1 Einleitung

„Standards are to the industry as culture isto society“. Mit diesen Worten eroffneteShri C. Rajagopalachari, erster General-gouverneur Indiens nach der Unabhangig-keit 1948, seine Rede bei einer Konferenzuber Standards und Qualitatskontrolle inKalkutta [Raja49, 11]. In Informationsnet-zen wie Intranets und EDI-Netzwerkenstellen Standards Kompatibilitat her undsind damit Grundlage der Realisierung vonKooperationsvorteilen. Standards konstitu-ieren Netzwerke [BuWK99]. Die Bedeu-tung effizienter Koordinationsmechanis-men sowie die hiermit einhergehendeBedeutung von Kommunikationsstandardshaben Vernetzungsprobleme in den Fokusoffentlichen wie akademischen Interessesgeruckt. Entsprechend bilden Entscheidun-gen uber den Einsatz von Standards einenwichtigen Aufgabenbereich des betriebli-chen Informationsmanagements, da die ge-meinsame Nutzung von Standards Voraus-setzung fur den Informationsaustausch unddamit fur jede Art von Vernetzung ist. DieAbhangigkeit des Nutzens eines Standardsvon den Standardisierungsentscheidungender Kommunikationspartner impliziert einKoordinationsproblem, das Standardisie-rungsproblem [Wies90, 1; BeFa94, 118;Buxm96; BuWK99]. Beispiele fur Standar-disierungsprobleme finden sich in Syste-men, in denen Kompatibilitat der System-elemente bedeutsam ist, wie z. B. inIntranets oder allgemeiner als Problem desAufbaus von IuK-Infrastrukturen. Netz-effekte beschreiben Interdependenzen zwi-schen Akteuren als positive Abhangigkeitdes einem Netzeffektgut individuell zuge-

messenen Wertes von seiner Verbreitung[KaSh85]. Aus einer theoretischen Per-spektive zerstoren Netzeffekte als eineForm von Externalitaten die neoklassischeSynchronisation individueller und kollekti-ver Entscheidungen. Um diese Problematikzu adressieren, sehen wir eine Herausfor-derung fur die Wirtschaftsinformatik in derEntwicklung von Beitragen zu einer um-fassenden Theorie der Netzwerke.

In diesem Beitrag wird argumentiert, dassein vielversprechender Rahmen fur eineNetzwerktheorie in der Erweiterung einesgrundsatzlich okonomisch fundierten Vor-gehens um interdisziplinare Beitrage sowiedas Forschungsparadigma der agent-basedcomputational economics (ACE) liegt. Auf-bauend auf einem �berblick uber dieKernaussagen der Netzeffekttheorie sowieihre Probleme (Kapitel 2) wird die grund-satzliche Fragestellung hinter Standardisie-rungs- und Vernetzungsproblemen in einenneoklassischen Analyserahmen eingeordnetund ein entsprechender Forschungsbedarfidentifiziert (Kapitel 3). Anschließend stel-len wir mit ACE ein Forschungskonzeptvor, das in einem interdisziplinaren Kon-text viele der identifizierten Probleme ge-eignet adressieren kann. Erste Ergebnisse(Kapitel 4) belegen dies.

2 Netzeffekte alstheoretische Grundlage

Fur viele Markte gilt, dass Kaufentschei-dungen eines Konsumenten die Entschei-dungen anderer beeinflussen. In der klassi-

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Die Autoren

Tim WeitzelWolfgang Konig

Dr. Tim Weitzel,Prof. Dr. Wolfgang Konig,J. W. Goethe-Universitat,Institut fur Wirtschaftsinformatik,Mertonstr. 17,60054 Frankfurt am Main,E-Mail: {tweitzel|wkoenig}@wiwi.uni-frankfurt.de

Computational Economicsals wirtschaftsinformatischerBeitrag zu einer interdisziplinarenNetzwerktheorie

WI – Schwerpunktaufsatz

schen okonomischen Literatur werden der-artige Interdependenzen wie Bandwagon-,Snob- und Vebleneffekte ausfuhrlich dis-kutiert [Leib50; CeKa82]. Daruber hinausunterliegen bestimmte Markte so genanntenNetzeffekten, die sich aus der Forderungnach Kompatibilitat ergeben. Verschiedenemethodische Ansatze stellen die Netz-effektdiskussion auf eine vergleichsweisebreite, allerdings bislang keineswegs ein-heitliche und abgeschlossene Basis. Empi-rische Arbeiten versuchen, die Existenzund Hohe von Netzeffekten durch Regres-sionsanalysen nachzuweisen und hedo-nische Preisfunktionen fur Netzeffektguterzu schatzen [Gand94; Groh99]. Theoreti-sche Arbeiten bestehen meist aus Gleichge-wichtsanalysen zur Untersuchung vonStart-up-Phanomenen [Rohl74; OrSm81;KaSh85; KaSh94; Wies90; BeFa94], Markt-versagen [FaSa85; FaSa86; KaSh86;KaSh94; Groh99], Instabilitaten in Netz-effektmarkten („tippy networks“) [Arth89;Arth96; BeFa94; FaSa85; KaSh94; ShVa98]sowie Pfadabhangigkeiten oder nicht-ergodischen Diffusionsprozessen [Davi85;Arth89; BeFa94; KaSh94; LiMa95]. Eineausfuhrliche �bersicht sowie verwandteLiteratur aus angrenzenden Bereichen (et-wa actor network theory, Infrastruktur-theorien, Herstellerstrategien und wett-bewerbliche Implikationen) bietet [Weit03;WeWW00], eine reichhaltige Online-Bib-liografie [Econ00].

Wahrend die Netzeffekttheorie vornehm-lich Eigenschaften von Netzeffektmarktenwie insbesondere des Softwaremarktesund ihren Einfluss auf Existenz und Effi-zienz von Gleichgewichten respektive ty-pische aus Kompatibilitatserfordernissenresultierende Koordinationsprobleme un-tersucht, zielen Diffusionsmodelle auf diePrognose der Adoption von Innovationenoder auch der Verbreitung von Krankhei-ten [WWWK03]. Dabei wird in der Regelversucht, von der Nutzeranzahl einer Vor-periode auf die Folgeperiode zu schließen.Zumal, wenn soziale Interaktion bzw.Kommunikation zwischen (prospektiven)Nutzern bedeutsam fur die Verbreitungvon Innovationen ist, ist beiden Domanendie Problematik der gegenseitigen Abhan-gigkeiten von Mikro- und Makroeffektengemeinsam, die in Abschnitt 3 genauer un-tersucht wird. Zusammenfassend sind diesdie wichtigsten Ergebnisse der traditionel-len Netzeffekt- und Diffusionstheorie:

& Netzeffekte implizieren multipleGleichgewichte. Ein Lock-in des Mark-

tes in eine (Monopol-)Technologie ist zuerwarten. Haufig sind diese Marktlo-sungen paretoinferior (vulgo Marktver-sagen) [Arth89; KaSh85; KaSh86;Thum95].

& Netzmarkte (Softwaremarkte) sind ty-pischerweise instabil, das heißt, dass ri-valisierende Technologien selten langer-fristig koexisitieren und dass derUmschwung zu Gunsten eines Gewin-ners sehr plotzlich erfolgen kann [Be-Fa94, 118; ShVa98, 176].

& Ein Start-up-Problem verhindert denWechsel auf uberlegene Technologien.„Excess inertia“ (Unterstandardisie-rung) resultiert aus der Tatsache, dasskeiner das uberproportionale Risiko desersten Technologienutzers eingehenmochte [FaSa85; FaSa86].

& Ebenso kann es zu �berstandardisie-rung („excess momentum“) kommen,wenn beispielsweise durch intertempo-rale Preisstrategien (z. B. niedrige Ein-stiegspreise der anbietenden Firmen)rasch eine kritische Nutzermasse auf-gebaut werden soll [FaSa86].

Wahrend die traditionellen Ansatze erheb-lich zum Verstandnis vieler einzelner (ma-krookonomischer) Probleme beitragenkonnten, scheitern sie regelmaßig an derErklarung der beobachtbaren Vielfalt realerDiffusionsprozesse von Standards, ins-besondere in den außerst dynamischenIuK-Markten [Scho95, 46–50]. Zudemwerden die spezifische Interaktion vonNutzern mit ihrem soziookonomischenUmfeld sowie die potenzielle dezentraleKoordination von Netzakteuren vernach-lassigt. Als Resultat lassen sich bedeu-tungsvolle Phanomene moderner Netz-effektmarkte wie z. B. die Koexistenzverschiedener IT-Produkte trotz starkerNetzeffekte nicht abbilden und es gibtkaum Ansatze zur (dezentralen) Losungvon Standardisierungsproblemen, zumalaus Anwendersicht. Eine systematischeKritik der bestehenden Netzeffektliteraturlasst Verbesserungsbedarf insbesondere infolgenden Bereichen feststellen:

& Ungenaue Unterscheidung von direktenund indirekten Netzeffekten trotz un-terschiedlicher okonomischer Implika-tionen [KaSh94; LiMa94].

& Empirische Defizite beim Nachweis vonMarktversagen; allgemeiner: Schwierig-keiten einer sinnvollen Definition von„heilbarem Marktversagen“ bei unvoll-standiger Information und rationalenAkteuren (eine gangige Annahme inNetzeffektmodellen) [LiMa90].

& Unrealistische Annahme kontinuierlichsteigender, homogener Netzeffekte undVernachlassigung von steigenden Netz-eintrittskosten [LiMa95].

& Fehlende Unterscheidung zentral unddezentral koordinierter Netze bzw. derinstitutionellen Einbettung der Akteure;fehlende normative Kraft der Modelle,insbesondere bei dezentraler Koordina-tion; Vernachlassigung des Einflusses derindividuellen Netzwerkumgebung aufdie �bernahmeentscheidung [WeWW00;West03].

Neben einer reduzierten Erklarungskrafttraditioneller Ansatze machen diese offe-nen Probleme eine �bertragung der Er-gebnisse auf realwirtschaftliche Entschei-dungsprobleme individueller Akteure,etwa bei der Gestaltung elektronischerMarkte, dem Aufbau und der Koordina-tion von Wertschopfungsnetzwerken undfirmeneigenen Intranets, schwierig. Ins-besondere interdisziplinare Ansatze, dieErkenntnisse aus Disziplinen wie der So-ziologie, Geographie und Medizin in dieNetzwerkforschung einzubringen suchen,konnen vielversprechende Wege aufzeigen,die Erklar- und Gestaltungskraft einer zu-kunftigen, umfassenden Theorie der Netz-werke zu erhohen. Im nachsten Kapiteldiskutieren wir, welchen Beitrag eine wirt-schaftsinformatische Netzwerktheorie zueiner bislang hauptsachlich okonomischenNetzeffekttheorie leisten kann.

3 WirtschaftsinformatischeFundierungeiner Netzwerktheorie?

Eine �konomie ist ein evolvierendes de-zentrales System autonomer interagieren-der Agenten. Das Ziel einer �konomie be-steht dabei in der paretooptimalenGuterallokation. Wenn bestimmte Annah-men insbesondere bzgl. der individuellenNutzenmaximierung sowie weiterer Eigen-schaften des Homo oeconomicus gelten,kann gezeigt werden, dass der Markt-mechanismus „leistet“, also die Wohl-fahrtstheoreme gelten und die Verfolgungder Individualziele der Agenten mit demKollektivziel der �konomie synchronlauft [HiKi76]. Vor diesem Hintergrundbesteht ein ubergeordnetes Ziel der Wirt-schaftswissenschaften in Gestaltung undNachweis der Effizienz von Mechanismenzur Koordination von Austauschbeziehun-gen. Ein Großteil der Netzeffekttheorie

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basiert implizit auf diesem neoklassischenAnalyserahmen, den sie eben um die Be-rucksichtigung von Netzeffekten zu erwei-tern anstrebt. Unter anderem setzt dieNeoklassik die Nichtexistenz von Externa-litaten, vollstandige Rationalitat ihrer Ak-teure, beliebige Teilbarkeit der Guter,konkave Nutzenfunktionen sowie dieNichtexistenz von Transaktionskostenvoraus, wobei die Netzeffekttheorie v. a.die erste Annahme zu relaxieren sucht[WeWW00]. Implizit akzeptieren vieleModelle die neoklassische Grundannahme,dass alle Agenten nicht nur ihren eigenenAktionsraum und ihre Nutzenfunktion ex-plizit kennen, sondern dass sie daruber hi-naus ein vollstandiges, realistisches Modellder gegenwartigen Allokation, Aktions-raume und Nutzenfunktionen aller ande-ren Agenten haben. Dies ist in einer reinenTauschokonomie vernachlassigbar undfuhrt noch immer zu eindeutigen, pareto-effizienten Gleichgewichten, wenn wir nurmit den jeweils direkten (lokalen) Nach-barn handeln, allerdings leider nur dann,wenn es keine Externalitaten oder Unteil-barkeiten gibt. Daneben unterliegen real-weltliche Akteure anderen informationel-len und institutionellen Beschrankungen(z. B. strategische und statistische Unsi-cherheit [Will85]) [Haye37; Haye94, 117].Ein prominentes soziologisches Argumentzur Verwendung nichtokonomischer Me-thoden und Theorien und damit der �ber-windung des Homo oeconomicus liegt inder Komplexitat soziookonomischer Inter-aktionsmuster („social patterns of humaninteraction transcend reductionist econom-ic agendas“ [Alst97]). Die Problematikwird in dem dem Homo oeconomicus („ageneric individual distinguished not by sex,ethnicity, religion, age, or any other socialcharacteristic“ [BiHa93, 480]) zu Grundeliegenden Konzept des methodologischenIndividualismus gesehen.

3.1 Ansatze einer inter-disziplinaren Netzwerktheorie

Es wurde deutlich, dass eine umfassendeNetzwerktheorie sich Herausforderungenjenseits der traditionellen Wirtschaftswis-senschaften stellen muss. Interessante An-satze finden sich im Bereich der Institutio-nentheorien der verschiedenen Wissen-schaftsdisziplinen, welche die obige Kritikkonzeptionell teilen. Dabei werden „Insti-tutionen“ als beispielsweise property rights,Vertrage oder auch Traditionen angesehen,

welche die Aufgabe haben, Unsicherheitund damit Koordinationskosten zwischenAgenten zu reduzieren.

In der sozialwissenschaftlichen Forschunghaben sich institutionalistische Forschungs-ansatze in den letzten 10–15 Jahren dortdurchgesetzt, wo gefragt wird, weshalb ver-schiedene Lander oder Regionen, aber auchverschiedene kollektive Akteure und pri-vate Wirtschaftsunternehmen auf vergleich-bare technisch-okonomische Entwicklun-gen mit unterschiedlichen Maßnahmenreagiert haben, und weshalb vergleichbareMaßnahmen unterschiedliche Wirkungenerzielen [SFB00, Kap. 1.1.3.1]. Einen reich-haltigen �berblick uber verschiedene insti-tutionalistische Forschungsansatze bietet[Esse99]. Im Kontext Netzwerkanalyse be-trachten Institutionentheorien aus den ver-schiedenen Disziplinen analoge Phanomenewie die Bedeutung der soziookonomischenund institutionellen Einbettung der Agen-ten (siehe unten) als wichtige Erklargroßedes Systemverhaltens (Institutionenoko-nomie [Will85; Nort90; Hodg88], politik-wissenschaftlicher Neo-Institutionalismus[HaTa96], institutionalistische Organisa-tionssoziologie [Gran85]). Zum Konzeptsozialer Einbettung („social embedded-ness“) siehe [Vebl19; Pola44; Gran85].

Die Grundannahmen der Institutionen-okonomie bzgl. Akteursverhalten sind be-schrankte Rationalitat, opportunistischesVerhalten sowie Nutzenmaximierung. Dies

wird als grundlegend zur Erklarung so-ziookonomischer Systeme gesehen undeine Verhaltensfokussierung gefordert:„Since institutional economics is behavior-istic, and the behavior in question is noneother than the behavior of individualswhile participating in transactions, institu-tional economics must make an analysis ofthe economic behavior of individuals“[Comm31, 654]. Damit ist der okono-mische Institutionalismus noch immer demmethodologischen Individualismus verhaf-tet (soziale Prozesse und (das Entstehenvon) Institutionen konnen prinzipiell mitRekurs auf Individualentscheidungen er-klart werden). Eine hiermit verbundeneKritik lautet, dass insbesondere auf Grundvon Pfadabhangigkeiten, also der Bedeu-tung historisch-institutioneller Evolution[Arth89], Agenten mit beschrankter Ratio-nalitat keinesfalls optimale Institutionengestalten konnten [Nort90].

Im Gegensatz zu institutionalistischen An-satzen in den Wirtschaftswissenschaftenwird in der Soziologie eine Trennung vonentscheidendem Agent und dessen Umweltauf Grund der aus sozialer Einbettung re-sultierenden Komplexitat abgelehnt. Hierwird wie oben beschrieben der mit demHomo oeconomicus verbundene methodo-logische Individualismus zur Beschreibungder komplexen soziookonomischen Wirk-lichkeit als nicht angemessen gesehen. Esscheint somit eine notwendige Bedingungfur eine durch Soziologen und �konomen

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Kernpunkte fur das Management

Standards ermoglichen Kompatibilitat und konstituieren Netzwerke. Die Existenz von Netz-effekten macht die Koordination von Netzwerken wie Intranets, Softwaremarkten oder all-gemeiner IuK-Infrastrukturen schwierig. Ein vielversprechender Rahmen fur eine hierzu not-wendige und ebenso theoretisch umfassende wie praxisrelevante Netzwerktheorie als eineKernaufgabe der Wirtschaftsinformatik liegt in der Erweiterung eines grundsatzlich okono-misch fundierten Vorgehens um

& interdisziplinare Beitrage, z. B. aus der Soziologie, insbesondere zur Berucksichtigungder institutionellen Einbettung der Netzwerkakteure in ihre individuellen Entscheidungs-umgebungen bei beschrankter Rationalitat

& sowie das Forschungsparadigma der agent-based computational economics (ACE) zurBeschreibung der komplexen gegenseitigen Abhangigkeiten von Mikro-(Akteur) und Ma-krostruktur (Netz).

Stichworte: Standard, Netzwerk, Netzeffekt, interdisziplinar, agent-based computationaleconomics, ACE, Institution

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gemeinsam zu entwickelnde und zu tragen-de Netzwerktheorie zu sein, die be-schrankte Akteursrationalitat, Unsicherheitund unvollstandige Information und diesoziale Einbettung der Akteure zu beruck-sichtigen. Innerhalb dieses Rahmens mussdann die �berwindung disziplinarer Dis-krepanzen zwischen dem methodologi-schen Individualismus (Homo oeconomi-cus) und der sozialwissenschaftlichenMakroperspektive (Homo sociologicus) alsHerausforderung angegangen werden. Ausokonomischer Sicht ist vor allem die ver-breitete Nichtmodellierung individuellenAkteursverhaltens problematisch. Hierkann die Spieltheorie einen wichtigen Bei-trag leisten, indem sie im Gegensatz zu ent-scheidungstheoretischen Modellen wenigerisolierte Individualentscheidungen als viel-mehr die Interdependenzen zwischen be-stimmten Entscheidungen modelliert, wo-durch auch die Unterscheidung zwischenMikro- und Makromodellen verschwindet.Bedauerlicherweise strebt ein Großteil dertraditionellen Spieltheorie eine analytischeDeduktion ihrer Theoreme aus grund-legenden Verhaltensannahmen an und setztsich damit dem Vorwurf starker Realitats-ferne aus bzw. disqualifiziert sich so fur dieAnalyse hochkomplexer Systeme, wie sieetwa oft bei Existenz von Netzeffektenvorliegen. Einen wertvollen Beitrag kon-nen hier die evolutiven Ansatze der Spiel-theorie [Auma94] leisten, die neben einerRekonstruktion der traditionellen Gleich-gewichtstheorie gerade fur Fragestellungendiskreter Interaktionsbeziehungen einenadaquaten formalen Rahmen darstellenund welche die Erklarung der Evolutions-dynamik, wie dies von Sozial- und Politik-wissenschaftlern verlangt wird [Esse99],zum Ziel haben.

3.2 Agent-Based ComputationalEconomics

Diese gedanklichen Ansatze haben zusam-men mit jungeren Entwicklungen im Be-reich der complex adaptive systems eineneue Forschungsrichtung motiviert, diemithilfe von Simulationsmodellen auf im-mer leistungsstarkeren Computern emer-gentes Systemverhalten interagierenderSoftwareagenten untersucht. Die For-schungsrichtung der agent-based computa-tional economics (ACE) [Vrie96; Vrie99]verwirft die vollstandige Rationalitat desHomo oeconomicus zugunsten lernenderIndividuen und suchtheoretischer Modelleevolutiver Multiagentensysteme: „agent-

based computational economics is the com-putational study of economies modeled asevolving systems of autonomous interactingagents“ [Tesf02b, 55–56]. Die optimaleAktion eines Agenten i zur Zeit t wird mo-delliert als Funktion individuellen Akteurs-wissens zu diesem bestimmten Zeitpunkt.Grundsatzlich kann durch ACE die sozialeEinbettung der Akteure bzw. der Prozessder Institutionalisierung modelliert und so-mit ein grundsatzlicher Rahmen der sozia-len Netzwerkanalyse geboten werden:„One principal concern of ACE researchersis to understand why certain global regula-rities have been observed to evolve andpersist in decentralized market economiesdespite the absence of top-down planningand control (. . .). The challenge is to de-monstrate constructively how these globalregularities might arise from the bottom up,through the repeated local interactions ofautonomous agents“ [Tesf02b]. Das ACE-Paradigma strebt also eine dezentraleErklarung des Entstehungsprozesses vonInstitutionen, Regeln, Verhaltensmusternund der Evolution von (Sozial-)Normenan. Fur die normative Netzwerkanalyse imSinne einer Spielregelgestaltung verwendetACE „computational laboratories withinwhich alternative socioeconomic structurescan be studied and tested with regard totheir effects on individual behavior and so-cial welfare“ [Tesf02b].

Drei aktuelle ACE-Sonderausgaben inter-nationaler Zeitschriften [Tesf01a–c] be-zeugen die Einsatzbreite des Forschungs-ansatzes: „(i) Learning and the embodiedmind; (ii) evolution of behavioral norms;(iii) bottom-up modeling of market pro-cesses; (iv) formation of economic net-works; (v) modeling of organizations; (vi)design of computational agents for auto-mated markets; (vii) parallel experimentswith real and computational agents; and(viii) building ACE computationallaboratories“ [Tesf02a]. http://www.econ.iastate.edu/tesfatsi/aapplic.htm bietet einenguten Einstieg in die unterschiedlichen An-wendungen. Im Kontext von Beitragen zueiner wirtschaftsinformatischen Netzwerk-theorie durch ACE ist insbesondere dieAnwendung „formation of economic net-works“ bedeutsam, da hier die Frage derAuswahl der Transaktionspartner fokus-siert wird, was letztlich die Entstehung desKooperationsnetzwerkes zwischen diesenAgenten bestimmt.

Die Wirtschaftsinformatik kann mit demACE-Programm einen wichtigen Baustein

zu einer Netzwerktheorie leisten, indemsie derart die in der traditionellen �kono-mie lange diskutierten [Haye48] komple-xen, doppelseitigen Abhangigkeiten zwi-schen Mikro- und Makrostrukturen alsReaktion auf die Notwendigkeit der Abbil-dung sozial und informational eingebette-ter Akteure moglicherweise subtiler be-schreiben und „exekutieren“ und somitneue Beitrage zur dezentralen Koordina-tion „vernetzter“ Agenten leisten kann[Tesf02b, 55].

4 AktuelleForschungsergebnisse

Auf Grund der Existenz multipler Gleich-gewichte in Netzwerken und der ihnen ei-genen evolutiven Dynamik haben wir einenagentenbasierten Netzwerkanalyseansatzvorgeschlagen. Die spieltheoretische Mo-dellierung individueller Anreizsituationenvon Netzwerkagenten im Zusammenspielmit ihren evolvierenden informationellenund sozialen Umwelten erlaubt die Ent-wicklung von „Bottom-up-�konomien“,sodass das letztendliche Systemverhaltenaus einer Menge von Individualentschei-dungen ohne eine explizite Globalplanungund damit unter vergleichsweise realisti-schen Annahmen entstehen kann. ErsteAnwendungen dieses Ansatzes erlaubtenbislang eine Berucksichtigung wichtigerErkenntnisse aus anderen Disziplinen wieinsbesondere Soziologie, Geografie undauch Medizin im Rahmen einer grundsatz-lich okonomischen Netzwerkanalyse[West03; WWWK03] und konnten Hin-weise zu Existenz und Effizienz vonGleichgewichten in Kooperationsnetzenliefern [WeBK03]. Hierdurch wurden dieErklarkraft der Modelle deutlich erhoht,die Anwendbarkeit verbessert und ein viel-versprechender Weg fur die weitere For-schungsarbeit aufgezeigt. Ein Beispiel istdie Berucksichtigung von Konzepten wieMeinungsfuhrerschaft [CoMK57], Grup-pendruck und personlicher Netzwerkdichtedurch entsprechende Netzwerktopologienzur besseren Erklarung der Diffusion vontechnologischen Innovationen [West03].Ebenso gibt es etliche relevante Proximi-tats- und Zentralitatskonzepte fur Netz-werke in der nichtokonomischen Literatur[Free79; Boll88], die bislang keinen Ein-gang in die Netzwerkforschung gefundenhaben. Eine interdisziplinare Erganzungtraditioneller Diffusionsmodelle um geo-grafische und soziologische Distanzmaße

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im Rahmen eines computerbasierten Netz-werkmodells wurde zur Prognose der Dif-fusion von Innovationen auf dem Soft-waremarkt und zur Entwicklung vonBepreisungsstrategien fur Softwareanbietereingesetzt. Insbesondere konnte so die tat-sachliche Marktstruktur des amerikanischenund deutschen Office-Software-, EDI- undERP-Marktes recht prazise durch das Mo-dell erklart werden [West03]. Ebenso be-schreibt [Weit03] auf der Grundlage einerspieltheoretischen Gleichgewichtsanalyseim Rahmen eines ACE-Ansatz viele wichti-ge Aussagen der traditionellen Netzeffekt-theorie als Spezialfalle eines ubergreifendenNetzwerk-Rahmenmodells bei ganz be-stimmten Konstellationen von Netzwerk-determinanten wie Preis, Netzwerkstruktur(Topologie und Dichte), Anzahl alternativerTechnologien, Entscheidungsreihenfolgeund installed base.

Durch diese Ansatze gelingt es, realwelt-liche Phanomene wie die Koexistenzinkompatibler Produkte trotz starkerNetzeffekte, sehr unterschiedliche In-stalled-Base-Effekte und Ineffizienzen inNetzwerken zu erklaren. Eine besondereHerausforderung fur die zukunftige For-schung sehen wir in der weiteren Verzah-nung physischer und sozialer Netzwerkeund dem Aufdecken weiterer Dependen-zen zwischen ihnen. Ein weit zukunftigesZiel konnte in einem generischen Modellliegen, das gleichermaßen die Dynamik inphysischen Wertketten und soziale Netz-werke wie Gesellschaften abbilden unddurch die Synchronisation dieser unter-schiedlichen Netzwerkebenen optimierenkann, ein Modell eben, in dem nicht mehrgilt „agents in these models have (. . .) littleroom to breathe“ [Tesf02a].

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Abstract

Computational Economics als wirtschaftsinformatorischer Beitrag zu einer interdisziplina-ren Netzwerktheorie

Standards provide for compatibility and can therefore constitute networks. A possible contri-bution of the discipline of IS is transcending traditional economic network analysis by incor-porating an interdisciplinary view on networks with economic utility maximization and anagent-based computational economics (ACE) approach. In doing so, the complex dynamicsin networks occasioned by the existence of network effects and socially situated agents withbounded rationality can be modelled using computational laboratories. This provides an im-portant step towards evaluating and develop alternative socioeconomic structures with re-gard to their effects on individual behavior and social welfare.

Keywords: standard, network, network effect, interdisciplinarity, agent-based computa-tional economics, ACE, institution

502 Tim Weitzel, Wolfgang Konig