ie Idee der Online-Gemeinschaften hat auch die Ökonomie der Netzwerkeffekte wieder in den Fokus gerückt. Der Anreiz der Nutzer, dort mitzumachen ergibt sich weniger aus unmittelbaren Vorteilen (etwa einem schönen Design), sondern er leitet sich aus der Anzahl der Teilnehmer ab (Derivativnutzen). es spricht jedoch einiges dafür, dass dieses Bild zu einfach ist.

 

Die große Vereinfachung

Im einfachsten Fall liegen Netzwerkeffekte zwischen den Nutzern eines Netzwerkes vor. Je mehr Benutzer, desto höher der Nutzen für jeden einzelnen und somit der Drang danach, Mitglied zu werden.

Dieser Metcalfe-Netzwerk-Effekt wird gern wie folgt dargestellt:

Woody993 at en.wikipedia [CC0], via Wikimedia Commons

Woody993 at en.wikipedia [CC0], via Wikimedia Commons

Der Netzwerkeffekt nach Metcalfe bildet also immer die größtmögliche Anzahl an Verbindungen ab.

Im Falle der meisten Netzwerke – und auch im Falle der Online-Communities – ist dies meiner Meinung nach allerdings eine unzureichende Vereinfachung. In Wirklichkeit dürfte der Netzwerkeffekt nämlich nicht für alle Teilnehmer der Community gleich sein.

 

Lead-User und Hubs

Schaut man sich etwa die Topologie eine an, so fällt auf, dass eben nicht alle Endpunkte (nodes) miteinander verknüpft sind, sondern, dass es dazwischen sog. Hubs gibt, die mehr Verbindungen haben als die Bereiche am Rande des Netzes.

Network_Tree_diagram (1)

“Network Tree diagram” by Conspiritech – Own work. Licensed under Public Domain via Wikimedia Commons –

Natürlich ist jeder Punkt Teil des Netzes und daher kann man vom Grundsatz her durchaus behaupten, jeder Teilnehmer hätte denselben Nutzen, Teil des Netzes zu sein. Man kann das mit einer Clubmitgliedschaft vergleichen. Es hat für alle einen gewissen Nutzen Mitglied zu sein.

Die Rolle der Hubs spielen in Communities und Social Networks die Lead-User. Diese verfügen über besonders viele Kontakte und Einfluss im Netzwerk und können daher eine Botschaft deutlich schneller transportieren.

Sie können auch besonders viele Mitglieder direkt und nicht erst über andere kontaktieren. Diese Nutzer können im Netzwerk viel schneller handeln, weswegen die Aktivität im Netz hier doch einen größeren Nutzen stiften dürfte als bei den Usern am Rande mit wenigen Kontakten und wenig Einfluss.

 

Netzwerkeffekt erster und zweiter Ordnung

Sinnvoll scheint es also, den Netzwerkeffekt für den Fall der Communities zu zweiteilen. Zum einen in einen Netzwerkeffekt erster Ordnung ergibt, der sich aus dem reinen Optionsnutzen ergibt, dabei zu sein. Hierbei zählt wirklich jedes Mitglied mit dem man potential in Kontakt treten könnte.

Zum anderen gibt es einen Netzwerkeffekt zweiter Ordnung, der nur in dem Maße Wirkung entfaltet und Nutzen stiftet, wie man direkt vernetzt ist. Man könnte einfacher sagen: er ermittelt sich aus der Anzahl der direkten Kontakte.  Gewissermaßen könnte man noch einen Effekt dritter oder vierter Ordnung ableiten, weil natürlich auch die Anzahl der Kontakte der direkten Kontakte indirekt die Möglichkeiten, im Netzwerk aktiv zu sein, erhöht. Einfach gesprochen: es kann nützlich sein, Prominente zu kennen. Aber an der grundsätzlichen Feststellung ändert sich damit nichts.

 

Fazit: Grad der Vernetzung und Aktivität sind bessere Meßgrößen

In der Folge sind die Netzwerkeffekte in sozialen Netzwerken eben doch deutlich geringer als  gemeinhin angenommen. Der eigentliche Wert des Netzwerkes ergibt sich erst durch die Anzahl der unmittelbaren Kontaktmöglichkeiten.

Communities zählen gerne die Anzahl ihrer Teilnehmer auf und verweisen dazu manchmal auf den Netzwerkeffekt. Wenn man hier genauer ist, sollte man also vielmehr nach dem Grad der Vernetzung unter den Nutzern und vielleicht auch nach der Aktivität der Nutzer im Netz fragen, um zu einer echten Beurteilung der Netzwerkeffekte innerhalb der Community zu kommen.

Soziale Netzwerke sollten diese Größen weiterentwickeln und daraus aussagekräftige und messbare KPIs bauen.

 


By Marion Schneider & Christoph Aistleitner – – – contact: User:Mediocrity (own pic) [Public domain], via Wikimedia Commons


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