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Das braucht kein Schwein - Adaption von Innovationen

Das braucht kein Schwein - Adaption von Innovationen

Topics touched: Diffusion of Innovations (Everett Rogers), Crossing the Chasm (Geoffrey Moore), Biased Transmission (Joseph Henrich), Propagation of Innovations (Robert Axelrod)

Dr. Volker Göbbels

June 20, 2015
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Transcript

  1. WORUM GEHTS? WOW, IST DAS COOL!!11elf Das braucht doch kein

    Mensch. Und wozu das gut sein soll, weiß ich auch nicht!
  2. GRUNDLAGE: SOZIOLOGIE Soziologie erforscht alle Aspekte des sozialen Zusammenlebens der

    Menschen in Gemeinschaften und Gesellschaften Quelle: Internet
  3. EVERETT ROGERS DIFFUSION OF INNOVATIONS, 1962 100 75 50 25

    0 Market share % Innovators 2.5 % Early Adopters 13.5 % Early Majority 34 % Late Majority 34 % Laggards 16 %
  4. 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!
  5. 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
  6. 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"
  7. 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?
  8. 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!
  9. 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.
  10. 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
  11. AXELROD MODELL MÖGLICHE ENDZUSTÄNDE Komplette Homogenität, alle Individuen sind gleich

    Wenige große Flächen, sog. cultural domains Komplettes Chaos
  12. AXELROD MODELL Größe: 30×30, Anzahl Features: 3, max. Wert: 6,

    Threshold: 0,1, 100.000 Iterationen Built with p5.js
  13. 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)
  14. 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
  15. 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