lezione 9: gli effetti di rete
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Slide del corso sul Web 2.0 tenuto all'Università di Milano Bicocca da R.Polillo - Edizione ottobre 2009. Vedi anche www.corsow.worpress.comTRANSCRIPT
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GLI EFFETTI DI RETE
Roberto Polillo, www.rpolillo.it
Università degli Studi di Milano BicoccaDipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione
Corso Web 2.0AA 2009-2010
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Premessa2
Il mercato dei prodotti tecnologici presenta fenomeni caratteristici, che non trovano riscontro in altri settori dell’economia
Molti di questi fenomeni sono legati alle proprietà delle reti, che li modellano (“net effects”)
E’ indispensabile che questi fenomeni siano compresi da chi vuole capire l’evoluzione del web
Questa lezione ha lo scopo di inquadrare alcuni dei fenomeni più importanti relativi ai prodotti software e ai servizi internet-based
W.Brian Arthur, Myths and Realities of the High-Tech Economy http://docs.google.com/gview?a=v&q=cache:AY9Yde0EpkMJ:www.santafe.edu/~wbarthur/Papers/Pdf_files/Credit_Suisse_Web.pdf+W.Brian+Arthur,+Myths+and+Realities+of+the+High-Tech+Economy&hl=it&sig=AFQjCNH5RHeW29jCIqxuHjUoMy1BJF_gdA
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Primo fenomeno: tendenza al monopolio
I prodotti tecnologici vincenti tendono a eliminare la concorrenza e raggiungere quote di mercato prossime al 100%
Perché?
4
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Due categorie di prodotti5
Prodotti “non sistemici” Possono essere utilizzati indipendentementeda altri prodottiEsempi: Ombrello; Coca Cola; Banana
Prodotti “sistemici” Per essere utilizzati richiedono altri prodottiEsempi: Automobile (richiede benzina, strade, …); Software (richiede, come abbiamo visto, un ecosistema complesso…)
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Prodotti non sistemici6
Possono sempre essere facilmente sostituiti da altri prodotti (con un miglior rapporto prezzo / qualità)
“Law of diminishing returns”: La concorrenza fra due prodotti di “pari qualità” tende: a livellare i prezzi dei due prodotti a ridurre i margini di profitto (prezzo-costo) ad attribuire ai due prodotti pari quote di mercato
Feedback negativo http://en.wikipedia.org/wiki/Diminishing_returns
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Prodotti sistemici7
Possono essere sostituiti con altri prodotti solamente: mantenendo la compatibilità con gli altri prodotti del sistema,
oppure sostituendo l’intero sistema
“Law of increasing returns” Se un prodotto supera la quota di mercato del suo concorrente, tende a ottenere quote di mercato via via crescenti fino al 100% indipendentemente dal suo prezzo e dalla sua qualità rispetto alla concorrenza (più sono diffusi, più è difficile sostituirli)
Feedback positivo: “winner takes all”
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Winner takes all8
W.Brian Arthur, “Increasing Returns and Path Dependence in the Economy”, 1994, The University of Michigan Press
« ...a chi ha verrà dato, in modo che abbia ancor più in abbondanza; ma a chi non ha, verrà tolto anche quello che sembra avere. » Matteo, XXV 25-29
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Esempio: Perchè le lancette degli orologi girano in senso orario?
9
Firenze, 1443 (girano in senso antiorario)
Le due soluzioni sono equivalenti ed erano entrambe presenti, ma a un certo istante la soluzione oraria ha prevalso, ed ha poi raggiunto il 100% del mercato R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
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Esempio: La crescita di MicrosoftFa
ttura
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Conseguenze 13
Il vantaggio del “first mover”: chi ottiene quote di mercato prima dei suoi concorrenti ha un fortissimo vantaggio competitivo
L’effetto farfalla: il successo di una tecnologia può dipendere da fatti fortuiti apparentemente insignificanti, che le fanno guadagnare un piccolo vantaggio di mercato all’inizio, che innesca l’”effetto valanga” - e può non essere correlato alla sua qualità tecnica
Standard de facto: l’industria dei computer è dominata daglistandard de-facto (gli standard de-iure spesso falliscono)
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Quote di mercato tipiche…
Nei mercati tradizionali:n.1: 60% n.2: 30%n.3 5%.
Nei mercati dominati dagli effetti di rete: n.1: 95%n.2: 5%n.3 0%.
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Secondo fenomeno: diffusione accelerata
Nei prodotti/servizi relativi alle reti, la penetrazione nel mercato è estremamente rapida, e raggiunge un numero elevatissimo di utenti in breve tempo
Perchè?
15
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La legge di Metcalfe16
“Il valore d’uso di una rete cresce con il quadrato del numero n dei suoi utenti”Più precisamente, con n(n-1), infatti una rete con n nodi ha n(n-1)/2 relazioni:
http://it.wikipedia.org/wiki/Legge_di_Metcalfe
1 3 6 10
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Esempio17
Supponiamo di possedere una fattoria: 10 clienti che acquistano 1 bottiglia di latte al giorno, spendendo 1
lira ciascuno mi fanno incassare 10 euro al giorno.
Se ampliamo il parco clienti del 100% acquisendo 10nuovi clienti, i nostri ricavi aumenteranno anch’essi del 100%
(la funzione è lineare)
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Esempio (segue)18
Supponiamo invece di possedere una rete telefonica: 10 utenti che si telefonano l’un l’altro una volta al giorno, pagando 1
euro per telefonata mi fanno incassare(10*9)/2 = 45 euro al giorno
Se invece ampliamo il parco clienti del 100% acquisendo altri 10 clienti, i nostri ricavi aumenteranno del 422%,infatti:
(20*19)/2 = 190 euro = 45 * 4,22
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Esempio: diffusione del telefono fisso negli USA
20
Crollo di Wall Street (1929)
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La crescita del web nel mondo21
Crisi della new economy(2000 – 2003)
Stima Netcraft a
luglio 2009: 240 ml di siti
(x10 in 8 anni)
40% del totale
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Boom dei blog
(2007)
la “spazzatura
” è in aumento!
Fonte: http://gandalf.it/, dati aggiornati ad agosto 2009
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4.1 miliardi di abbonati!
19% nel 2002
12% nel 2000
Quasi 1 persona su
4
22
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Fino a quando? La curva logistica23
http://it.wikipedia.org/wiki/Equazione_logistica
100%
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La legge di Reed24
Se il valore di una rete è legato al numero di gruppi di utenti (come in una social network), esso cresce come 2N (N=numero di utenti)
Infatti, il numero di gruppi di almeno 2 elementi che si possono formare a partire da N elementi è 2N – N -1
http://en.wikipedia.org/wiki/Reed's_law
Gruppi di un membro
Gruppo vuoto
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Esempio: crescita degli utenti Facebook25
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Fonte: http://www.insidefacebook.com/2009/07/02/facebook-now-growing-by-over-700000-users-a-day-updated-engagement-stats/
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Effetti rete: sintesi26
Valore legato ai singoli membri
Valore legato alle relazioni fra due membri(es. telefono)
Valore legato ai gruppi di membri
http://www.reed.com/gfn/docs/reedslaw.html R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
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Ma…27
A volte, la “rampa di crescita” si ferma:prodotti /servizi innovativi hanno grande successo con gli appassionati di tecnologia e con i “visionari”, ma poi non riescono a ottenere una grande penetrazione di mercato
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“chasm”
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Il ciclo di vita dell’adozione delle tecnologie28
da: G.A.Moore, Inside the Tornado, 1995
Per tecnologie innovative
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La bolla delle dotcom29
La cosiddetta “bolla delle dot-com” fu causata dalle aspettative di guadagno legate all’effetto rete…
… ma le aspettative non si materializzarono a causa di modelli di business sbagliati o, semplicemente, dal fatto che il mercato non rispose alle aspettative
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Terzo fenomeno: leggi di potenza
Molti fenomeni relativi a Internet si modellano con “leggi di potenza”
Perchè?
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Struttura del web32
Il web può essere rappresentato da un grafo, i cui nodi rappresentano siti (o pagine) web e i cui archi (orientati) rappresentano i link che li connettono
In particolare, il web ha la struttura a hub:
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Grafo casuale Grafo con hub
Hub: nodo con un numero di link (“grado”) elevanto
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Esempio: una visualizzazione del web
La immagine mostra una porzione di Internet costituita da 535.000 nodi e più di 600.000 links WALRUS Visualization tool, 2001 http://www.caida.org/tools/visualization/walrus/
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Esempio: una visualizzazione del web
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Esempio: una visualizzazione del web
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Reti a invarianza di scala36
Grafi con strutture a hub sono modellati dalle reti a invarianza di scala (scale-free network):la distribuzione dei nodi in funzione del loro grado (= numero delle loro connessioni ) segue una legge di potenza:
x (grado: numero di link)
y (numero di nodi) = ax-k + b
Molti nodi con pochi link
Pochi nodi con molti link (hub)
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Una analisi del Web
Broder et al., Graph structure in the web, WWW Conference 2000, http://www9.org/w9cdrom/160/160.html
Analisi su 203 ml pagine e 1,5 miliardi di link (maggio 99) 271 ml pagin e 2,1 miliardi di link (ottobre 1999)
37
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Leggi di potenza38
Una quantità si dice seguire una legge di potenza (“power law”) quando la probabilità di misurare un particolare valore di una certa grandezza varia inversamente a una potenza di quel valore
p(x) ≈ x-k = 1/ xk
La relazione è nota anche come legge di Pareto (legge dell’80/20) o legge di Zipf Molti importanti fenomeni seguono una legge di potenza, es.: la distribuzione
delle dimensioni delle città, la frequenza delle parole di una lingua, la potenza dei terremoti, le dimensioni delle macchie solari e dei crateri lunari, la distribuzione della ricchezza delle persone, le relazioni in una rete sociale, ecc. Moltissimi aspetti di internet seguono leggi di potenza.
Chi sa un po’ di matematica può leggere la eccellente rassegna in http://arxiv.org/abs/cond-mat/0412004
Chi non la sa, può leggere il libro (divulgativo ma corretto) di A.-L. Barabasi: Link – La scienza delle reti (Einaudi, 2004)
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Esempio: pageviews di un sito (www.useit.com )
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http://www.useit.com/alertbox/visualizing-traffic-analysis.htmlR.Polillo - Corso Web 2.0 (ott 2009)
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Altri esempi di reti41
Rete stradale USA (non scale free) Rete aerea USA (scale free)
Fonte: A.-L.Barabasi, “Link” R.Polillo - Corso Web 2.0 (ott 2009)
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Come si formano le reti scale-free?42
A.-L. Barabasi (1999) ha costruito un modello che spiega che le reti a invarianza di scala si formano in base a due condizioni:1)- Crescita: la rete, inizialmente piccola, cresce, con l’aggiunta di nuovi nodi con link ai nodi già esistenti2)- Preferential attachment: i nuovi nodi si collegano preferenzialmente ai nodi che sono maggiormente connessi (hanno grado massimo) (“rich get richer”)Esempio:
(da Link, pag. 96) R.Polillo - Corso Web 2.0 (ott 2009)
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Struttura del web: uno studio
Analisi di 203 milioni di pagine, nel 1999: Broder et al., Graph structure in the web, WWW Conference 2000, http://www9.org/w9cdrom/160/160.html
17 million nodes
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Quarto fenomeno: crescita della complessità dei prodotti tecnologici
Le funzionalità (e la complessità) di un prodotto / servizio hi-tech tendono a crescere continuamente, anche quando le necessità della maggior parte degli utenti sono soddisfatte
Perché?
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d)- L’ecosistema del software
Il sw per funzionare richiede un complesso “ecosistema” di prodotti (hw e sw) compatibili
Questo produce un’ulteriore spinta alla evoluzione del software, che a sua volta produce…. (“ciclo ecosistema-prodotto”)
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Iper-funzionalismo: svantaggi
L’utente viene forzato ad acquistare la nuova versione del prodotto, anche se non gli serve costi
I frequenti cambiamenti (anche nel nucleo funzionale di base) creano difficoltà d’uso (appena ho imparato a usare una funzione, questa cambia) e di reperimento di assistenza tecnica esperta
Comunque, userò sempre solo una piccola parte delle funzioni del prodotto Le vecchie versioni del prodotto possono non essere in grado di trattare i dati
generati dalla nuova versione La crescita della complessità interna crea una elevata probabilità di errori
software La frequenza dei rilasci rende difficile stabilizzare il prodotto
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Quinto fenomeno: concentrazione geografica dei produttori hi-tech
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Molto spesso i prodottori di tecnologie innovative o I fornitore di servizi basati su di esse sono concentrati geograficamente
Perchè?
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Clustering55
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56
Silicon Valley
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Conclusione61
L’ecosistema hi-tech è dominato dagli effetti di rete, che producono feedback positivo (“rich gets richer”) a tutti i livelli: Monopoli Crescita accelerata di nuovi mercati Clusters hi-tech Evoluzione della tecnologia Iperfunzionalismo Bolle finanziarie
Se non si comprendono questi meccanismi, non si comprende la evoluzione del web (passata e futura)
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Gli effetti di reteLAVORO INDIVIDUALE
Leggere l’articolo: W.Brian Arthur, Myths and Realities of the High-Tech Economy (link sulla slide)
Leggere http://it.wikipedia.org/wiki/Legge_di_Metcalfe Leggere http://en.wikipedia.org/wiki/Reed's_law Leggere http://www.reed.com/gfn/docs/reedslaw.html
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63
Il presente materiale è pubblicato con licenza Creative Commons “Attribuzione - Non commerciale - Condividi allo stesso modo - 2.5 Italia” http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/it/.
Credits Diverse lezioni di questo corso sono una rielaborazione delle slides del Corso sul Web 2.0 tenuto
da Carlo Vaccari alla Università di Camerino nel dicembre 2007, disponibili con identica licenza Creative Commons dal blog del corso in http://camerino20.wordpress.com/.
Molto altro materiale è stato trovato in rete. Ho cercato di indicarne sempre la fonte; segnalatemi eventuali dimenticanze, sarò lieto di correggerle appena possibile.
R.Polillo - Corso Web 2.0 (ott 2009)