Bachelorarbeit, 2024
81 Seiten, Note: 5,7
1 Einleitung
1.1 Phänomen und Problemstellung
1.2 Relevanz der Arbeit für den Schweizer Beherbergungssektor
1.3 Forschungsfrage
1.4 Zielsetzung
1.5 Abgrenzung
1.6 Aufbau der Arbeit
2 Theorieteil
2.1 Digitale Ökosysteme
2.1.1 Definition des Begriffs ‹digitale Ökosysteme›
2.1.2 Bestandteile eines digitalen Ökosystems
2.1.3 Digitales Ökosystem von Airbnb
2.1.4 Schlüsselfaktoren erfolgreicher digitaler Ökosysteme
2.2 Digitale Plattformen
2.2.1 Definition des Begriffs ‹digitale Plattformen›
2.2.2 Plattformtypen
2.2.3 Entstehung neuer Geschäftsmodelle: von der linearen Wertschöpfung zum digitalen Plattform-Ökosystem
2.3 Sharing-Economy
2.3.1 Definition von ‹Sharing-Economy›
2.3.2 Sharing-Economy in der Schweiz
2.3.3 Interaktionsmodelle der Sharing-Economy
2.4 Netzwerkeffekte
2.4.1 Definition von Netzwerkeffekten
2.4.2 Übersicht und Typisierung von Netzwerkeffekten
2.4.3 Kritische Erfolgsfaktoren von digitalen Plattformen
2.4.4 Theorie der Netzwerkgesetze
2.4.4.1 Sarnoffs Gesetz: One-to-Many
2.4.4.2 Metcalfes Gesetz: Many-to-Many
2.4.4.3 Reeds Gesetz: Many-to-Many
2.4.4.4 Odlyzkos Gesetz
2.4.5 Hauptziele bei der Nutzung von Netzwerkeffekten
3 Methodenteil
3.1 Forschungsdesign und theoretischer Rahmen
3.2 Literatursuche
3.3 Literaturauswahl und Qualitätsbewertung
3.4 Literaturcluster
4 Analyse der Netzwerkeffekte
4.1 Empirische Daten
4.2 Metrik zur Messung der Netzwerkeffekte
4.3 Formulierung der statistischen Hypothesen
4.4 Methodik der Datenauswertung
4.5 Auswertung des Hypothesentests
4.5.1 Kanton Wallis
4.5.2 Gemeinde Zermatt
4.5.3 Vergleich des Kantons Wallis und der Gemeinde Zermatt
5 Diskussion
5.1 Mögliche Erklärungen der Ergebnisse
5.2 Diskussion neuer Erkenntnisse zu digitalen Sharing-Economy-Plattformen
5.3 Limitationen bei der Untersuchung
5.4 Kritische Würdigung
6 Zusammenfassung und Ausblick
6.1 Zusammenfassung der bedeutendsten Erkenntnisse
6.2 Vorschläge für zukünftige Forschungen
Die vorliegende Arbeit untersucht die Netzwerkeffekte digitaler Peer-to-Peer (P2P)-Sharing-Economy-Plattformen, wobei Airbnb am Beispiel des Kantons Wallis und der Gemeinde Zermatt als zentrale Fallstudie dient. Die Forschungsfrage zielt darauf ab, zu ermitteln, welche Auswirkungen Netzwerkeffekte auf diese Plattformen haben und wie sich klassische Netzwerkgesetze zur Quantifizierung dieser Effekte im Schweizer Beherbergungssektor anwenden lassen.
2.4.4.4 Odlyzkos Gesetz
Das von Andrew Odlyzko und Benjamin Tilly formulierte Gesetz ist eine Modifikation des Gesetzes nach Metcalfe. Es berücksichtigt eine Many-to-Many-Vernetzung, jedoch mit einer geringeren als der quadratischen Skalierung, die Metcalfe vorschlägt.
Das Gesetz nach Odlyzko wurde 2005 von Odlyzko und Tilly aufgestellt (Odlyzko & Tilly, 2005). Im Jahr 2006 veröffentlichten die beiden gemeinsam mit Bob Briscoe eine gemeinsame Arbeit mit dem Titel ‹Metcalfe’s law is wrong› (Briscoe et al., 2006). Aus diesem Grund wird das Gesetz von Odlyzko in der Literatur auch als Briscoes Gesetz bezeichnet (Madureira et al., 2013). Der Hauptkritikpunkt von Odlyzko et al. an Metcalfes Gesetz ist, dass der Wert eines Netzwerks nicht rein quadratisch mit der Anzahl der Nutzer steigt, sondern dass der Nutzenzuwachs durch zusätzliche Nutzer nach einem logarithmischen Muster abnimmt (Odlyzko & Tilly, 2005). Das Gesetz besagt, dass der Wert eines Netzwerks proportional zur Anzahl der Nutzer multipliziert mit dem Logarithmus dieser Anzahl ist. Dies spiegelt eine realistischere Wachstumskurve wider, die davon ausgeht, dass nicht alle Verbindungen innerhalb eines Netzwerks gleich wertvoll sind. Diese Annahme trifft auf reale Netzwerke zu, in denen die meisten Nutzer nur mit einem begrenzten Kreis anderer Nutzer interagieren, anstatt mit jedem anderen Nutzer im Netzwerk.
Das Gesetz nach Odlyzko wird ausgedrückt durch: U ~ n log (n)
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Sharing-Economy ein und skizziert die Problemstellung der Netzwerkeffekte am Beispiel von Airbnb im Kanton Wallis.
2 Theorieteil: Dieser Abschnitt legt das theoretische Fundament durch die Definition von digitalen Ökosystemen, Plattformmodellen, der Sharing-Economy und verschiedenen Netzwerkgesetzen.
3 Methodenteil: Hier wird das Forschungsdesign beschrieben, inklusive der verwendeten Literaturanalyse-Methodik und der Datengrundlage aus externen Quellen wie AirDNA.
4 Analyse der Netzwerkeffekte: In diesem Hauptteil werden die empirischen Daten quantitativ ausgewertet und die Hypothesen zu den Netzwerkgesetzen von Metcalfe, Sarnoff und Odlyzko getestet.
5 Diskussion: Dieses Kapitel reflektiert die Ergebnisse kritisch, erörtert mögliche Erklärungen für regionalspezifische Unterschiede und diskutiert die Limitationen der Untersuchung.
6 Zusammenfassung und Ausblick: Hier werden die Kernerkenntnisse der Bachelorarbeit zusammengefasst und Empfehlungen für zukünftige Forschungsansätze abgeleitet.
Sharing-Economy, Digitale Plattformen, Netzwerkeffekte, Airbnb, Kanton Wallis, Zermatt, Netzwerkgesetze, Umsatzwachstum, Plattform-Ökosystem, P2P, Metcalfe, Sarnoff, Odlyzko, Marktanalyse, Digitalisierung
Die Arbeit untersucht die Netzwerkeffekte von digitalen Peer-to-Peer-Sharing-Economy-Plattformen im Schweizer Tourismussektor, fokussiert auf Airbnb.
Zu den zentralen Themen gehören digitale Ökosysteme, Plattform-Geschäftsmodelle, die Sharing-Economy und die Anwendung klassischer Netzwerkgesetze zur Erfolgsmessung.
Das Ziel ist es, fundierte Erkenntnisse über die Netzwerkeffekte von Airbnb zu liefern und zu quantifizieren, wie diese das Wachstum und die Marktpräsenz beeinflussen.
Die Autorin nutzt eine systematische Literaturanalyse sowie eine quantitative Regressionsanalyse auf Basis empirischer Datensätze von Tourobs und AirDNA.
Im Hauptteil liegt der Schwerpunkt auf der mathematischen Prüfung der Netzwerkgesetze von Metcalfe, Sarnoff und Odlyzko anhand von Nutzer- und Umsatzdaten im Kanton Wallis und Zermatt.
Netzwerkeffekte, Sharing-Economy, digitale Ökosysteme, Airbnb, empirische Analyse, Regressionsmodelle und regionale Marktdynamiken.
Zermatt wird als exemplarische Fallstudie herangezogen, da sie als bedeutende Schweizer Tourismusdestination eine wichtige Rolle für das Verständnis von Marktdurchdringung und lokalen Netzwerkeffekten spielt.
Für den Kanton Wallis zeigt die Analyse, dass das Modell nach Odlyzko die stärkste Übereinstimmung mit den Daten aufweist, während in Zermatt Sarnoffs und Odlyzkos Gesetze passendere Erklärungen liefern.
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