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Lokale Effekte globaler digitaler Plattformen

Lokale Effekte globaler digitaler

Plattformen

Förderprojekt an der NORDAKADEMIE-Stiftung

• 17.1.2020 • Zwischenbericht• Berichtsperiode Mai 2019-Dezember 2019

Universität LiechtensteinFürst-Franz-Josef-Strasse9490 Vaduz Liechtensteinwww.uni.li


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Inhalt1 Zielsetzung des Projektes


3

Zielsetzung des Projektes

– Ziel des Projektes ist es, die Dynamiken der Entwicklungen zu Plattformökonomie besser zu verstehen und darauf aufbauend Handlungsmaßnahmen für Wirtschaft, Unternehmen, Plattformbetreiber und Gesetzgebung abzuleiten.

– Das Forschungsprojekt ist in zwei Blöcke aufgeteilt: Block I umfasst die ökonomischen Effekte digitaler Plattformen, Block II dagegen die Enabling Technologies für digitale Plattformen.

– In Block I soll ein spezielles Augenmerk auf mögliche Effekte von politischen- und regulatorischen Entscheidungen gelegt werden. Um dies zu bewerkstelligen ist geplant, Analysen quantitativer und qualitativer Daten durchzuführen, um entsprechende theoretische Überlegungen zu überprüfen und unter Umständen zu falsifizieren bzw. bestätigen zu können. Wie wirkt sich beispielsweise eine Regulierungsmaßnahme in Hamburg auf den AirBnB und Hotelmarkt aus?

– In Block II über „Enabling Technologies“ sollen in einem ersten Schritt durch eine bibliometrische Analyse, Zukunftstechnologien digitaler Plattformen identifiziert werden. Der Suchraum sollte dabei aber möglichst breit gewählt werden, damit sichergestellt wird, auch alle relevanten Technologien zu erfassen. Neben den Zukunftstechnologien sind ebenfalls die relevanten Institutionen zu identifizieren, die genau diese digitalen Plattformen hervorbringen.


4

Zielsetzung des ProjektesDigitale Plattformen als Zweiseitige Märkte

Digitale Plattformen fungieren als «Matchmaker» von mehreren Marktteilnehmern und ermöglichen eine effizienten Interaktion, welche den Kern jeder Plattformökonomie darstellt. Dieser Mechanismus ist dabei von direkten und indirekten Netzeffekten dominiert.

Endnutzer /

Konsumenten

Komplementäre /

Produzenten

Indirekte Netzeffekte Direkte NetzeffekteDirekte Netzeffekte

Plattform

Komplementärguter

Kompensation

Welche Auswirkungen haben Digitale Plattformen auf lokale Märkte und Unternehmen?


5

GästeAnbieter

Indirekte Netzeffekte:

STARK POSITIV

Direkte Netzeffekte:

NEGATIV

Direkte Netzeffekte:

NEGATIV

Plattform

Zimmer

Miete

Beispiel: AirBnB

Zervas, G., et al. (2017). "The Rise of the Sharing Economy: Estimating the Impact of Airbnb on the Hotel Industry." Journal of Marketing Research 54(5): 687-705.Song, P., et al. (2018). "The Ecosystem of Software Platform: A Study of Asymmetric Cross-Side Network Effects and Platform Governance." MIS Quarterly 42(1): 121-142.Constantinides, P., et al. (2018). "Introduction—Platforms and Infrastructures in the Digital Age." Information Systemsde Reuver, M., et al. (2017). "The digital platform: a research agenda." Journal of Information Technology


6

Zielsetzung des ProjektesAnbieter Digitale Plattformen

– Digitale Plattformen haben sich in den letzten Jahren in verschiedensten Industrien und Wirtschaftsbereichen etabliert.

Welche Effekte haben diese neuen Player speziell im B2B-Kontext? Welche Chancen und Risiken bieten sich für Unternehmen?


7

Inhalt2

Zeitplan und Projektergebnisse im

Überblick


8

Zeitplan und Projektergebnisse im Überblick

Phase 1: Grundlagenforschung und Bibliometrie

Zeit

Phase 2: Modellbildung, Empirie und Handlungsoptionen

Phase 3: Transfer

6 Monate 9 Monate 3 Monate

Phase 1.1: State-of The Art Digitale Plattformen aus Literatur und Praxis

Phase 1.2: Identifikation von Zukunfts-technologien und Insti-tutionen digitaler Plattformen

Phase 2.11:Modellbildung und Hypothesen-formulierung

Phase 2.21:Modellbildung Diffusion emergenter Technologien und Institutionen

Phase 2.12:Bewertung und Herleitung von Handlungsoptionen

Phase 3:Publikation undTransfer durch neue Medien

Unterstützung durch akademische Partner der Nordakademie

Unterstützung durch akademische Partner der Uni Ulm

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Phase 2.22:Bewertung von Technologien und Institutionen

Stand Ende Dez 2019


9

Inhalt

3 Projektergebnisse Phase 1.1


10

Projektergebnisse Phase 1.1

– Für Phase 1.1. wurden folgende Ergebnisse geplant, die Ist-Resultate sind auf den Folgefolien beschrieben …

Phase 1: Grundlagenforschung

Phase 1.1: State-of The Art Digitale Plattformen aus Literatur und Praxis

Blo

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e Geplante Ergebnisse Phase 1.1.• Sammlung Theorie zu

Mehrseitigen Märkten aus Sicht Innovationen, Wirtschafts-informatik und Volkswirtschafts-lehre

• Theoretische Konzeption und Festlegung Kontext

• Aufbau der Datenbasis zur Modellbildung und Empirie

• Fazit und nächste Schritte für Phase 2.1


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Projektergebnisse Phase 1.1Sammlung Theorie zu Mehrseitigen Märkten aus Sicht Innovationen, Wirtschaftsinformatik und Volkswirtschaftslehre

Die aktuelle Literatur reicht von der Wirtschaftsinformatik bis zur Volkswirtschaftslehre und hat den Weg in die Populärwissenschaft geschafft.


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Projektergebnisse Phase 1.1Theoretische Konzeption und Festlegung Kontext

Ein großer Teil der Literatur beschäftigt sich mit den Dynamiken, dem Nutzerverhalten und den Auswirkungen digitaler Plattformen.


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Projektergebnisse Phase 1.1Aufbau & Identifikation der Datenbasis zur Modellbildung und Empirie

Öffentliche Datenquellen können genutzt und analysiert werden um lokale Effekte digitaler Plattformen zu messen und Handlungsempfehlungen abzuleiten: «Adding Data to the Debate!»


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Fazit und nächste Schritte für Phase 2.1

– Ableitung konkreter Fragestellungen, die mit Hilfe der verfügbaren Datenquellen untersucht werden können

– Aufbau von empirisch testbaren Modellen

– Modellprüfung und erste empirische Ergebnisse

– Erste Diffusion der Ergebnisse auf einschlägigen Konferenzen und in der Lehre & Weiterbildung

– Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Praxis


15

Inhalt

4 Projektergebnisse Phase 1.2


16


– Für Phase 1.2. wurden folgende Ergebnisse geplant, die Ist-Resultate sind auf den Folgefolien beschrieben…

Geplante Ergebnisse Phase 1.2.

• Festlegung der Suchstrategie

• Zukunftstechnologien Digitaler Plattformen

• Zeitliche Entwicklung der Zukunftstechnologien

• Institutionen Digitaler Plattformen

• Fazit und nächste Schritte für Phase 2.2

Phase 1: Bibliometrie

Phase 1.2: Identifikation von Zukunfts-technologien und Insti-tutionen digitaler PlattformenB

lock

II: E

nab

ling

Tech

no

logy


17

Projektergebnisse Phase 1.2Bibliometrisches Vorgehen zur Identifikation von Technologiefelder

– Zur Identifikation emergenter Technologien eignet sich die sogenannte Bibliometrie.

– Die im Jahr 1969 von Pritchard geprägte Bibliometrie hat die Evaluation der Inhalte von Literaturdatenbanken zum Ziel.

– Die Basis bilden veröffentlichte wissenschaftliche Publikationen, um aus der Gesamtheit dieser Publikationen Aussagen bezüglich derzeitiger und zukünftiger Trends ableiten zu können.

– Grundüberlegung:

> Publikationen als elementarer Bestandteil wissenschaftlicher Tätigkeit

> Publikationen als Ergebnis der Forschungsanstrengungen

> Publikationen als Ausdruck der Reputation von Wissenschaftlern

− Herausforderung:

> Mehr als 200.000 periodisch erscheinende wissenschaftliche Zeitschriften auf der Welt

> Komplexität der sich ständig erweiternden Forschungslandschaft ist bei manuellen. Auswertungen zu groß.

17


18


– Bei den zweidimensionalen Verfahren wird zwischen Wissensbasen und Forschungsfronten wie folgt unterschieden:

– Cozitation: Verknüpfung mehrerer Publikationen, durch eine identische andere Publikation, die diese beiden Publikationen zitiert. Publikationen werden identifiziert, die besonders häufig gemeinsam zitiert werden (Grundlagenliteratur) → Identifikation von Wissensbasen.

– bibliographische Kopplung: Verknüpfung mehrerer Publikationen, die jeweils identische Publikationen zitieren. Es handelt sich um jüngere Literatur, die jeweils auf die gleiche Grundlagenliteratur zurückgreift und sich dadurch miteinander verknüpfen lässt →Identifikation von Forschungsfronten.

18


19

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ke x

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1

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2

1

( ) ( )

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cos

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+

+

+

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– Die Durchführung der Berechnungen basiert auf dem physikalischen Modell gekoppelter Federpendel (Beispiel Autorennetzwerk):

19

Autor ist Massenpunkt

Federkraft entspricht Jaccardindex

Reibung wegen aperiodischer Dämpfung

Mechanik liefert Bewegungsgleichungen

Anfangsbedingungen zumeist zufällige Lage

Lösung durch numerisches

Einschrittverfahhren

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m k e

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j j ij

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m x k x e x

m x k x e x

i i i i ij ij

j j j j ij ij

0

0

Kräftegleichgewicht

Iterationsgleichungen


20


– Schematisches Vorgehen zur Ableitung von Technologiefeder und Institutionen für Digitale Plattformen.

Big Data Engine

Presprictive Analytics

Calculate Hybrid

Similarities Between

Clusters

Predictive Analytics

Estimate Periodical

Changes in Clusters

over Time (Emergence)

Predictive Analytics Insights

Prescriptive Analytics Insights

1-5 Iterations Results

Data extraction, preparation,

and selection

Detailed timeline insights

Emerging topics

Research networks

Detailed research frontiers


21

Projektergebnisse Phase 1.2Festlegung der Suchstrategie

– Die bibliometrische Analyse zum Suchthema «Identifikation von Zukunftstechnologien und Institutionen digitaler Plattformen“ lieferte 6630 Publikationen im Zeitraum 2014-2019.

– Die clusterspezifischen TopTerms sind unten aufgeführt.

Project Lokale Effekte globaler digitaler Plattformen

Topic Block II – Enabling Technology: Phase 1.2

TopicIdentifikation von Zukunftstechnologien und Institutionen

digitaler Plattformen

Search string„dig* platform“ OR „peer-to-peer“ AND (tec* OR platform

OR network OR sharing OR lending) OR B2B OR P2P

Timeframe 2014-2019

Number of publications 6630

String NC-Analysis

Group TopTerms

networks, P2P, mobilization, cloud, resources

digital, platform, B2B, learning, markets

lending, P2P-markets, risk, pricing, platform

3

1 2

1

2

3


22

Projektergebnisse Phase 1.2Zukunftstechnologien Digitaler Plattformen

– Es konnten insgesamt 32 sogenannte Forschungsfronten für mögliche „Zukunftstechnologien Digitaler Plattformen“ identifiziert werden.

RF Description

1 P2P networks and systems

2 Digital platform models

3 B2B marketing

4 Wireless communication systems

5 Streaming systems

6 P2P lending platforms

7 Cloud computing

8 Medical cluster

9 IoT networks

10 Sharing economy

11 Energy trading systems

12 Blockchain technology

13 Digital educational learning methods

14 Social media networks

15 Power control systems

16 P2P botnet detection

RF Description

17 Trust models for P2P networks

18 Network traffic classification

19 Data replication

20 B2B branding strategies

21 Network synchronization

22 D2D communication

23 P2P web service systems

24 Cooperative localization

25 Caching strategies

26 Decentralized web applications

27 Music privacy

28 MobilePeerDroid systems

29 Fuzzy relations

30 Information flow methods

31 White dwarfs

32 Medical cluster


23

FF Name Beschreibung Beispiel-Paper #

1

P2P networks and systems Sammelcluster verschiedener Netzwerke und Systeme im P2P Bereich.

On the scalability of P2P swarming systems (2019)

689

2

Digital platform models Beschreibung verschiedener Modelle digitaler Plattformen im P2P sowie B2B Bereich.

Efficient Event Notification Middleware for Smart Microgrids Over P2P Networks (2019)

688

3

B2B marketing Business-to-Business Marketing oder B2B Marketing beschreibt Marketing-Beziehungen zwischen Unternehmen oder Organisationen.

Virtual reality and its impact on B2B marketing: A value-in-use perspective(2019)

664

4

Wireless communication systems

Drahtlose Kommunikation ist eine Methode zur Übertragung von Informationen von einem Punkt zum anderen, ohne dass Verbindungen wie Drähte, Kabel verwendet werden.

Vehicle-to-vehicle wireless power transfer: Paving the way toward an electrified transportation system (2019)

555

5

Streaming networks Ein Video-Streaming-Dienst ist eine On-Demand-Online-Unterhaltungsquelle für TV-Shows, Filme und andere Streaming-Medien.

Flash Crowd Absorber for P2P Video Streaming (2019)

376

6

P2P lending platforms Peer-to-Peer-Kredite sind Kredite an Privatpersonen oder Unternehmen über Online-Dienste, die Kreditgeber und Kreditnehmer zusammenbringen.

Peer-to-Peer Lenders Versus Banks: Substitutes or Complements? (2019)

355


– Kurzbeschreibung der Forschungsfronten

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1389128618307126?via%3Dihub

https://ieeexplore.ieee.org/document/8436016


https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0968090X18313676?via%3Dihub

https://www.jstage.jst.go.jp/article/transinf/E102.D/2/E102.D_2018EDP7238/_article

https://academic.oup.com/rfs/article-abstract/32/5/1900/5427773?redirectedFrom=fulltext


24


7

Cloud computing Cloud Computing ist die Nutzung verschiedener Dienste wie Softwareentwicklungsplattformen, Server, Speicher und Software über das Internet.

An improved attribute-based encryption technique towards the data security in cloud computing (2019)

312

8 Medical cluster - - 284

9

IoT networks IoT ist das Netzwerk von miteinander verbundenen Dingen / Geräten, in das Sensoren, Software, Netzwerkkonnektivität und die erforderliche Elektronik eingebettet sind, die es ihnen ermöglichen, Daten zu sammeln und auszutauschen.

Threat intelligence platform for the energy sector (2019)

266

10

Sharing economy Der Begriff Sharing Economy ist ein Sammelbegriff für Geschäftsmodelle, Plattformen..., die eine geteilte Nutzung von ganz/teilweise ungenutzten Ressourcen ermöglichen.

Filamentous phages: masters of a microbial sharing economy (2019)

257

11

Energy trading systems Energy trading systems beschreibt Systeme für Kauf, Verkauf und Transport von Energien (Strom und Erdgas) von dort, wo sie erzeugt wird, zu dem Ort, an dem sie benötigt wird.

Exogenous Cost Allocation in Peer-to-Peer Electricity Markets (2019)

246

12

Blockchain technology Eine Blockchain ist ein dezentrales, verteiltes und häufig öffentliches digitales Hauptbuch, mit dem Transaktionen auf mehreren Computern aufgezeichnet werden, sodass alle beteiligten Datensätze nicht rückwirkend geändert werden können

The impact of the Bitcoin bubble of 2017 on Bitcoin's P2P market (2019)

241



https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/cpe.4364

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/spe.2705

https://www.embopress.org/doi/abs/10.15252/embr.201847427

https://ieeexplore.ieee.org/document/8630697

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S154461231830415X?via%3Dihub


25


13

Digital educational learning methods

Digitale Bildung ist der innovative Einsatz digitaler Werkzeuge und Technologien während des Lehrens und Lernens und wird oft als technologiegestütztes Lernen (TEL) oder E-Learning bezeichnet.

Uses and effects of the implementation of a digital platform in the future teachers in mathematics teaching process (2019)

232

14

Social media networks Unter Social Networking versteht man die Nutzung internetbasierter Social-Media-Websites, um mit Freunden, Kollegen, Kunden... in Verbindung zu bleiben.

A comparative study of corporate user-generated media behavior: Cross-cultural B2B context (2018)

183

15

Power control systems Leistungssteuerung ist im Allgemeinen die intelligente Auswahl der Sendeleistung in einem Kommunikationssystem, um eine gute Leistung innerhalb des Systems zu erzielen.

Peer-to-peer-based integrated grid voltage support function for smart photovoltaic inverters (2019)

151

16

P2P botnet detection Die netzwerkbasierte Botnet-Erkennung beschäftigt sich mit mit der Überwachung des Datenverkehrs innerhalb des Unternehmensnetzwerks.

An Adaptive Multi-Layer Botnet Detection Technique Using Machine Learning Classifiers (2019)

140

17

Trust modes for p2p networks

Ein Vertrauensmodell ist eine Sammlung von Regeln, die die Anwender darüber informieren, wie eine Entscheidung getroffen werden soll ->Legitimität eines digitalen Zertifikats.

A Hierarchical Trust Model for Peer-to-Peer Networks (2019)

136

18

Network traffic classification Die Verkehrsklassifizierung ist ein automatisierter Prozess, bei dem der Computernetzwerkverkehr anhand verschiedener Parameter in eine Reihe von Verkehrsklassen eingeteilt wird.

Distributed classification for image spam detection (2018)

102



https://revistavirtual.ucn.edu.co/index.php/RevistaUCN/article/view/1059



https://www.mdpi.com/2076-3417/9/11/2375

http://tsp.techscience.com/uploads/attached/file/20190425/20190425080715_19022.pdf

https://link.springer.com/article/10.1007/s11042-017-4944-y


26


19

Data replication Bei der Datenreplikation werden Daten an mehreren Standorten oder auf mehreren Knoten gespeichert. Dies ist nützlich, um die Verfügbarkeit von Daten zu verbessern.

Data Replication Based on Common Interests in P2P Social Networks (2018)

86

20

B2B branding strategies Das B2B-Branding kommuniziert, was eine Marke anders oder besonders macht. Besonders bei Plattform-Modellen kommt diese Technik immer häufiger zum Einsatz um Alleinstellungsmale (Werte, Strategie, ...) hervorzuheben.

A framework to manage business-to-business branding strategies (2019)

86

21

Network synchronization Daten-Synchronisationstechnologien dienen dazu, einen einzelnen Datensatz zwischen zwei oder mehr Geräten zu synchronisieren und Änderungen automatisch hin und her zu kopieren.

Dynamic Routing in Spectrally Spatially Flexible Optical Networks with Back-to-Back Regeneration (2018)

68

22

Device-to-device (D2D) communication

Geräte-zu-Geräte-Kommunikation in Mobilfunknetzen ist die direkte Kommunikation zwischen zwei mobilen Benutzern, ohne die Basisstation oder das Kernnetz zu überqueren.

When Social Networks Meet D2D Communications: A Survey (2019)

59

23

P2P web service systems P2P web service Systeme beschäftigen sich mit der Administration, Wiedergabe sowie Verfügbarkeit von P2P Plattformen.

Hybrid Service Discovery Approach for Peer-to-peer Web Service Systems(2018)

50

24

Cooperative localization Cooperative localization beschäftigt sich mit der vernetzten Lokalisierung drahtloser Systeme.

Soft consensus cost models for group decision making and economic interpretations (2019)

49



https://ieeexplore.ieee.org/document/8599580/

https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/EMJB-08-2018-0047/full/html

https://www.osapublishing.org/jocn/abstract.cfm?uri=jocn-10-5-523

https://www.mdpi.com/1424-8220/19/2/396

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-56991-8_21



27


25

Caching strategies Caching ist eine Technik, um die Suche nach Daten zu beschleunigen (Datenlesen). Die Daten werden hierbei direkt aus einem Cache auf dem Computer gelesen, der die Daten benötigt.

Collaborative Caching in P2P Streaming Networks (2019)

40

26

Decentralized web applications Dezentrales Rechnen ist die Zuweisung von Hardware- und Softwareressourcen zu jeder einzelnen Arbeitsstation oder jedem Bürostandort.

A Data Sharing Method Using WebRTCfor Web-Based Virtual World (2018)

38

27

Music piracy Musikpiraterie ist das Kopieren und Verteilen von Aufzeichnungen eines Musikstücks, für das die Rechteinhaber keine Einwilligung erteilt haben.

Did the RIAA's Prosecution of Music Piracy Impact Music Sales? (2018)

30

28

MobilePeerDroid systems MobilePeerDroid Systeme beschreibt Plattformen zum Teilen, Steuern und Koordinieren in mobilen Android(Betriebssystem)-Teams.

A Fuzzy-Based Approach for Improving Peer Awareness and Group Synchronization in MobilePeerDroid System (2019)

22

29

Fuzzy relations Eine Fuzzy-Aussage ist eine Aussage, die "bis zu einem gewissen Grad" wahr ist, und dieser Umfang kann oft durch einen skalierten Wert dargestellt werden ->Prüfmethode

Fuzzy relation lexicographic programming for modelling P2P file sharing system (2019)

18

30

Information flow methods Informationsfluss in einem informations-theoretischen Kontext ist die Übertragung von Informationen von einer Variablen zu einer anderen Variablen (vorgegebener Prozess).

Object-Based Information Flow Control Model in P2PPS Systems (2019)

17



https://link.springer.com/article/10.1007/s10922-018-09485-6







28


31

White dwarfs Ein Weißer Zwerg ist ein kleiner, sehr kompakter alter Stern. White Dwarf Spectra for Studies of Time Variation of the Fine Structure Constant (2019)

16

32

Medical cluster - - 11





29

Projektergebnisse Phase 1.2Zukunftstechnologien digitaler Plattformen

– Die folgenden acht Cluster sind aufgrund der immanent starke Relation zur Forschungsfrage der digitaler Plattformen sowie ihrer thematischen Extensivität ausgewählt.

Cluster 1:

P2P networks and systems

Cluster 7:

Cloud computing

Cluster 11:

Energy trading systems

Cluster 9:

IoT networks

Cluster 20:

B2B branding strategies

Cluster 17:

Trust models for P2P networks

Cluster 10:

Sharing economy

Cluster 12:

Blockchain technology


30

Projektergebnisse Phase 1.2Zeitliche Entwicklung der Zukunftstechnologien

– Um die Entwicklung der verschiedenen Themen der „digitalen Plattform“ besser verstehen zu können, ist der Datensatz in fünf verschiedene Perioden aufgeteilt und die Zusammenhänge zwischen den Perioden und der Entstehung neuer Cluster untersucht.

1538

3007 2894 28052035

Number of Papers per Period

2014-2015 2015-2016 2016-2017 2017-2018 2018-2019

Im untersuchten Zeitraum des Datensatzes (2014-2019) zeigt sich, dass sich die Anzahl der Ergebnisse von 2014-2015 auf 2015-2016 verdoppelt und in den folgenden Jahren auf dem gleichen Niveau bleibt (letzter Wert aufgrund des Analysezeitpunkts abweichend).


31


– Aus der Aufsplittung in einzelne Perioden (Grundlage hierfür bildet der gesamte Datensatz der Big Data Analytics) resultiert ein Flowchart, welches sich neu bildende Cluster und damit verbundene Strukturen visuell darstellt. Ergebnis dieser Analyse sind sechs identifizierte neue Technologiefelder.

1 Botnet command and control architecture

2 Fuzzy optimization

3 Peer-to-peer-networking

4 Data modeling

5 File replication

6 B2B branding


32


1

2

3

4

5

6

Botnet command and control architecture:

Ein Botnetz ist eine Reihe von mit dem Internet verbundenen Geräten, auf denen jeweils ein oder mehrere Bots ausgeführt werden. Das Botnetz kann mithilfe der Befehls- und Steuerungssoftware (C & C) gesteuert werden.

1

Zentralisiert Dezentralisiert

In einem dezentralen oder Peer-to-Peer-Botnetz (P2P) kommunizieren die infizierten Geräte direkt miteinander. Es gibt keinen zentralen Kontrollpunkt.

Ein zentrales Botnetz verwendet einen oder mehrere Server, um die infizierten Geräte zu koordinieren.


33


1

2

3

4

5

6

Peer-to-peer networking:

Ein Peer-to-Peer-Dienst (P2P) ist eine dezentrale Plattform, auf der zwei Personen ohne Vermittlung durch Dritte direkt miteinander interagieren. Der Trend des P2P Networking beschreibt die zunehmende Vernetzung dieser Plattformen und deren steigende Reichweite.

Fuzzy optimization:

Die Theorie der Unscharfen Mengen ist ein Hilfsmittel, welches zur Formulierung und Lösung von Systemen und Entscheidungsproblemen verwendet wird. Hierbei dienen Simulationen (durch Algorithmen) zur Optimierung von Plattformen oder neuer Modelle.

3

2


34


1

2

3

4

5

6

File replication:

Bei der Datenreplikation werden Daten an mehreren Standorten oder auf mehreren Knoten gespeichert. Dies ist nützlich, um die Verfügbarkeit von Daten zu verbessern. Plattform-Benutzer können somit dieselben Daten ohne Inkonsistenz gemeinsam nutzen.

Data modeling:

Die Datenmodellierung erleichtert die Interaktion zwischen dem Designer, dem Anwendungsprogrammierer sowie dem Endbenutzer und ist somit der erste Schritt zum. Datenbankdesign. Durch diese verbesserte Kommunikation werden Organisation und Oberfläche einer Plattform verständlicher.

5

4


35


1

2

3

4

5

6

B2B branding:

Das B2B-Branding kommuniziert, was eine Marke anders oder besonders macht. Besonders bei Plattform-Modellen kommt diese Technik immer häufiger zum Einsatz um Alleinstellungsmale (Werte, Strategie, ...) hervorzuheben.

6


36

Projektergebnisse Phase 1.2Institutionen Digitaler Plattformen

– Die Institutionen digitaler Plattformen lassen sich in sieben Hauptkategorien unterteilen. Grundlage hierfür bilden die Big Data Analytics, eine Flowchart Analyse sowie deren Auswertung zur Bewertung;

Trade

Finance

Accomodation

Tec. and knowledge

Schriftliche Auswertung der Flowchart Analyse


37


– Die Institutionen digitaler Plattformen lassen sich in drei Hauptkategorien unterteilen. Grundlage hierfür bilden die Big Data Analytics, eine Flowchart Analyse sowie deren Auswertung zur Bewertung;

Mobility

Communication

Digitale Industrie-Plattformen

Industrielle Güter und Services

Internet of Things (IoT)

Schriftliche Auswertung der Flowchart Analyse


38


– Digitale Industrie-Plattformen unterteilen sich in Industrielle Güter und Services sowie Internet of Things (IoT) Plattformen;





39


– Durch die Auswertung der bibliometrischen sowie der Flowchart Analyse werden neue Kategorien und Institutionen identifiziert:

> Neue Kategorie der digitalen Industrie Plattformen

> Neue Institutionen in verschiedenen Industrie und Wirtschaftszweigen

Mobility

Communication




Trade

Finance

Accomodation

Tec. and knowledge


40


– Die neu identifizierten Institutionen digitaler Plattformen teilen sich wie folgt auf;

Mobility

Communication




Trade

Finance

Accomodation

Tec. and knowledge

Finance:− Renvendai

Tec. and Knowledge:− SAP Litmos− Docebo− Skillshare

Trade:− Alibaba− Wingz− Suncontract

Communication:− Twitch− Whatsapp− Youtube− Instagram− IBM cloud video


41


– Die neu identifizierten Institutionen digitaler Plattformen teilen sich wie folgt auf;

Mobility

Communication




Trade

Finance

Accomodation

Tec. and knowledge

Internet of Things (IoT):− Cisco− Bosch IoT− Voith− IBM Watson− Siemens− Microsoft Azure− Carriot− M2X− SAP− ABB

Industrielle Güter/Services:− Siemens− Asseta− Thyssenkrupp− Kinnek− Verbund− Grainger− Alibaba− deX− Wecato− Mercateo


42


– Um neue Technologiefelder und damit verbundene Institutionen aufzuzeigen, werden die Ergebnisse der Flowchart Analyse mit den neu identifizierten Institutionen abgeglichen, um so nur Institutionen hervorzuheben, welche sich in einem neuen Technologiefeld befinden.

Mobility

Communication




Trade

Finance

Accomodation

Tec. and knowledge

Internet of Things (IoT):− Cisco− Bosch IoT− Voith− IBM Watson− Siemens− Microsoft Azure− Carriot− M2X− SAP− ABB

Energy trading systems:

− deX− Verbund− Suncontract

Data replication:

− IBM


43


– Die Institutionen der verschiedenen Industrie und Wirtschaftszweige lassen sich wie folgt global verteilen;

Amerika Europa Asien-Pazifik

Microsoft

Facebook

Amazon

Intel

IBMCISCO

Uber

EbayGrainger

LendingCkub

Etsy

Airbnb

LYFT

CA

TI

TUAS

VIA

WIZI

HO

BO

CA Carriots PR Prosper

TI Tinder PE Peerform

TU Turo M2 M2X

AS Asseta CO Couchsurfing

W I Wingz TW Twitter

ZI Zipcar TT Twitch

HO Homeaway LI Lithub

BO Booking UR Urbo

PR

PEM2

CO TW

TT

LI

UR

SAP

Siemens

Thyssenkrupp

Verbund

Blablacar

ABB

Voith

Bosch

FU

FU Funding Circel

W I Wimdu

SU Suncontract

M Y Mydealz.de

DO Docebo

HO Homestay

RE Reposee

IN Interhome

deXWucato

Mercateo

WISU

MY

DO

HO RE

IN

Tencent

Alibaba

DiDi

OLA

Grap

PeerBerryRenrendai

Marktanteil in %

2019

2018

2017

67

70

65

4

4

3

27

27

30


44

Projektergebnisse Phase 1.2Fazit und nächste Schritte für Phase 2.2

– Die geplanten Ergebnisse der Phase 1.1. konnten alle erarbeitet werden.

– Als nächste Schritte sind geplant

> Analyse der Diffusionsmodelle

> Modellbildung zur Diffusion emergenter Technologien und Institutionen digitaler Plattformen der Ergebnisse aus Phase 1

» Plattformen basieren auf so genannten Netzeffekten;

» Der Wert oder die Attraktivität eines Netzwerkgutes ist also abhängig von der Anzahl der Nutzer und der Anzahl der Komplementärguter!

> Aufarbeitung der Ergebnisse zur Präsentation auf einschlägigen Konferenzen und in der Lehre & Weiterbildung

> Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Praxis:


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Inhalt

4 Besondere Resultate


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Besondere Resultate

Projektresultat Institution

3 Masterarbeiten:

1. “Sharing Economy & Digital Ecosystems”2. “Local Effects of Global Platforms - How do platforms

influence former local industries?”3. “Startups and Platforms facing the chicken-and-egg problem”

Universität Liechtenstein

Diplomarbeiten Nordakademie

Masterseminar mit 20 Teilnehmern am 22.2.2020 Nordakademie

Aktuelle Forschungskooperation:1. “Learning to Raise Money – How Entrepreneurs Learn from

Failed Crowdfunding Campaigns” 2. “Trusting the Crowd: Effects of Crowdfunding on Venture

Capital Syndicates”3. “Initial Coin Offerings and the Cryptocurrency Hype”

CopenhagenBusiness School / TU Darmstadt / Universität Mainz


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Inhalt

5 Projektfinanzen: Plan vs Ist


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Projektfinanzen Plan vs Ist

– Die Projektfinanzierung läuft gemäß Plan.

– Bisher wurden 50 000 EUR an Personalmittel abgerufen. Personalkosten der Uni Ulm wurden und müssen nicht angerufen werden, dies wird durch internes Personal Uni Liechtenstein Uni kompensiert.

– Die 24 000 EUR an Lizenzen, Website und Publikationen sind für die Transferphase aufgespart.

– Verrechnung von 5 000 EUR an NAK steht noch aus, wird nach Abwicklung der Masterarbeiten ausbezahlt.

– Um die weitere Projektabwicklung sicherzustellen, sollte im Februar, März wieder eine Kompensation in Höhe von 50‘000 EUR erfolgen.


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Inhalt

6 Weiteres Vorgehen


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Weiteres Vorgehen

– Auf der Basis der Ergebnisse der Phase 1, wird in Phase 2.1 die Modellbildung und Hypothesenformulierung durchgeführt und in Phase 2.2. Modelle zur Diffusion von Technologien und Institutionen analysiert bis Ende Mai 2020.

Zeit6 Monate 9 Monate 3 Monate

Stand Ende Dez 2019

Mai 2020 September 2020

November 2020


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Kontakt

Prof. Dr. Leo Brecht

[email protected]

Ass. Prof. Dr. Ferdinand Thies

[email protected]

Universität LiechtensteinInstitut für Entrepreneurship

Fürst-Franz-Josef-Strasse9490 Vaduz

Liechtenstein

www.uni.li

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]

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