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System – im Falle von YouTube dem Zuschauerzuwachs für ein bestimmtes Video –
Entwicklungen erkennen, die zu einem Massenphänomen führen könnten. Dies noch
bevor diese Entwicklung überhaupt von einer kritischen Masse an Individuen
vollzogen wurde.
Cranes Ergebnisse sind besonders für Anwendungen im Marketing interessant. Sein Modell könnte zum Beispiel für die Überwachung von Online-Buchverkäufen in Echtzeit genutzt werden. Durch stetigen Vergleich von Daten könnten Marketing-Fachleute frühzeitig erkennen, welches Buch aufgrund der Verkaufskurve das Zeug zum „Blockbuster“ hat. Der kritische Punkt, der sogenannte „Tipping Point“, an welchem ein viraler Effekt im sozialen System einsetzt und das Potenzial eines Buches tatsächlich in einem Blockbuster mündet, könnte danach mit den nötigen Werbemassnahmen bewusst provoziert werden.
Tatsächlich stehen Crane und Didier Sornette, Professor für Entrepreneurial Risks am D-MTEC, zurzeit in Verhandlungen mit dem Internet-Buchverkäufer „Amazon“, um das eigene System in deren Internet-Plattform zu integrieren. In einem nächsten Schritt möchten die beiden Wissenschaftler das eigene Modell mit bestehenden mathematischen Modellen aus der Epidemiologie koppeln und die Aussagekraft dadurch weiter verfeinern und erweitern. Mittelfristig schwebt den beiden Wissenschaftlern ein Art Trend-Überwachungszentrum für das Internet vor. Mit diesem könnten Phänomene in sozialen Systemen auf verschiedenen Web-Plattformen frühzeitig erkannt werden. „Natürlich möchten wir irgendwann auch mathematisch beschreiben können, warum es bestimmte Produkte zum 'Tipping Point' in einem sozialen System schaffen und andere nicht. Davon sind wir aber noch weit entfernt“, gesteht Crane.
Crane R, Sornette D. Robust dynamic classes revealed by studying the response function of a social system, Proceedings of the National Academy of Sciences, Vol. 105, No. 41. (October 2008), pp. 15649-15653. doi:10.1073/pnas.0803685105
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