Diffusion von Innovation in sozialen Netzwerken

Innovation verbreitet sich über soziale Kontakte – ähnlich wie Viren. Das Muster dieser Kontakte bestimmt mit, wie schnell, wie vollständig und auf welche Weise sich eine Neuerung verbreitet.

Going viral

Ein einziger Kontakt zwischen zwei Personen kann ausreichen, um ein Virus weiterzugeben. Dasselbe gilt für Inhalte und Produkte, die sofort überzeugen. Ein witziges Youtube-Video, ein neuer Modegag oder ein knackiges Meme können auf den ersten Blick begeistern. Stecken alle, die sich von einem Youtube-Video begeistern lassen, jeweils zwei weitere Personen mit ihrer Begeisterung an, geht das Video innerhalb kurzer Zeit viral. So wurde «Gangnam-Style», eines der erfolgreichsten Youtube-Videos aller Zeiten, innerhalb von nur fünf Wochen rund 200 Millionen Mal angeklickt. Nach einem Jahr verbuchte die Statistik über 1.6 Milliarden Klicks.

Interessanterweise folgt das Verbreitungsmuster einer S-förmigen Diffusionskurve, wie sie aus der Epidemiologie bekannt ist. Die Kurve ist gekennzeichnet durch eine schleppende Startphase, gefolgt von exponentiellem Wachstum, das schliesslich abflacht, wenn sich die Kurve einem Sättigungspunkt nähert (Abbildung 1). Zum Vergleich zeigt Abbildung 2 die Verbreitung von COVID-19 in der Schweiz im letzten Jahr.

Drei Mechanismen sozialer Ansteckung

Soziale Ansteckung über unmittelbare Begeisterung, ausgelöst durch einen einzigen Kontakt mit der Innovation, wird als simple contagion bezeichnet. Interessant für Praktizierende sind darüber hinaus zwei weitere Formen: Ansteckung via soziales Lernen und Ansteckung via sozialen Druck. Beide Mechanismen haben gemeinsam, dass ein einziger Kontakt für eine Ansteckung nicht ausreicht. Mehrere Kontakte sind dafür notwendig (Young, 2009).

Gerade neue Produkte verbreiten sich häufig über soziales Lernen. Potentielle Käuferinnen und Käufer möchten sich vor dem Kauf von den Vorteilen der Innovation überzeugen. Die meisten von uns müssen durch mehrere Bekannte von den Vorteilen eines Produkts erfahren, damit es unser Vertrauen gewinnt. Dies ist insbesondere der Fall, wenn Befürchtungen über allfällige Nachteile bestehen, etwa potentielle Nebenwirkungen einer Impfung oder die möglicherweise limitierte Reichweite von E-Fahrzeugen (Buskens, 2020).

Schliesslich können soziale Normen, informelle gesellschaftliche Verhaltenserwartungen, den Diffusionsprozess bestimmen. Während sich etwa die Antibabypille in Grossstädten via soziales Lernen verbreitete, spielten auf dem Land Normen eine bedeutende Rolle. Geltende Moralvorstellungen verhinderten vorerst eine rasante Ausbreitung (Kohler et al., 2001).

Vom Einfluss der Netzwerkstruktur

Traditionelle Ansichten sind jedoch nur ein Grund für die langsamere Verbreitung der neuen Kontrazeptiva auf dem Land im Vergleich zur Stadt. Ein zweiter Grund ist die unterschiedliche Struktur der sozialen Netzwerke in den beiden geographischen Regionen. Der Begriff «soziales Netzwerk» bezeichnet hier nicht digitale Medien wie Facebook oder Twitter. Gemeint ist das Muster an Kontakten, welches die Menschen einer Region untereinander pflegen.

Auf dem Land kennt man sich. Ländliche Netzwerke sind gekennzeichnet durch «Cluster»: Gruppen von Personen, die untereinander häufig im Kontakt stehen. Die meisten, wenn nicht alle, Freunde einer bestimmten Person sind auch untereinander befreundet oder einander zumindest bekannt.

Städte sind anonymer, die Freunde einer bestimmten Person kennen sich untereinander deutlich seltener als auf dem Land. Anonymität hemmt die Wirkung sozialer Normen. Äussert sich eine Bekannte einer potentiellen Käuferin negativ über die Antibabypille, ist es in der Stadt ein Leichtes, diese Person vorerst zu meiden und so dem sozialen Druck zu entgehen.

Auf dem Land gestaltet sich dies schwieriger. Eine Freundin zu meiden heisst womöglich, vom ganzen Freundeskreis Abstand zu halten. Da fällt es doch leichter, auf den Kauf der Pille zu verzichten. Nur, wenn mehrere Personen eines Clusters gleichzeitig eine umstrittene Innovation übernehmen, etwa, weil sie sich im gemeinsamen Gespräch dafür entschieden haben, besteht die Möglichkeit, dass sich diese Innovation verbreitet. Fängt jedoch ein erstes Cluster Feuer, kann es ein benachbartes Cluster, beispielsweise den Freundeskreis der Schwester einer Person aus dem «Start-up-Cluster», von den Vorzügen der Innovation überzeugen. Ist einmal eine kritische Zahl an Clustern angesteckt, kann sich die Innovation explosionsartig ausbreiten (Kohler 2001).

Einen Diffusionsprozess starten

Möchten Sie unternehmerisch aktiv werden und ein Produkt oder eine Dienstleistung auf dem Markt etablieren? Stellen Sie sich vor, Ihre Marketing-Ressourcen reichen aus, um eine bestimmte, limitierte Zahl von Personen mit Ihrer Neuerung bekannt zu machen. Was für Personen wählen Sie für Ihre Kampagne am besten aus?

Die optimale Strategie hängt vom genauen Diffusionsmechanismus ab: simple contagion, soziales Lernen oder sozialer Druck. Wie eingangs erwähnt, reicht im Falle von simple contagion ein einziger Kontakt mit der Innovation für eine Ansteckung aus. Sie sollten daher möglichst viele unabhängige Personen von Ihrer Innovation überzeugen, etwa durch eine Verteilaktion am Bahnhof.

Anders verhält es sich beim sozialen Lernen. Eine Person muss wiederholt von den Vorzügen eines Produkts hören, um sich davon überzeugen zu können. Daher ist es in diesem Fall sinnvoll, mehrere Personen eines Clusters gleichzeitig mit Ihrem Produkt bekannt zu machen, damit durch gegenseitige Bestärkung innerhalb des Clusters Vertrauen in Ihr Produkt entstehen kann. Anstatt beispielsweise Ihr Produkt am Bahnhof zu verteilen, wählen Sie besser Universitäten oder Firmen als Zielorte für Ihre Aktion, wo Personen gemeinsam unterwegs sind, die sich regelmässig sehen. Ihr Ziel sind Cluster, keine Individuen.

Noch stärker gilt dies für die Diffusion via sozialen Einfluss. Bestehen anfänglich moralische Vorbehalte gegenüber Ihrer Neuerung, ist es sinnvoll, eine hinreichend hohe Zahl an Personen eines Clusters zu überzeugen, so dass diese dem sozialen Druck gegen eine Übernahme Stand halten können. Umgekehrt könnte es auch der Fall sein, dass keine Normen gegen die Übernahme Ihres Produktes bestehen. Im Gegenteil, Ihr Produkt könnte aus ethischer Sicht überzeugen, etwa aufgrund seiner klimaschonenden Eigenschaften. Zugleich könnte Ihr Produkt jedoch einen Nachteil für die einzelne Konsumentin oder den einzelnen Konsumenten mit sich bringen – vielleicht ist es teurer als vergleichbare etablierte Produkte. Dann sorgen Sie am besten dafür, dass sozialer Druck für den Wechsel vom alten zum neuen, klimafreundlichen Produkt entsteht. Wiederum überzeugen Sie mehrere Personen innerhalb einiger Start-up-Cluster, am besten Cluster, mit einer grossen Zahl an Individuen, die leicht zu überzeugen sind. Im Falle von umweltfreundlichen Produkten eignen sich dafür etwa Studierende der Umweltwissenschaften oder Besucherinnen und Besucher eines Biomarktes (Buskens, 2020; Chami, 2015; Rogers, 2003; Valente, 2017).

Welcher der drei Mechanismen, simple contagion, soziales Lernen oder sozialer Druck, einem bestimmten Diffusionsprozess zugrunde liegt, ist im Vorneherein nicht immer klar. Diese Informationen kann mittels einer Pilotstudie gewonnen werden, um basierend darauf eine wirksame Verbreitungsstrategie zu entwickeln.

Quellen und weitere Informationen:

Buskens, V. 2020. Spreading information and developing trust in social networks to accelerate diffusion of innovations. Trends in Food Science and Technology, 106, 485–88.

Chami, G. F., Kontoleon, A. A., Bulte, E., Fenwick, A., Kabatereine, N. B., Tukahebwa, E. M., & Dunne, D. W. (2017). Diffusion of treatment in social networks and mass drug administration. Nature Communications, 8, 1-11.

Kohler, H. P., Behrman, J. R., & Watkins, S. C. (2001). The density of social networks and fertility decisions: Evidence from South Nyanza District, Kenya. Demography, 38, 43–58.

Rogers, E. M. (2003). Diffusion of Innovations (5th Edition). Free Press.

Valente, T. W. (2017). Putting the network in network interventions. PNAS, 114, 9500–9501.

Young, P. (2009). Innovation diffusion in heterogeneous populations: Contagion, social influence, and social learning. The American Economic Review, 99, 1899–1924.