stringtranslate.com

Efecto de red

Diagrama que ilustra el efecto de red en algunas redes telefónicas sencillas. Las líneas representan llamadas potenciales entre teléfonos. A medida que aumenta el número de teléfonos conectados a la red, aumenta el número de llamadas potenciales disponibles para cada teléfono y aumenta la utilidad de cada teléfono, nuevo y existente.

En economía , un efecto de red (también llamado externalidad de red o economías de escala del lado de la demanda ) es el fenómeno por el cual el valor o la utilidad que un usuario obtiene de un bien o servicio depende del número de usuarios de productos compatibles. Los efectos de red son típicamente sistemas de retroalimentación positiva , lo que resulta en que los usuarios obtengan cada vez más valor de un producto a medida que más usuarios se unen a la misma red. La adopción de un producto por un usuario adicional se puede dividir en dos efectos: un aumento en el valor para todos los demás usuarios ( efecto total ) y también la mejora de la motivación de otros no usuarios para usar el producto ( efecto marginal ). [1]

Los efectos de red pueden ser directos o indirectos. Los efectos de red directos surgen cuando la utilidad de un usuario determinado aumenta con el número de otros usuarios del mismo producto o tecnología, lo que significa que la adopción de un producto por parte de diferentes usuarios es complementaria. [2] Este efecto es independiente de los efectos relacionados con el precio, como un beneficio para los usuarios existentes resultante de las disminuciones de precios a medida que más usuarios se unen. Los efectos de red directos se pueden ver con los servicios de redes sociales , incluidos Twitter , Facebook , Airbnb , Uber y LinkedIn ; dispositivos de telecomunicaciones como el teléfono ; y servicios de mensajería instantánea como MSN , AIM o QQ . [3] Los efectos de red indirectos (o entre grupos) surgen cuando hay "al menos dos grupos de clientes diferentes que son interdependientes, y la utilidad de al menos un grupo crece a medida que el otro grupo (o los otros grupos) crece". [4] Por ejemplo, el hardware puede volverse más valioso para los consumidores con el crecimiento del software compatible.

Los efectos de red suelen confundirse con economías de escala , que describen la disminución de los costos de producción promedio en relación con el volumen total de unidades producidas. Las economías de escala son un fenómeno común en las industrias tradicionales, como la manufactura, mientras que los efectos de red son más frecuentes en las industrias de la nueva economía , en particular las tecnologías de la información y la comunicación . Los efectos de red son la contraparte de la demanda de las economías de escala, ya que funcionan aumentando la disposición de un cliente a pagar lo debido en lugar de disminuir el costo promedio del proveedor. [5]

Al alcanzar la masa crítica, puede producirse un efecto de arrastre . A medida que la red se vuelve más valiosa con cada nuevo usuario, más personas se ven incentivadas a adoptarla, lo que da lugar a un ciclo de retroalimentación positiva . Los equilibrios múltiples y un monopolio de mercado son dos posibles resultados clave en los mercados que presentan efectos de red. Las expectativas de los consumidores son clave para determinar qué resultados se obtendrán.

Orígenes

Los efectos de red fueron un tema central en los argumentos de Theodore Vail , el primer presidente de Bell Telephone después de la patente , para obtener un monopolio sobre los servicios telefónicos de EE. UU. En 1908, cuando presentó el concepto en el informe anual de Bell, había más de 4000 centrales telefónicas locales y regionales, la mayoría de las cuales finalmente se fusionaron en el Sistema Bell .

Los efectos de red fueron popularizados por Robert Metcalfe , enunciados como la ley de Metcalfe . Metcalfe fue uno de los co-inventores de Ethernet y cofundador de la empresa 3Com . Al vender el producto, Metcalfe argumentó que los clientes necesitaban que las tarjetas Ethernet crecieran por encima de cierta masa crítica si querían cosechar los beneficios de su red. [6] Según Metcalfe, la lógica detrás de la venta de tarjetas de red era que el costo de la red era directamente proporcional al número de tarjetas instaladas, pero el valor de la red era proporcional al cuadrado del número de usuarios. Esto se expresó algebraicamente como tener un costo de N y un valor de N 2 . Si bien los números reales detrás de esta propuesta nunca fueron firmes, el concepto permitió a los clientes compartir el acceso a recursos costosos como unidades de disco e impresoras, enviar correo electrónico y, finalmente, acceder a Internet. [7]

La teoría económica del efecto de red fue desarrollada significativamente entre 1985 y 1995 por los investigadores Michael L. Katz, Carl Shapiro, Joseph Farrell y Garth Saloner. [8] El autor, empresario de alta tecnología Rod Beckstrom presentó un modelo matemático para describir redes que están en un estado de efecto de red positivo en BlackHat y Defcon en 2009 y también presentó el efecto de red inverso con un modelo económico para definirlo. [9] Debido a la retroalimentación positiva que a menudo se asocia con el efecto de red, la dinámica de sistemas se puede utilizar como un método de modelado para describir los fenómenos. [10] El boca a boca y el modelo de difusión de Bass también son potencialmente aplicables. [11] El siguiente gran avance ocurrió entre 2000 y 2003 cuando los investigadores Geoffrey G Parker , Marshall Van Alstyne , [12] [ fuente no primaria necesaria ] Jean-Charles Rochet y Jean Tirole [13] [ fuente no primaria necesaria ] desarrollaron de forma independiente la literatura de mercado bilateral que muestra cómo las externalidades de red que cruzan grupos distintos pueden llevar a una fijación de precios libre para uno de esos grupos.

Evidencia y consecuencias

La dinámica de la actividad en las plataformas en línea, como lo indican las publicaciones en las redes sociales, revela consecuencias económicas a largo plazo de los efectos de red tanto en la economía en línea como fuera de línea.
Una nueva investigación sobre diversidad en línea revela pistas sobre los resultados a largo plazo de los efectos de red en la economía global.

Si bien la diversidad de fuentes está en declive, existe una fuerza compensatoria de funcionalidad cada vez mayor con nuevos servicios, productos y aplicaciones, como servicios de transmisión de música (Spotify), programas de intercambio de archivos (Dropbox) y plataformas de mensajería (Messenger, WhatsApp y Snapchat). Otro hallazgo importante fue el drástico aumento de la tasa de mortalidad infantil de los sitios web, y los actores dominantes en cada nicho funcional, una vez establecidos, defienden su territorio con más fervor que nunca.

Por otra parte, el aumento del efecto de red no siempre trae consigo un aumento proporcional de los beneficios. El que los usuarios adicionales aporten más valor depende de la mercantilización de la oferta, del tipo de usuario adicional y de la naturaleza de los sustitutos . [14] Por ejemplo, las redes sociales pueden llegar a un punto de inflexión, después del cual los usuarios adicionales ya no aportan más valor. Esto podría atribuirse al hecho de que, a medida que más personas se unen a la red, sus usuarios están menos dispuestos a compartir contenido personal y el sitio se centra más en las noticias y el contenido público. [14]

Ciencias económicas

La economía de redes se refiere a la economía empresarial que se beneficia del efecto red. Esto ocurre cuando el valor de un bien o servicio aumenta cuando otros compran el mismo bien o servicio. Algunos ejemplos son sitios web como eBay o iVillage , donde la comunidad se reúne y comparte ideas para ayudar a que el sitio web se convierta en una mejor organización empresarial.

En el ámbito de la sostenibilidad , la economía de redes se refiere a la colaboración entre múltiples profesionales (arquitectos, diseñadores o empresas relacionadas) para desarrollar productos y tecnologías sostenibles. Cuantas más empresas participen en la producción respetuosa con el medio ambiente, más fácil y barato será producir nuevos productos sostenibles. [15] Por ejemplo, si nadie produce productos sostenibles, es difícil y caro diseñar una casa sostenible con materiales y tecnología personalizados. Pero debido a la economía de redes, cuantas más industrias participen en la creación de dichos productos, más fácil será diseñar un edificio ambientalmente sostenible.

Otro beneficio de la economía de redes en un campo determinado es la mejora que resulta de la competencia y la creación de redes dentro de una industria.

Adopción y competencia

Masa crítica

En las primeras fases de una tecnología de red, los incentivos para adoptar la nueva tecnología son bajos. Una vez que un cierto número de personas ha adoptado la tecnología, los efectos de red se vuelven lo suficientemente significativos como para que la adopción se convierta en una estrategia dominante . Este punto se denomina masa crítica. En el punto de masa crítica, el valor obtenido del bien o servicio es mayor o igual al precio pagado por el bien o servicio. [16]

Cuando un producto alcanza una masa crítica, los efectos de red impulsarán el crecimiento posterior hasta que se alcance un equilibrio estable. [17] Por lo tanto, una preocupación empresarial clave debe ser cómo atraer a los usuarios antes de alcanzar la masa crítica. La calidad crítica está estrechamente relacionada con las expectativas del consumidor, que se verán afectadas por el precio y la calidad de los productos o servicios, la reputación de la empresa y la ruta de crecimiento de la red. [2] Por lo tanto, una forma es confiar en la motivación extrínseca, como un pago, una exención de tarifas o una solicitud para que los amigos se registren. [18] Una estrategia más natural es construir un sistema que tenga suficiente valor sin efectos de red, al menos para los primeros usuarios . Luego, a medida que aumenta el número de usuarios, el sistema se vuelve aún más valioso y puede atraer una base de usuarios más amplia. [19]

Límites al crecimiento

El crecimiento de la red generalmente no es infinito y tiende a estancarse cuando alcanza la saturación del mercado (todos los clientes ya se han unido) o los rendimientos decrecientes hacen que la adquisición de los últimos clientes sea demasiado costosa.

Las redes también pueden dejar de crecer o colapsar si no tienen suficiente capacidad para manejar el crecimiento. Por ejemplo, una red telefónica sobrecargada que tiene tantos clientes que se congestiona, lo que genera señales de ocupado , la imposibilidad de obtener un tono de marcado y una mala atención al cliente . Esto crea un riesgo de que los clientes se pasen a una red rival debido a la capacidad inadecuada del sistema existente. Después de este punto, cada usuario adicional disminuye el valor obtenido por todos los demás usuarios.

Los sistemas peer-to-peer (P2P) son redes diseñadas para distribuir la carga entre su grupo de usuarios. En teoría, esto permite que las redes P2P se escalen indefinidamente. El servicio de telefonía basado en P2P, Skype, se beneficia de este efecto y su crecimiento está limitado principalmente por la saturación del mercado. [20]

Inclinación del mercado

Los efectos de red dan lugar al resultado potencial de un cambio de tendencia en el mercado, definido como "la tendencia de un sistema a alejarse de sus rivales en popularidad una vez que ha obtenido una ventaja inicial". [21] El cambio de tendencia da lugar a un mercado en el que sólo un bien o servicio domina y la competencia se ve sofocada, y puede dar lugar a un monopolio . Esto se debe a que los efectos de red tienden a incentivar a los usuarios a coordinar su adopción de un único producto. Por lo tanto, el cambio de tendencia puede dar lugar a una forma natural de concentración del mercado en los mercados que muestran efectos de red. [22] Sin embargo, la presencia de efectos de red no implica necesariamente que un mercado se vaya a inclinar; deben cumplirse las siguientes condiciones adicionales:

  1. La utilidad que los usuarios obtienen de los efectos de red debe ser superior a la utilidad que obtienen de la diferenciación.
  2. Los usuarios deben tener altos costos de multihoming (es decir, adoptar más de una red competitiva)
  3. Los usuarios deben tener altos costos de cambio

Si no se cumple alguna de estas tres condiciones, el mercado puede no inclinarse y pueden coexistir múltiples productos con cuotas de mercado significativas. [4] Un ejemplo de ello es el mercado de mensajería instantánea de Estados Unidos, que siguió siendo un oligopolio a pesar de los importantes efectos de red. Esto puede atribuirse a los bajos costes de multihoming y de cambio de proveedor que afrontan los usuarios.

El efecto de volatilidad del mercado no implica un éxito permanente en un mercado determinado. La competencia puede volver a introducirse en el mercado debido a shocks como el desarrollo de nuevas tecnologías. Además, si el precio se eleva por encima de la disposición a pagar de los clientes, esto puede revertir el efecto de volatilidad del mercado. [4]

Equilibrios múltiples y expectativas

Los efectos de red suelen dar lugar a múltiples resultados de equilibrio potenciales del mercado. El determinante clave en el que se manifestará el equilibrio son las expectativas de los participantes del mercado, que se cumplen por sí mismas. [2] Dado que los usuarios están incentivados a coordinar su adopción, tenderán a adoptar el producto que esperan que atraiga al mayor número de usuarios. Estas expectativas pueden estar condicionadas por la dependencia de la trayectoria, como la ventaja percibida de ser el primero en actuar , que puede dar lugar a un bloqueo . El ejemplo más citado de dependencia de la trayectoria es el teclado QWERTY , que debe su ubicuidad al establecimiento de una ventaja temprana en la industria del diseño de teclados y a los altos costos de cambio, en lugar de a una ventaja inherente sobre los competidores. Otras influencias clave de las expectativas de adopción pueden ser reputacionales (por ejemplo, una empresa que ha producido previamente productos de alta calidad puede verse favorecida frente a una nueva empresa). [23]

Los mercados con efectos de red pueden dar como resultado resultados de equilibrio ineficientes. Con la adopción simultánea, los usuarios pueden no coordinarse en pos de un único producto acordado, lo que da lugar a una fragmentación entre diferentes redes, o pueden coordinarse para quedarse con un producto diferente del que es mejor para ellos. [2]

Ciclo de vida de la tecnología

Si una tecnología o empresa existente cuyos beneficios se basan en gran medida en los efectos de red empieza a perder cuota de mercado frente a un competidor, como una tecnología disruptiva o una competencia basada en estándares abiertos , los beneficios de los efectos de red se reducirán para la empresa dominante y aumentarán para la competidora. En este modelo, se llega a un punto de inflexión en el que los efectos de red de la competidora dominan a los de la anterior competidora, y esta última se ve obligada a entrar en un declive acelerado, mientras que la competidora se hace con la posición anterior de la anterior. [24]

Tanto el sistema de video doméstico (VHS) de la empresa japonesa JVC como el Betamax de Sony pueden utilizarse en videograbadoras (VCR), pero ambas tecnologías no son compatibles. Por lo tanto, la videograbadora que sirve para un tipo de casete no puede caber en otro. La tecnología VHS fue superando gradualmente a Betamax en la competencia. Al final, Betamax perdió su cuota de mercado original y fue sustituida por VHS. [25]

Externalidades negativas de la red

Las externalidades de red negativas, en sentido matemático, son aquellas que tienen un efecto negativo en comparación con los efectos de red normales (positivos). Así como las externalidades de red positivas (efectos de red) causan retroalimentación positiva y crecimiento exponencial , las externalidades de red negativas también son causadas por la retroalimentación positiva que resulta en un decaimiento exponencial . [26] El efecto de red negativo no debe confundirse con la retroalimentación negativa. [27] La ​​retroalimentación negativa son las fuerzas que empujan hacia el equilibrio y son responsables de la estabilidad.

Además, las externalidades negativas de la red tienen cuatro características, a saber, más reintentos de inicio de sesión, tiempos de consulta más largos, tiempos de descarga más largos y más intentos de descarga. [ non sequitur (ver discusión ) ] [28] Por lo tanto, la congestión ocurre cuando la eficiencia de una red disminuye a medida que más personas la usan, y esto reduce el valor para las personas que ya la usan. La congestión del tráfico que sobrecarga la autopista y la congestión de la red en conexiones con ancho de banda limitado muestran externalidades negativas de red. [29]

La paradoja de Braess sugiere que agregar rutas a través de una red puede tener un efecto negativo en el rendimiento de la red. [30]

Interoperabilidad

La interoperabilidad tiene el efecto de hacer que la red sea más grande y, por lo tanto, aumenta el valor externo de la red para los consumidores. La interoperabilidad logra esto principalmente al aumentar las conexiones potenciales y, en segundo lugar, al atraer nuevos participantes a la red. Otros beneficios de la interoperabilidad incluyen una menor incertidumbre, menor dependencia, menor mercantilización y competencia basada en el precio. [31]

La interoperabilidad se puede lograr mediante la estandarización u otro tipo de cooperación. Las empresas que participan en la promoción de la interoperabilidad se enfrentan a una tensión entre la cooperación con sus competidores para aumentar el mercado potencial de productos y la competencia por la participación en el mercado. [32]

Compatibilidad e incompatibilidad

La compatibilidad de productos está estrechamente relacionada con las externalidades de red en la competencia entre empresas, que se refieren a dos sistemas que pueden funcionar juntos sin cambiar. Los productos compatibles se caracterizan por una mejor adecuación a los clientes, de modo que pueden disfrutar de todos los beneficios de la red sin tener que comprar productos de la misma empresa. Sin embargo, no sólo los productos compatibles intensificarán la competencia entre empresas, lo que hará que los usuarios que habían comprado productos pierdan sus ventajas, sino que también las redes propietarias pueden elevar los estándares de entrada a la industria. En comparación con las grandes empresas con mejor reputación o fortaleza, las empresas más débiles o las redes pequeñas estarán más inclinadas a elegir productos compatibles. [33]

Además, la compatibilidad de los productos favorece el aumento de la cuota de mercado de la empresa. Por ejemplo, el sistema Windows es famoso por su compatibilidad operativa, lo que satisface la diversificación de otras aplicaciones por parte de los consumidores. Como proveedor de sistemas Windows, Microsoft se beneficia de los efectos indirectos de red, que provocan el crecimiento de la cuota de mercado de la empresa. [34]

La incompatibilidad es lo opuesto a la compatibilidad, ya que la incompatibilidad de productos agravará la segmentación del mercado y reducirá la eficiencia, además de perjudicar los intereses de los consumidores y aumentar la competencia. El resultado de la competencia entre redes incompatibles depende de la secuencia completa de adopción y de las preferencias tempranas de los adoptantes. [35] La competencia efectiva determina la participación de mercado de las empresas, lo que es históricamente importante. [36] Dado que la base instalada puede aportar directamente más beneficios a la red y aumentar las expectativas de los consumidores, lo que tendrá un impacto positivo en la implementación fluida de los efectos de red posteriores.

Estándares abiertos versus estándares cerrados

En las tecnologías de la información y la comunicación, los estándares y las interfaces abiertos suelen desarrollarse mediante la participación de múltiples empresas y, por lo general, se considera que proporcionan un beneficio mutuo. Pero, en los casos en que los protocolos o interfaces de comunicación pertinentes son estándares cerrados, el efecto de red puede otorgar a la empresa que controla esos estándares un poder monopólico. Los profesionales de la informática consideran en general que la corporación Microsoft mantiene su monopolio a través de estos medios. Un método observado que utiliza Microsoft para sacar provecho del efecto de red se denomina " Abrazar, extender y extinguir" . [37]

Mirabilis es una start-up israelí pionera en mensajería instantánea (IM) que fue adquirida por America Online . Al ofrecer su producto ICQ de forma gratuita y evitar la interoperabilidad entre su software cliente y otros productos, pudieron dominar temporalmente el mercado de la mensajería instantánea. La tecnología de mensajería instantánea ha completado el uso desde el hogar hasta el lugar de trabajo, debido a su mayor velocidad de procesamiento y características de proceso simplificadas. Debido al efecto de red, los nuevos usuarios de mensajería instantánea obtuvieron mucho más valor al elegir usar el sistema Mirabilis (y unirse a su gran red de usuarios) que al usar un sistema de la competencia. Como era típico en esa época, la empresa nunca hizo ningún intento de generar ganancias a partir de su posición dominante antes de vender la empresa. [38]

El efecto red como ventaja competitiva

El efecto de red puede influir significativamente en el panorama competitivo de una industria. Según Michael E. Porter , un efecto de red fuerte podría reducir la amenaza de nuevos participantes, que es una de las cinco principales fuerzas competitivas que actúan sobre una industria. Las barreras persistentes a la entrada en un mercado pueden ayudar a las empresas establecidas a defenderse de la competencia y mantener o aumentar su participación de mercado , manteniendo al mismo tiempo la rentabilidad y el rendimiento del capital. [39]

Estas características atractivas son una de las razones que han permitido a las empresas de plataformas como Amazon, Google o Facebook crecer rápidamente y crear valor para los accionistas. [40] Por otro lado, el efecto de red puede dar lugar a una alta concentración de poder en una industria, o incluso a un monopolio . Esto suele dar lugar a un mayor escrutinio por parte de los reguladores que intentan restablecer una competencia sana, como suele ocurrir con las grandes empresas tecnológicas. [41]

Ejemplos

Teléfono

Los efectos de red son el beneficio incremental que obtiene cada usuario por cada nuevo usuario que se une a una red. [42] Un ejemplo de un efecto de red directo es el teléfono . Originalmente, cuando solo un pequeño número de personas poseía un teléfono, el valor que proporcionaba era mínimo. No solo era necesario que otras personas poseyeran un teléfono para que fuera útil, sino que también tenía que estar conectado a la red a través del hogar del usuario. A medida que la tecnología avanzaba, se volvió más asequible para la gente poseer un teléfono. Esto creó más valor y utilidad debido al aumento de usuarios. Finalmente, el aumento del uso a través del crecimiento exponencial llevó a que el teléfono sea utilizado por casi todos los hogares, lo que agregó más valor a la red para todos los usuarios. Sin el efecto de red y los avances tecnológicos, el teléfono no tendría ni de lejos la cantidad de valor o utilidad que tiene hoy. [43]

Intercambios financieros

Las transacciones en el ámbito financiero pueden presentar un efecto de red. A medida que aumenta el número de vendedores y compradores en el mercado de valores que tienen información simétrica, aumenta la liquidez y disminuyen los costos de transacción. [44] [ verificación fallida ] Esto atrae a un mayor número de compradores y vendedores al mercado de valores.

La ventaja de red de las bolsas financieras se hace evidente en la dificultad que tienen las bolsas emergentes para desbancar a una bolsa dominante. Por ejemplo, la Bolsa de Comercio de Chicago ha conservado un dominio abrumador en la negociación de futuros de bonos del Tesoro de Estados Unidos a pesar de la puesta en marcha de la negociación de contratos de futuros idénticos en Eurex US. De manera similar, la Bolsa Mercantil de Chicago ha mantenido su dominio en la negociación de futuros de tasas de interés de eurobonos a pesar del desafío de Euronext.Liffe .

Criptomonedas y cadenas de bloques

Las criptomonedas como Bitcoin y las cadenas de bloques de contratos inteligentes como Ethereum también exhiben efectos de red.

Las propiedades únicas de Bitcoin lo convierten en un activo atractivo para los usuarios e inversores. Cuantos más usuarios se unan a la red, más valioso se vuelve el activo y más segura se vuelve la red. Este método crea incentivos para que los usuarios se unan, de modo que cuando la red y la comunidad crecen, se produce un efecto de red, lo que aumenta la probabilidad de que también se unan nuevas personas. Bitcoin proporciona a sus usuarios un valor financiero a través del efecto de red, lo que puede generar más inversores debido al atractivo de la ganancia financiera. Este es un ejemplo de un efecto de red indirecto, ya que el valor solo aumenta debido a la creación de la red inicial. [45]

Las cadenas de bloques de contratos inteligentes pueden producir efectos de red a través de la red social de individuos que utilizan una cadena de bloques para asegurar sus transacciones. Las redes de infraestructura pública como Ethereum y otras pueden facilitar que entidades que no confían explícitamente entre sí colaboren de manera significativa, incentivando el crecimiento de la red. Sin embargo, a partir de 2019, dichas redes crecen más lentamente debido a la falta de requisitos particulares como la privacidad y la escalabilidad . [46]

Software

El software informático, ampliamente utilizado, se beneficia de poderosos efectos de red. La característica de la compra de software es que se ve fácilmente influenciada por las opiniones de los demás, por lo que la base de clientes del software es la clave para lograr un efecto de red positivo. Aunque la motivación de los clientes para elegir un software está relacionada con el producto en sí, la interacción con los medios y las recomendaciones de boca en boca de los clientes que lo han comprado pueden aumentar la posibilidad de que el software se utilice con otros clientes que no lo han comprado, lo que da lugar a efectos de red. [47]

En 2007, Apple lanzó el iPhone, seguido por la tienda de aplicaciones . La mayoría de las aplicaciones de iPhone dependen en gran medida de la existencia de fuertes efectos de red. Esto permite que el software crezca en popularidad muy rápidamente y se extienda a una gran base de usuarios con una necesidad de marketing muy limitada. El modelo de negocio Freemium ha evolucionado para aprovechar estos efectos de red lanzando una versión gratuita que no limitará la adopción ni a ningún usuario y luego cobrará por funciones premium como fuente principal de ingresos. Además, algunas empresas de software lanzarán versiones de prueba gratuitas durante el período de prueba para atraer compradores y reducir su incertidumbre. La duración del tiempo gratuito está relacionada con el efecto de red. Cuanto más comentarios positivos reciba la empresa, más corto será el tiempo de prueba gratuito. [48]

Las empresas de software (por ejemplo, Adobe o Autodesk ) suelen ofrecer importantes descuentos a los estudiantes. [49] Al hacerlo, estimulan intencionalmente el efecto de red: cuanto más estudiantes aprenden a utilizar un determinado programa, resulta más viable que las empresas y los empleadores lo utilicen también. Y cuanto más exigen los empleadores una determinada habilidad, mayor es el beneficio que recibirán los empleados por aprenderla. Esto crea un ciclo de autorreforzamiento, que fortalece aún más el efecto de red.

Sitios web

Muchos sitios web se benefician de un efecto de red. Un ejemplo son los mercados y las bolsas web. Por ejemplo, eBay no sería un sitio especialmente útil si las subastas no fueran competitivas. A medida que aumenta el número de usuarios de eBay, las subastas se vuelven más competitivas, lo que hace subir los precios de las ofertas de los artículos. Esto hace que valga más la pena vender en eBay y atrae a más vendedores a eBay, lo que, a su vez, vuelve a hacer bajar los precios debido al aumento de la oferta. El aumento de la oferta atrae a más compradores a eBay. Básicamente, a medida que aumenta el número de usuarios de eBay, los precios caen y la oferta aumenta, y cada vez más personas encuentran útil el sitio.

Los efectos de red se utilizaron como justificación de los modelos de negocio de algunas de las empresas punto-com a finales de los años 1990. Estas empresas operaban bajo la creencia de que cuando aparecía un nuevo mercado con fuertes efectos de red, las empresas debían preocuparse más por aumentar su cuota de mercado que por volverse rentables . La justificación era que la cuota de mercado determinaría qué empresa podría establecer estándares técnicos y de marketing y dar a estas empresas una ventaja de ser pioneras . [50]

Los sitios web de redes sociales son buenos ejemplos. Cuantas más personas se registren en un sitio web de redes sociales, más útil será el sitio web para quienes lo utilicen. [51]

Google utiliza el efecto de red en su negocio publicitario con su servicio Google AdSense . AdSense coloca anuncios en muchos sitios pequeños, como blogs , utilizando la tecnología de Google para determinar qué anuncios son relevantes para qué blogs. Por lo tanto, el servicio parece tener como objetivo servir como un intercambio (o red publicitaria) para unir a muchos anunciantes con muchos sitios pequeños. En general, cuantos más blogs pueda alcanzar AdSense, más anunciantes atraerá, lo que lo convierte en la opción más atractiva para más blogs.

En cambio, el valor de un sitio de noticias es proporcional principalmente a la calidad de los artículos, no al número de personas que lo utilizan. De manera similar, la primera generación de motores de búsqueda experimentó poco efecto de red, ya que el valor del sitio se basaba en el valor de los resultados de búsqueda. Esto permitió a Google ganar usuarios de Yahoo! sin demasiados problemas, una vez que los usuarios creyeron que los resultados de búsqueda de Google eran superiores. Algunos comentaristas confundieron el valor de la marca Yahoo! (que aumenta a medida que más personas la conocen) con un efecto de red que protege su negocio publicitario.

Ancho de vía

Se muestra el ancho de vía dominante en cada país

Existen fuertes efectos de red en la elección inicial del ancho de vía y en las decisiones de conversión de ancho de vía . Incluso cuando se colocan vías aisladas que no están conectadas a ninguna otra línea, los instaladores de vías suelen elegir un ancho de vía estándar para poder utilizar material rodante disponible en el mercado. Aunque unos pocos fabricantes fabrican material rodante que se puede adaptar a diferentes anchos de vía, la mayoría fabrica material rodante que solo funciona con uno de los anchos de vía estándar. Esto se aplica incluso a los sistemas ferroviarios urbanos , donde históricamente los tranvías y, en menor medida, los metros venían en una amplia gama de anchos de vía diferentes; hoy en día, prácticamente todas las redes nuevas se construyen con un puñado de anchos de vía y, en su gran mayoría, con ancho estándar .

Tarjetas de crédito

Para las tarjetas de crédito que ahora se usan ampliamente, las aplicaciones a gran escala en el mercado están estrechamente relacionadas con los efectos de red. La tarjeta de crédito, como uno de los métodos de pago monetarios en la economía actual, [52] que se originó en 1949. Las primeras investigaciones sobre la circulación de tarjetas de crédito a nivel minorista encontraron que las tasas de interés de las tarjetas de crédito no se vieron afectadas por las tasas de interés macroeconómicas y permanecieron casi sin cambios. Más tarde, las tarjetas de crédito ingresaron gradualmente al nivel de red debido a los cambios en las prioridades políticas y se convirtieron en una tendencia popular en el pago en la década de 1980. [50] Los diferentes niveles de tarjetas de crédito se benefician de dos tipos de efectos de red. La aplicación de las tarjetas de crédito está relacionada con los efectos de red externos, que se deben a que cuando esto se ha convertido en un método de pago, y más personas usan tarjetas de crédito. Cada persona adicional usa la misma tarjeta de crédito, el valor de las personas restantes que usan la tarjeta de crédito aumentará. [25] Además, el sistema de tarjetas de crédito a nivel de red podría verse como un mercado de dos caras . Por un lado, el número de titulares de tarjetas atrae a los comerciantes a usar tarjetas de crédito como método de pago. Por otra parte, un número cada vez mayor de comerciantes también puede atraer a más nuevos titulares de tarjetas. En otras palabras, el uso de tarjetas de crédito ha aumentado significativamente entre los comerciantes, lo que conduce a un aumento del valor. Esto puede, a la inversa, aumentar el valor de la tarjeta de crédito del titular de la tarjeta y el número de usuarios. Además, los servicios de tarjetas de crédito también muestran un efecto de red entre los descuentos de los comerciantes y la accesibilidad al crédito. Cuando aumenta la accesibilidad al crédito y se pueden obtener mayores ventas, los comerciantes están dispuestos a que los emisores de tarjetas de crédito les apliquen más descuentos. [53]

Visa se ha convertido en un líder en la industria de pagos electrónicos gracias al efecto de red de las tarjetas de crédito como ventaja competitiva. Hasta 2016, la participación de mercado de tarjetas de crédito de Visa ha aumentado de una cuarta parte a la mitad en cuatro años. Visa se beneficia del efecto de red, ya que cada titular adicional de una tarjeta Visa es más atractivo para los comerciantes, y los comerciantes también pueden atraer a más nuevos titulares de tarjetas a través de la marca. En otras palabras, la popularidad y la conveniencia de Visa en el mercado de pagos electrónicos hacen que más personas y comerciantes opten por utilizar Visa, lo que aumenta enormemente el valor de Visa. [54]

Véase también

Referencias

  1. ^ Shapiro, Carl; Varian, Hal R. (1999). Las reglas de la información: una guía estratégica para la economía de redes. Boston: Harvard Business School Press. ISBN 0-87584-863-X. OCLC  39210116. Archivado desde el original el 4 de febrero de 2023. Consultado el 31 de octubre de 2020 .
  2. ^ abcd Jones, Garett (ed.). El nuevo diccionario Palgrave de economía (tercera edición). Londres. ISBN 978-1-349-95189-5. OCLC  1029103812. Archivado desde el original el 4 de febrero de 2023. Consultado el 30 de octubre de 2020 .
  3. ^ Klemperer, P. (2018). El nuevo diccionario Palgrave de economía . Londres: Macmillan Publishers Ltd.
  4. ^ abc Hagiui, Andrei (2018). La enciclopedia Palgrave de gestión estratégica . Cambridge, Mass.: Macmillan Publishers Ltd., págs. 1104-1107.
  5. ^ Blume, Lawrence E.; (Firma), Palgrave Macmillan; Durlauf, Steven N. (2019). El nuevo diccionario Palgrave de economía (Living ed.). Londres. ISBN 978-1-349-95121-5.OCLC 1111663693  .{{cite book}}: CS1 maint: location missing publisher (link)
  6. ^ "Todo está en tu cabeza". Forbes . 2007-05-07. Archivado desde el original el 2023-02-04 . Consultado el 2010-12-10 .
  7. ^ Madureira, António; den Hartog, Frank; Bouwman, Harry ; Baken, Nico (2013). "Validación empírica de la ley de Metcalfe: cómo han cambiado los patrones de uso de Internet con el tiempo". Economía y política de la información . 25 (4): 246–256. doi :10.1016/j.infoecopol.2013.07.002.
  8. ^ Blind, Knut (2004). La economía de los estándares: teoría, evidencia, política . Edward Elgar Publishing. ISBN 978-1-84376-793-0.
  9. ^ Buley, Taylor (31 de julio de 2009). "Cómo valorar sus redes". Forbes . Archivado desde el original el 4 de febrero de 2023. Consultado el 10 de diciembre de 2010 .
  10. ^ Kumar, Ravi (30 de julio de 2018). "Entender los conceptos básicos de los efectos de red: el poder de la plataforma". Medium . Archivado desde el original el 4 de febrero de 2023 . Consultado el 30 de octubre de 2020 .
  11. ^ Jorgenson, Eric (6 de mayo de 2020). "El poder de los efectos de red: por qué son tan valiosos para las empresas y cómo aprovecharlos". Medium . Archivado desde el original el 4 de febrero de 2023 . Consultado el 30 de octubre de 2020 .
  12. ^ Parker, Geoffrey; VanAlstyne, Marshall (1 de octubre de 2000). "Externalidades de la red y bienes de información gratuitos". Actas de la 2.ª conferencia de la ACM sobre comercio electrónico . Vol. 2. págs. 107-116. doi : 10.1145/352871.352883 . ISBN. 1581132727.S2CID17807222  .​
  13. ^ Rochet, Jean-Charles; Tirole, Jean (1 de junio de 2003). "Competencia de plataformas en mercados bilaterales". Revista de la Asociación Económica Europea . 1 (4): 990–1029. doi : 10.1162/154247603322493212 . ISSN  1542-4766.
  14. ^ ab Coolican, D'Arcy; Jin, Li (14 de diciembre de 2018). "La dinámica de los efectos de red". Andreessen Horowitz . Archivado desde el original el 4 de febrero de 2023. Consultado el 7 de abril de 2022 .
  15. ^ Braungart, Michael (2002). De la cuna a la cuna: rehacer la manera en que hacemos las cosas . North Point Press. págs. 21-22. ISBN 0865475873.
  16. ^ Grajek, Michał; Kretschmer, Tobias (1 de noviembre de 2012). "Identificación de la masa crítica en el mercado global de telefonía celular". Revista Internacional de Organización Industrial . 30 (6): 496–507. doi :10.1016/j.ijindorg.2012.06.003. ISSN  0167-7187.
  17. ^ Evans, David S.; Schmalensee, Richard (3 de enero de 2010). "Failure to Launch: Critical Mass in Platform Businesses". Revisión de Economía de Redes . 9 (4). doi :10.2202/1446-9022.1256. hdl : 1721.1/76685 . ISSN  1446-9022. S2CID  201056684. Archivado desde el original el 4 de febrero de 2023 . Consultado el 31 de octubre de 2020 .
  18. ^ Sledgianowsk i, Deb; Kulviwat, Songpol (1 de junio de 2009). "Uso de sitios de redes sociales: los efectos de la alegría, la masa crítica y la confianza en un contexto hedónico". The Journal of Computer Information Systems . 49 (4): 74–83. doi :10.1080/08874417.2009.11645342. eISSN  2380-2057. ISSN  0887-4417. S2CID  67868560.
  19. ^ Lu, Yueming; Wu, Xu; Zhang, Xi, eds. (19 de junio de 2015). Computación y servicios confiables: Conferencia internacional, ISCTCS 2014, Beijing, China, 28 y 29 de noviembre de 2014, Documentos seleccionados revisados . Heidelberg. ISBN 978-3-662-47401-3. OCLC  911938121.{{cite book}}: CS1 maint: location missing publisher (link)
  20. ^ Gunduz, Gurhan; ​​Yuksel, Murat (8 de mayo de 2016). "Crecimiento de la topología escalable peer-to-peer basada en la popularidad". Redes de computadoras . 100 : 124–140. doi :10.1016/j.comnet.2016.02.017. ISSN  1389-1286.
  21. ^ Katz, Michael L.; Shapiro, Carl (junio de 1994). "Competencia de sistemas y efectos de red". Journal of Economic Perspectives . 8 (2): 93–115. doi :10.1257/jep.8.2.93. ISSN  0895-3309. Archivado desde el original el 2022-12-05 . Consultado el 2023-02-04 .
  22. ^ 1. Shapiro 2. Varian, 1. Carl 2. Hal (1998). Reglas de información . Boston: Harvard Business School Press.{{cite book}}: CS1 maint: numeric names: authors list (link)
  23. ^ Grant, Robert M. (2009). Análisis de estrategia contemporánea . John Wiley & Sons. ISBN 978-0-470-74710-0.
  24. ^ Wolf, James R.; Portegys, Thomas E. (septiembre de 2007). "Adopción de tecnología en presencia de externalidades de red: un juego de aula basado en la Web". INFORMS Transactions on Education . 8 (1): 49–54. doi : 10.1287/ited.8.1.49 . ISSN  1532-0545. S2CID  8736463.
  25. ^ ab "Unidad 21 Innovación, información y economía en red". core-econ.org . Archivado desde el original el 2020-10-30 . Consultado el 2020-10-30 .
  26. ^ Shapiro, Carl; Varian, Hal R. (1999). Reglas de información . Harvard Business School Press.
  27. ^ Øverby, Harald; Audestad, Jan A. (2021). Introducción a la Economía Digital . Saltador. ISBN 978-3-030-78237-5.
  28. ^ Asvanund, Atip; Clay, Karen; Krishnan, Ramayya; Smith, Michael D. (junio de 2004). "An Empirical Analysis of Network Externalities in Peer-to-Peer Music-Sharing Networks". Investigación en sistemas de información . 15 (2): 155–174. doi :10.1287/isre.1040.0020. ISSN  1047-7047. Archivado desde el original el 23 de enero de 2020. Consultado el 30 de octubre de 2020 .
  29. ^ Zhang, Mengyuan; Yang, Lei; Gong, Xiaowen; He, Shibo; Zhang, Junshan (agosto de 2018). "Competencia en precios de servicios inalámbricos bajo efecto de red, efecto de congestión y racionalidad limitada". IEEE Transactions on Vehicular Technology . 67 (8): 7497–7507. doi :10.1109/TVT.2018.2822843. ISSN  0018-9545. S2CID  52003270.
  30. ^ Lin, Henry; Roughgarden, Tim; Tardos, Éva; Walkover, Asher. "Límites más fuertes en la paradoja de Braess y la latencia máxima del enrutamiento egoísta" (PDF) . Stanford Theory . Society for Industrial and Applied Mathematics. Archivado (PDF) desde el original el 25 de enero de 2015 . Consultado el 16 de septiembre de 2014 .
  31. ^ Carl Shapiro y Hal R. Varian (1999). Reglas de información . Harvard Business School Press. pág. 229. ISBN 0-87584-863-X.
  32. ^ Carl Shapiro y Hal R. Varian (1999). Reglas de información . Harvard Business School Press. pág. 227. ISBN 0-87584-863-X.
  33. ^ Katz, Michael; Shapiro, Carl (1 de junio de 1985). "Externalidades de red, competencia y compatibilidad". The American Economic Review . 75 (3): 424–440. eISSN  1944-7981. ISSN  0002-8282.
  34. ^ Wu, Jing; Li, He; Lin, Zhangxi; Zheng, Haichao (septiembre de 2017). "Competencia en el mercado de dispositivos portátiles: el efecto de la externalidad de red y la compatibilidad del producto". Investigación en comercio electrónico . 17 (3): 335–359. doi :10.1007/s10660-016-9227-6. ISSN  1389-5753. S2CID  45293373.
  35. ^ Farrell, Joseph; Saloner, Garth (1986). "Base instalada y compatibilidad: innovación, anuncios previos de productos y depredación". The American Economic Review . 76 (5): 940–955. ISSN  0002-8282. JSTOR  1816461.
  36. ^ Farrell, Joseph; Klemperer, Paul (2007), "Capítulo 31 Coordinación y dependencia: competencia con costos de conmutación y efectos de red", Handbook of Industrial Organization , vol. 3, Elsevier, págs. 1967–2072, doi :10.1016/s1573-448x(06)03031-7, ISBN 978-0-444-82435-6, archivado desde el original el 9 de agosto de 2020 , consultado el 31 de octubre de 2020
  37. ^ "Departamento de Justicia de Estados Unidos: conclusiones de hecho propuestas". Usdoj.gov . 14 de agosto de 2015. Archivado desde el original el 3 de enero de 2012. Consultado el 28 de abril de 2016 .
  38. ^ Chordas, Lori; Thompson, Erick; Vondrick, Glen (1 de julio de 2003). "Conexión instantánea". Best's Review . 104 (3). Oldwick: AM Best Company: 100. eISSN  2161-282X. ISSN  1527-5914.
  39. ^ Porter, Michael E. (1980). "Estrategia competitiva: técnicas para analizar industrias y competidores". Rochester, NY SSRN  1496175.
  40. ^ Davenport, Thomas H. (9 de marzo de 2022). "Cómo las empresas tradicionales pueden pasar a un modelo de plataforma". Harvard Business Review . ISSN  0017-8012 . Consultado el 26 de marzo de 2022 .
  41. ^ Satariano, Adam (24 de marzo de 2022). «La UE apunta al poder de las grandes tecnológicas con una ley digital histórica». The New York Times . ISSN  0362-4331. Archivado desde el original el 4 de junio de 2022 . Consultado el 26 de marzo de 2022 .
  42. ^ "¿Qué son los efectos de red? Efectos de red indirectos y directos". Applico | Expertos en plataformas . 2018-02-15. Archivado desde el original el 2021-04-28 . Consultado el 2021-04-24 .
  43. ^ "¿Qué es un efecto de red?". Binance Academy . Consultado el 24 de abril de 2021 .
  44. ^ Nel, George F.; Smit, Eon; Brummer, Leon M. (12 de abril de 2018). "El vínculo entre las relaciones con los inversores en Internet y la asimetría de la información". Revista Sudafricana de Ciencias Económicas y de Gestión . 21 (1). doi : 10.4102/sajems.v21i1.1966 . hdl : 2263/66593 . ISSN  2222-3436. Archivado desde el original el 7 de noviembre de 2020 . Consultado el 31 de octubre de 2020 .
  45. ^ "¿Qué es un efecto de red?". Binance Academy . Archivado desde el original el 4 de enero de 2021. Consultado el 4 de enero de 2021 .
  46. ^ Moro Visconti, Roberto (9 de febrero de 2019). "Valoración de blockchain: Internet del valor, redes digitales y transacciones inteligentes". SSRN . doi :10.2139/ssrn.3533860. S2CID  219348292 . Consultado el 26 de mayo de 2023 .
  47. ^ Kemper, Andreas. (2010). Valoración de los efectos de red en los mercados de software: un enfoque de redes complejas. Heidelberg: Physica. ISBN 978-3-7908-2367-7.OCLC 697300408  .
  48. ^ Cheng, Hsing Kenneth; Liu, Yipeng (2012). "Optimal Software Free Trial Strategy: The Impact of Network Externalities and Consumer Uncertainty". Investigación en sistemas de información . 23 (2): 488–504. doi :10.1287/isre.1110.0348. ISSN  1047-7047. JSTOR  23274435. Archivado desde el original el 2020-11-04 . Consultado el 2020-10-31 .
  49. ^ "Acceso educativo a los productos de Autodesk". Autodesk.com . Archivado desde el original el 5 de abril de 2022. Consultado el 4 de abril de 2022 .
  50. ^ ab Jones, Garett. El nuevo diccionario Palgrave de economía (tercera edición). Londres. ISBN 978-1-349-95189-5.OCLC 1029103812  .
  51. ^ Belvaux, Bertrand (2011). "El desarrollo de los medios sociales: propuesta de un modelo de difusión que incorpora externalidades de red en un entorno competitivo". Recherche et Applications en Marketing - Versión en inglés . 26 (3): 7–22. doi :10.1177/205157071102600301. S2CID  168202506.
  52. ^ Shy, Oz (2001). La economía de las industrias de redes s . Cambridge, Reino Unido: Cambridge University Press. ISBN 0-511-03224-2.OCLC 559215717  .
  53. ^ Chakravorti, Sujit; To, Ted (1 de junio de 2007). "Una teoría de las tarjetas de crédito". Revista Internacional de Organización Industrial . 25 (3): 583–595. doi :10.1016/j.ijindorg.2006.06.005. ISSN  0167-7187.
  54. ^ "Cómo Visa creó un efecto de red". Market Realist . 15 de junio de 2017. Archivado desde el original el 2020-11-02 . Consultado el 2020-10-30 .

Lectura adicional

Enlaces externos