägte Lock-in-Effekt bei Facebook ausschlaggebende Faktoren.
Ist Datenschutz für Nutzer von sozialen Netzwerken ein Ausschlusskriterium?
Die Analyse zeigt, dass Nutzer zwar einen hohen Wert auf Datenschutz legen, die positiven Netzwerkeffekte und die Präsenz von Freunden jedoch oft überwiegen, sodass schlechter Datenschutz meist kein Grund für einen Plattformwechsel ist.
Wie bewertet die Arbeit die Studie zum Ende von Facebook?
Die Prognosestudie der Princeton-Studenten wird als plausibles Gedankenexperiment gewürdigt, jedoch aufgrund der fragwürdigen Datenbasis (Google-Suchanfragen) kritisch hinterfragt.
- Citation du texte
- Mandy Ludewig (Auteur), 2014, Die Wirkung von Netzwerkeffekten in sozialen Netzen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/286400
