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DAS BRAUCHT KEIN
SCHWEIN
ADAPTION VON INNOVATIONEN
Von /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 des
sozialen Zusammenlebens der Menschen in
Gemeinschaften und Gesellschaften
Quelle: Internet
EVERETT ROGERS
DIFFUSION OF INNOVATIONS, 1962
100
75
50
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Marketshare%
Innovators
2.5 %
Early
Adopters
13.5 %
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Majority
34 %
Late
Majority
34 %
Laggards
16 %
HENRIK VEJLGAARD
ANATOMY OF A TREND, 2007
MARKETING: MOORE
CROSSING THE CHASM
KLASSIFIZIERUNG VON
INNOVATIONEN
Ablauf der Innovation: kontinuierlich vs. disruptiv
Ebenen der Entscheidung: kaufmännisch vs. kulturell
Erwartungen der Akteure: Visionäre vs. Pragmatiker
Schade: fast nie "reine" Formen!
MECHANISMUS DER ADAPTION
KLASSISCHER ANSATZ
Einzelpersonen entscheiden sich unabhängig
Entscheidung nach Abwägung der Vor- und Nachteile
cost-of-change
DISRUPTIVE INNOVATIONEN
MARKETING: GEOFFREY MOORE ↝
Änderung der Kommunikation an der Lücke:
Links/Vorher (Visionäre): Coolness und Potential
Rechts/Nachher (Pragmatiker): Narrative über
praktischen Einsatz
Zielmärkte definieren
Ein Segment als Sprungbrett für das nächste
MECHANISMUS DER ADAPTION
KRITIK AN DER KONTINUIERLICHEN THEORIE
Der unabhängige Entscheidungsprozeß kann niemals zu
einer "S-Kurve" führen
Es 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 disruptiv
Das Verhalten mancher Menschen wirkt auf andere
sonderbar. Warum?
Wie kann man verstehen, wie disruptive Innovationen
eine Population erobern oder eben nicht?
Kann man das Verständnis der Vorgänge nutzen?
WAS HAT DAS MIT IT ZU TUN?
Beobachten, was passiert
Modelle für Mechanismen werden abgeleitet
Wie überprüft man so ein Modell?
Man simuliert es! Laßt die Soziologen nicht damit alleine!
SIMULATION DURCH ZELLULÄRE
AUTOMATEN
ROBERT AXELROD, 1997
Robert Axelrod entwickelte 1997 ein System, bestehend aus
einem Netz zellulärer Automaten, die eine Popuplation
simulieren. Jedes Individuum hat dabei einen Satz
Eigenschaften (Features), ausgedrückt als Tupel/Vektor von
Zahlen. Durch Interaktion übernehmen Individuen Features
ihrer Nachbarn.
AXELROD MODELL
ALGORITHMUS
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 MODELL
MÖGLICHE 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, daß
beide Individuen gemeinsam haben, wird geändert
Zusätzlicher Einfluß:
Massenmedien
soziale Netze
biased transmission
long-range Wechselwirkung (Small World Model, Jon
Kleinberg)
DAS ENDE IST NAH!!
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LITERATUR
Everett 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

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Das braucht kein Schwein - Adaption von Innovationen

  • 1. DAS BRAUCHT KEIN SCHWEIN ADAPTION VON INNOVATIONEN Von /Dr. Volker Göbbels @VolkerGoebbels
  • 2. WORUM GEHTS? WOW, IST DAS COOL!!11elf Das braucht doch kein Mensch. Und wozu das gut sein soll, weiß ich auch nicht!
  • 3. GRUNDLAGE: SOZIOLOGIE Soziologie erforscht alle Aspekte des sozialen Zusammenlebens der Menschen in Gemeinschaften und Gesellschaften Quelle: Internet
  • 4. EVERETT ROGERS DIFFUSION OF INNOVATIONS, 1962 100 75 50 25 0 Marketshare% Innovators 2.5 % Early Adopters 13.5 % Early Majority 34 % Late Majority 34 % Laggards 16 %
  • 7. KLASSIFIZIERUNG VON INNOVATIONEN Ablauf der Innovation: kontinuierlich vs. disruptiv Ebenen der Entscheidung: kaufmännisch vs. kulturell Erwartungen der Akteure: Visionäre vs. Pragmatiker Schade: fast nie "reine" Formen!
  • 8. MECHANISMUS DER ADAPTION KLASSISCHER ANSATZ Einzelpersonen entscheiden sich unabhängig Entscheidung nach Abwägung der Vor- und Nachteile cost-of-change
  • 9. DISRUPTIVE INNOVATIONEN MARKETING: GEOFFREY MOORE ↝ Änderung der Kommunikation an der Lücke: Links/Vorher (Visionäre): Coolness und Potential Rechts/Nachher (Pragmatiker): Narrative über praktischen Einsatz Zielmärkte definieren Ein Segment als Sprungbrett für das nächste
  • 10. MECHANISMUS DER ADAPTION KRITIK AN DER KONTINUIERLICHEN THEORIE Der unabhängige Entscheidungsprozeß kann niemals zu einer "S-Kurve" führen Es entstehen "R-Kurven" Kombination zweier Mechanismen erzeugt eine S-Kurve: individuelle cost-of-change/benefit-Abwägung "biased transmission"
  • 11. WOZU DAS ALLES? Technische Innovationen wie Wearables sind disruptiv Das Verhalten mancher Menschen wirkt auf andere sonderbar. Warum? Wie kann man verstehen, wie disruptive Innovationen eine Population erobern oder eben nicht? Kann man das Verständnis der Vorgänge nutzen?
  • 12. WAS HAT DAS MIT IT ZU TUN? Beobachten, was passiert Modelle für Mechanismen werden abgeleitet Wie überprüft man so ein Modell? Man simuliert es! Laßt die Soziologen nicht damit alleine!
  • 13. SIMULATION DURCH ZELLULÄRE AUTOMATEN ROBERT AXELROD, 1997 Robert Axelrod entwickelte 1997 ein System, bestehend aus einem Netz zellulärer Automaten, die eine Popuplation simulieren. Jedes Individuum hat dabei einen Satz Eigenschaften (Features), ausgedrückt als Tupel/Vektor von Zahlen. Durch Interaktion übernehmen Individuen Features ihrer Nachbarn.
  • 14. AXELROD MODELL ALGORITHMUS 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
  • 15. AXELROD MODELL MÖGLICHE ENDZUSTÄNDE Komplette Homogenität, alle Individuen sind gleich Wenige große Flächen, sog. cultural domains Komplettes Chaos
  • 16. AXELROD MODELL Größe: 30×30, Anzahl Features: 3, max. Wert: 6, Threshold: 0,1, 100.000 Iterationen Built with p5.js
  • 17. AXELROD MODEL VARIATIONEN Abstoßung bei wenig Übereinstimmung: ein Feature, daß beide Individuen gemeinsam haben, wird geändert Zusätzlicher Einfluß: Massenmedien soziale Netze biased transmission long-range Wechselwirkung (Small World Model, Jon Kleinberg)
  • 18. 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.com http://p5js.org https://processing.org
  • 19. LITERATUR Everett 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