Lezione 9:  Gli effetti di rete
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Lezione 9: Gli effetti di rete

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  • La distinzione fra prodotti “stand-alone” e prodotti “sistemici” è di Alvin Toffler
  • Boids abbreviazione di Birdoids Esempi di applet nella pagina di Craig reynolds (incluso quello in figura, che però non sono riuscito a scaricare): http://www.red3d.com/cwr/boids/applet/ Nella pagina si trovano anche link a interessanti esempi di altri applet (pesci; altri boids, ecc.)
  • L’esempio è tratto dal libro di Brian Arthur e Kenneth Arrow, Increasing Returns and Path Dependence in the Economy. Rappresenta l’orologio della cattedrale di Firenze, disegnato da Paolo Uccello. Presenta un quadrante di 24 ore in senso antiorario.
  • Boids abbreviazione di Birdoids Esempi di applet nella pagina di Craig reynolds (incluso quello in figura, che però non sono riuscito a scaricare): http://www.red3d.com/cwr/boids/applet/ Nella pagina si trovano anche link a interessanti esempi di altri applet (pesci; altri boids, ecc.)

Lezione 9:  Gli effetti di rete Lezione 9: Gli effetti di rete Presentation Transcript

  • GLI EFFETTI DI RETE Roberto Polillo, www.rpolillo.it Università degli Studi di Milano Bicocca Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione Corso Web 2.0 AA 2009-2010
  • Premessa
    • 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
  • Temi
    • Dinamiche della competizione fra prodotti tecnologici
    • Gli effetti-rete
    • Dinamiche evolutive dei prodotti software
    • Concentrazione e delocalizzazione dell’industria hi-tech
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Primo fenomeno: tendenza al monopolio
    • I prodotti tecnologici vincenti tendono a eliminare la concorrenza e raggiungere quote di mercato prossime al 100%
    • Perché?
  • Due categorie di prodotti
    • Prodotti “non sistemici”
    • Possono essere utilizzati indipendentemente da altri prodotti
    • Esempi: Ombrello; Coca Cola; Banana
    • Prodotti “sistemici”
    • Per essere utilizzati richiedono altri prodotti
    • Esempi: Automobile (richiede benzina, strade, …); Software (richiede, come abbiamo visto, un ecosistema complesso…)
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Prodotti non sistemici
    • 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
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Prodotti sistemici
    • 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”
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Winner takes all 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 R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Esempio: Perchè le lancette degli orologi girano in senso orario? 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) Firenze, 1443 (girano in senso antiorario)
  • Esempio: Perché usiamo tastiere con layout irrazionali, in presenza di alternative migliori?
    • Tastiera QWERTY:
    • inventata da Christopher Sholes nel 1870 circa, per le macchine da scrivere dell’epoca, a martelletti
    • I tasti sono disposti in modo da evitare incastri fra i martelletti
    • Tastiera Dvorak:
    • Inventata da Augusto Dvorak nel 1936, adotta una disposizione “razionale” dei tasti sulla base della frequenza delle lettere nella lingua inglese:
      • minimizza gli spostamenti delle mani e le alterna il più possibile
      • privilegia le dita forti (il 70% delle lettere vengono scritte con gli indici e i medi) e la mano destra (56% delle pressioni)
    • Le tastiere QWERTY hanno tutto il mercato delle tastiere per PC
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Esempio: La crescita di Microsoft R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009) Fatturato (miliardi di USD)
  • Conseguenze
    • 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 dagli standard de-facto (gli standard de-iure spesso falliscono)
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • 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%.
  • 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?
  • La legge di Metcalfe
    • “ 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
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009) 1 3 6 10
  • Esempio
    • 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 10 nuovi clienti, i nostri ricavi aumenteranno anch’essi del 100% (la funzione è lineare)
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Esempio (segue)
    • 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
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Conseguenza: l’effetto valanga
    • Il valore creato da una rete ai suoi utenti esplode con la crescita del numero dei suoi utenti, e questa esplosione di valore attira nella rete ulteriori utenti
    • Ancora una volta, feedback positivo (“effetto rete”, o “network effect”)
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Esempio: diffusione del telefono fisso negli USA Crollo di Wall Street (1929) R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • La crescita del web nel mondo Crisi della new economy (2000 – 2003) Stima Netcraft a luglio 2009: 240 ml di siti (x10 in 8 anni) 40% del totale R.Polillo - Corso Web 2.0 (ott 2009) Boom dei blog (2007) la “spazzatura” è in aumento! Fonte: http://gandalf.it/, dati aggiornati ad agosto 2009
  • 4.1 miliardi di abbonati! 19% nel 2002 12% nel 2000 Quasi 1 persona su 4
  • Fino a quando? La curva logistica http://it.wikipedia.org/wiki/Equazione_logistica R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009) 100%
  • La legge di Reed
    • Se il valore di una rete è legato al numero di gruppi di utenti (come in una social network), esso cresce come 2 N (N=numero di utenti)
    • Infatti, il numero di gruppi di almeno 2 elementi che si possono formare a partire da N elementi è 2 N – N -1
    • http://en.wikipedia.org/wiki/Reed's_law
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009) Gruppi di un membro Gruppo vuoto
  • Esempio: crescita degli utenti Facebook R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009) Fonte: http://www.insidefacebook.com/2009/07/02/facebook-now-growing-by-over-700000-users-a-day-updated-engagement-stats/
  • Effetti rete: sintesi 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)
  • Ma…
    • 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
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009) “ chasm”
  • Il ciclo di vita dell’adozione delle tecnologie da: G.A.Moore, Inside the Tornado, 1995 Per tecnologie innovative R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • La bolla delle dotcom
    • 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
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Esiste una “Internet” o “New” economy?
    • “ So, in reality it is not a good idea to define our economy by the Last Big Thing. We cannot have an Electricity Economy, or a Radio Economy, or an Internet Economy, as if these technologies changed the economy every few decades.
    • What is true is that high technology is here to stay, and is subject to different rules . It displays increasing rather than diminishing returns. This implies that markets can become locked in by single players; that competition is about achieving and making use of user base; and that the standard culture of manufacturing gives way to a mission-oriented culture of positioning for the next technological product that might dominate a new market.
    • High technology, not the Internet, defines a new economy.”
    • Brian Arthur (cit.)
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Terzo fenomeno: leggi di potenza
    • Molti fenomeni relativi a Internet si modellano con “leggi di potenza”
    • Perchè?
  • Struttura del web
    • 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 :
    R.Polillo - Corso Web 2.0 (ott 2009) Hub : nodo con un numero di link (“grado”) elevanto Grafo casuale Grafo con hub
  • 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/
  • Esempio: una visualizzazione del web
  • Esempio: una visualizzazione del web
  • Reti a invarianza di scala
    • 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) R.Polillo - Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • 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)
  • Leggi di potenza
    • 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/ x k
    • 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)
    R.Polillo - Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Struttura della blogosfera Campione: i 100 blog più referenziati da altri blog, secondo Technorati, al 24.1.2003) http://www.kottke.org/03/02/weblogs-and-power-laws La blogosfera è una rete a invarianza di scala R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009) I 100 blog, ordinati sulla base del numero di link entranti N° di link entranti
  • Esempio: pageviews di un sito ( www.useit.com )
    • http://www.useit.com/alertbox/visualizing-traffic-analysis.html
    R.Polillo - Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Altri esempi di reti Rete stradale USA (non scale free) Rete aerea USA (scale free) Fonte: A.-L.Barabasi, “Link” R.Polillo - Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Come si formano le reti scale-free?
    • 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 esistenti
    • 2)- 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)
    • “ Le reti reali non sono statiche come i modelli teorici dei grafi di cui disponevamo fino a poco tempo fa: la loro topologia è forgiata dalla crescita.
    • Le reti del mondo reale non hanno la topologia centralizzata di una rete a stella, ma sono invece tenute insieme da una gerarchia di hub, dove a un nodo altamente connesso fanno seguito parecchi altri nodi meno connessi, seguiti a loro volta da nodi ancora più piccoli.
    • Non c’è nessun nodo centrale accomodato in mezzo alla ragnatela, che controlli e supervisioni ogni link e ogni nodo. Non c’è nessun singolo nodo la cui rimozione possa spezzare la tela. Una rete a invarianza di scala è una tela senza il ragno.
    • Se non c’è un ragno, significa che dietro le reti non c’è neanche un progetto. Nel mondo reale le reti sono auto-organizzate; sono il chiaro esempio di come le azioni indipendenti di milioni di nodi e link diano vita a uno spettacolare comportamento emergente. La loro topologia a invarianza di scala, senza il ragno, è un’inevitabile conseguenza della loro evoluzione.
    • La topologia a invarianza di scala è presente in sistemi molto diversi fra loro, come la rete del linguaggio, i legami fra le proteine all’interno della cellula, le relazioni sessuali fra gli individui, lo schema elettrico del chip di un computer, il metabolismo della cellula vivente, internet, Holliwood, il World Wide Web, la rete delle collaborazioni scientifiche e l’intreccio delle alleanze su cui si regge l’economia, soltanto per nominarne alcune.”
    • A.-L.Barab ási, Link (Einaudi, pagg.232-233)
    R.Polillo - Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • 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
  • 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?
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • a)- Il ciclo compito-prodotto “ Non appena viene introdotto un nuovo prodotto, inizia una co-evoluzione del prodotto e di chi lo usa” D.C.Engelbart R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • La evoluzione del software
    • Questa evoluzione è accelerata dal fatto che il software è il prodotto evolutivo per eccellenza:
      • non esistono limitazioni “materiali” alle sue modifiche
      • le sue modifiche non richiedono modifiche degli impianti produttivi
      • Il prodotto modificato può essere distribuito immediatamente e ovunque, a costo praticamente nullo (via Internet)  rilasci continui
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009) Miglioramenti 31% Correzioni di errori 31% Nuove Funzionalità 38% Source: IT Metrics, March 1997
  • b)- L’evoluzione della tecnologia
    • La rapida evoluzione della tecnologia rende continuamente possibili nuove modalità operative e impone l’abbandono delle tecnologie obsolete
    • Questo produce un’ulteriore spinta… (“ciclo prodotto - tecnologia”)
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • c)- L’evoluzione della concorrenza
    • La concorrenza e la saturazione del mercato spingono I produttori a produrre versioni sempre più sofisticate dei prodotti (“iper-funzionalismo”)
    • Questo produce un’ulteriore spinta… (“ciclo prodotto – concorrenza”)
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • 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”)
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • 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
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • L’ecosistema del software
    • Negli anni 60 e 70, l’industria dei computer era integrata verticalmente con poche aziende dominanti ciascuna delle quali produceva tutto il proprio ecosistema
    • Poi, dopo un processo di “disintegrazione” durato per tutti gli anni 80, si è segmentata orizzontalmente: aziende indipendenti producono componenti compatibili
    • Oggi l’industria dei computer è caratterizzata dalla presenza di “monopoli” mutuamente rafforzantisi, che hanno creato un nuovo tipo di struttura integrata verticalmente: integrazione verticale virtuale (es. Intel+Microsoft)
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Esempio: 1980  1995 R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009) Integrazione verticale virtuale
  • Quinto fenomeno: concentrazione geografica dei produttori hi-tech
    • Molto spesso i prodottori di tecnologie innovative o I fornitore di servizi basati su di esse sono concentrati geograficamente
    • Perchè?
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Clustering R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Silicon Valley R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Come è nata la Silicon Valley Fonte: McKinsey&Company R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
    • Anni 30-40
    • Finanziamenti del governo a università e imprese hi-tech per ricerche nella Difesa
    • Fondazione dello Stanford Research Institute
    • Nascono le prime start-up e i primi imprenditori tecnologici (HP, Shockley-Transistor)
    Fase 1
    • Anni 70-80
    • VC (oltre 150) sostituiscono il governo e finanziano la maggioranza delle start-up
    • Le grandi aziende generano nuove start-up (fra cui Apple, Silicon Graphics, Sun Micro- systems e Cisco)
    • Oltre 100.000 addetti hi-tech nella regione
    • Si sviluppa l’infrastruttura di supporto
    Fase 3
    • Anni 60
    • Nascono le prime aziende hi-tech (Intel e 40 aziende di semiconduttori)
    • Iniziano a trasferirsi talenti e aziende hi-tech (Eastman Kodak, IBM, ITT, GE, Westinghouse)
    • Nascono i primi Venture Capital
    Fase 2
  • Cluster hi-tech: dove
    • “ High tech then at its most advanced comes from deep craft: knowledge and applied science fed through a culture of praxis that is taken for granted and difficult to reproduce. Such high tech culture resides in people, therefore is localized, as was violin making in the town of Cremona, by the Amati and Stradivari families in the 17th and 18th centuries. Deep craft is difficult or impossible to transfer, unless people are collectively transferred. The cultures that create cutting-edge high tech are therefore difficult to replicate. And this is the reason high tech becomes confined to specialized regions.”
    • MA…
    • “ The craft cultures of innovation I have been talking about can start off from a few ideas, and a few key people, and a few key interactions, like bacteria growing on a petri dish. Usually this happens at a university which spins off a new idea, and usually such new ideas have to do with a new field of science. (If they sprang from an old field they could easily be generated and subsumed in the old high-tech locations.) So, little cultures of cutting edge technology—of deep craft—can come out of nowhere almost organically. They are more likely to appear where scientific knowledge is at the edge, where business conditions are favorable to startups, and where a tradition of previous science and technology exists previously. Once started they become the new Cremonas, and high tech appears in a different location.” Brian Arthur (cit.)
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Sintesi della lezione (I)
    • I prodotti tecnologici, come ogni altro artefatto umano, modificano le esigenze dei suoi utenti, che ne richiederanno continui perfezionamenti ed evoluzioni (ciclo compito-artefatto)
    • D’altro canto, la evoluzione tecnologica, la concorrenza e la saturazione del mercato causano la evoluzione accelerata e la immissione forzata sul mercato di sempre nuove versioni dei prodotti software, anche al di là delle reali necessità degli utenti (“iperfunzionalismo”)
    • Questo processo è particolarmente accelerato nei prodotti software, le cui modifiche non richiedono modifiche a impianti di produzione, e che può essere distribuito a costi marginali nulli
    • Trattandosi di prodotti sistemici, ciò produce la evoluzione forzata dell’intero “ecosistema” tecnologico al contorno
    • La evoluzione accelerata dei sistemi, unita alla loro crescente complessità, aumenta i rischi di instabilità nei sistemi stessi e ostacola il consolidarsi di competenze fra utenti e tecnici
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Sintesi della lezione (II)
    • I prodotti tecnologici sono prodotti sistemici per i quali vale la legge dei ritorni crescenti, con conseguente tendenza al crearsi di monopoli di produttori, con offerta integrata verticalmente
    • Questo fenomeno è ulteriormente amplificato nei servizi di rete, per la legge di Metcalfe: il valore d’uso di una rete cresce col quadrato dei suoi nodi, fino a saturazione
    • … però il “takeoff” si innesca solo quando si supera il “chasm” e il prodotto viene adottato dalla “early majority”
    • Prodotti (o servizi) sistemici con costi marginali di produzione e distribuzione (o erogazione) tendenti a zero con il numero di copie (o utenti) permettono modelli di business del tipo “use first, pay later”
    • In questo contesto, si consolida la tendenza ad utilizzare gli utenti stessi come “tester” dei prodotti (“perpetual beta”)
    • Tendenza naturale all’emergere di cluster high-tech in aree geografiche localizzate, dove sono compresenti università ed enti di ricerca, finanzamenti pubblici e venture capital, imprenditori e talenti
    • I cluster non si spostano, ma possono formarsi in tempi relativamente brevi
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Conclusione
    • 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)
    R.Polillo – Corso Web 2.0 (ott 2009)
  • Gli effetti di rete LAVORO 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
    • 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)