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DAS BRAUCHT KEINSCHWEIN
ADAPTION VON INNOVATIONENVon / Dr. Volker Göbbels @VolkerGoebbels
WORUM GEHTS?WOW, IST DAS COOL!!11elf
Das braucht doch kein Mensch.
Und wozu das gut sein soll, weiß ich auch nicht!
GRUNDLAGE: SOZIOLOGIE
Soziologie erforscht alle Aspekte dessozialen Zusammenlebens der Menschen in
Gemeinschaften und GesellschaftenQuelle: Internet
EVERETT ROGERS
DIFFUSION OF INNOVATIONS, 1962
100
75
50
25
0
Market share %
Innovators2.5 %
EarlyAdopters13.5 %
Early Majority34 %
LateMajority34 %
Laggards16 %
HENRIK VEJLGAARDANATOMY OF A TREND, 2007
MARKETING: MOORECROSSING THE CHASM
KLASSIFIZIERUNG VON
INNOVATIONEN
Ablauf der Innovation: kontinuierlich vs. disruptivEbenen der Entscheidung: kaufmännisch vs. kulturellErwartungen der Akteure: Visionäre vs. Pragmatiker
Schade: fast nie "reine" Formen!
MECHANISMUS DER ADAPTIONKLASSISCHER ANSATZ
Einzelpersonen entscheiden sich unabhängigEntscheidung nach Abwägung der Vor- und Nachteilecost-of-change
DISRUPTIVE INNOVATIONEN
MARKETING: GEOFFREY MOORE ↝
Änderung der Kommunikation an der Lücke:Links/Vorher (Visionäre): Coolness und PotentialRechts/Nachher (Pragmatiker): Narrative überpraktischen Einsatz
Zielmärkte definierenEin Segment als Sprungbrett für das nächste
MECHANISMUS DER ADAPTIONKRITIK AN DER KONTINUIERLICHEN THEORIE
Der unabhängige Entscheidungsprozeß kann niemals zueiner "S-Kurve" führenEs entstehen "R-Kurven"Kombination zweier Mechanismen erzeugt eine S-Kurve:
individuelle cost-of-change/benefit-Abwägung"biased transmission"
WOZU DAS ALLES?
Technische Innovationen wie Wearables sind disruptivDas Verhalten mancher Menschen wirkt auf anderesonderbar. Warum?Wie kann man verstehen, wie disruptive Innovationeneine Population erobern oder eben nicht?Kann man das Verständnis der Vorgänge nutzen?
WAS HAT DAS MIT IT ZU TUN?
Beobachten, was passiertModelle für Mechanismen werden abgeleitetWie überprüft man so ein Modell?
Man simuliert es! Laßt die Soziologen nicht damit alleine!
SIMULATION DURCH ZELLULÄREAUTOMATEN
ROBERT AXELROD, 1997
Robert Axelrod entwickelte 1997 ein System, bestehend auseinem Netz zellulärer Automaten, die eine Popuplation
simulieren. Jedes Individuum hat dabei einen SatzEigenschaften (Features), ausgedrückt als Tupel/Vektor vonZahlen. Durch Interaktion übernehmen Individuen Features
ihrer Nachbarn.
AXELROD MODELLALGORITHMUS
1. Lege ein Feld aus Individuen (z.B. 50×50) an
2. Wähle eines per Zufall aus
3. Wähle einen zufälligen Nachbarn (N,S,O,W)
4. Bestimme ihre Ähnlichkeit, daraus die Wahrscheinlichkeit
einer Interaktion
5. Falls wahrscheinlich: übernehme ein zufälliges Feature
des Nachbarn
6. Zurück zu 2. so oft man möchte
AXELROD MODELLMÖGLICHE ENDZUSTÄNDE
Komplette Homogenität, alle Individuen sind gleich
Wenige große Flächen, sog. cultural domains
Komplettes Chaos
AXELROD MODELL
Größe: 30×30, Anzahl Features: 3, max. Wert: 6, Threshold: 0,1, 100.000 Iterationen
Built with p5.js
AXELROD MODEL
VARIATIONEN
Abstoßung bei wenig Übereinstimmung: ein Feature, daßbeide Individuen gemeinsam haben, wird geändertZusätzlicher Einfluß:
Massenmediensoziale Netzebiased transmissionlong-range Wechselwirkung (Small World Model, JonKleinberg)
DAS ENDE IST NAH!!
Credits go to:
reveal.js für das Javascript Slide Framework Farbpaletteneditor
für die JavaScript Version von Processing für Processing (indirekt)
http://paletton.comhttp://p5js.orghttps://processing.org
LITERATUREverett Rogers, "Diffusion of innovations", 1962
Henrik Vejlgaard, "Anatomy of a trend", 2007
Martin Raymond, "The Trend Forecaster's Handbook",
2010
Robert Axelrod, "The Dissemination of Culture", J. Confl.
Res., Vol. 41 Nr. 2, 1997
Joseph Henrich, "Cultural Transmission and the Diffusion
of Innovations", Am. Anthropologist 2001, 103(4) 992-1013
Scott Ambler, "Crossing the Chasm", Dr. Dobbs Journal
Geoffrey Moore, "Crossing the Chasm", 1991