Diplomarbeit, 2014
54 Seiten, Note: 1,3
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
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.
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).
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.
Netzwerkeffekte, Soziale Netzwerke, Facebook, SchülerVZ, Netzwerkexternalitäten, Wachstum, Kritische Masse, Lock-in-Effekt, Kommunikation, Datenschutz, Virenausbreitung, Internet-Ökonomie, Nutzerverhalten, Online-Communities, Soziale Interaktion.
Die Arbeit analysiert die Wirkung von Netzwerkeffekten in sozialen Netzwerken und untersucht, welche Faktoren maßgeblich zum Erfolg oder Misserfolg solcher Plattformen beitragen.
Zentrale Themen sind positive und negative Netzwerkeffekte, das Wachstumsverhalten von Plattformen, Datenschutz, soziale Interaktionsmechanismen und der Lock-in-Effekt.
Das Ziel ist es, die entscheidenden Faktoren herauszuarbeiten, die darüber entscheiden, ob ein soziales Netzwerk erfolgreich wächst oder in die Bedeutungslosigkeit abwandert.
Die Arbeit basiert auf einer theoretischen Analyse von Fachliteratur und repräsentativen Studien zu sozialen Netzwerken und Netzwerkeffekten.
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.
Wichtige Begriffe sind Netzwerkeffekte, Soziale Netzwerke, Facebook, SchülerVZ, Lock-in-Effekt und kritische Masse.
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.
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.
Die Prognosestudie der Princeton-Studenten wird als plausibles Gedankenexperiment gewürdigt, jedoch aufgrund der fragwürdigen Datenbasis (Google-Suchanfragen) kritisch hinterfragt.
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