Kurzbeschreibung des Promotionsvorhabens:

Promotion zum Thema "Investitionen in Innovationen unter Unsicherheit und der Topologie sozialer Netzwerke" [Arbeitstitel]

Trotz ihres transformativen Potenzials für Nachhaltigkeit und gesellschaftlichen Wandel sind intelligente Technologien mit erheblichen Marktunsicherheiten konfrontiert. Oft scheitern sie in der Implementierungsphase aufgrund unzureichender Marktkenntnisse und technologischer Standards oder weil den Verbrauchern das Vertrauen in ihren direkten Nutzen fehlt. Dies unterstreicht die dringende Notwendigkeit präziser Untersuchungen zur Verbreitung, um Investitionsentscheidungen zu untermauern. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Bewertung von Investitionsentscheidungen im Bereich von Innovationen unter Unsicherheit. In der Innovationsökonomie ist seit langem anerkannt, dass der Wert vieler Technologien entscheidend von Netzwerkeffekten bestimmt wird, bei denen der Nutzen eines Produkts für einen einzelnen Nutzer mit der Anzahl der anderen Anwender steigt. Bestehende Modelle behandeln die Marktnachfrage jedoch typischerweise als eine einzige, einheitliche Einheit und übersehen dabei die genaue Struktur der Verbindungen zwischen potenziellen Anwendern.

Diese Forschung geht dieses Problem an, indem sie die Topologie des Endnutzernetzwerks formal in ein Modell irreversibler Investitionen integriert. Sie argumentiert, dass die Struktur des Netzwerks eine wesentliche Rolle bei der Bestimmung des Zeitpunkts und des Umfangs von Investitionen spielt. Traditionelle Modelle der Technologieeinführung und Investition unter Unsicherheit stützen sich oft auf die Annahme eines vollständig vernetzten Marktes, in dem jeder Nutzer einheitlich mit allen anderen interagiert. Diese Annahme ist zwar analytisch handhabbar, ignoriert jedoch den lokalisierten, pfadabhängigen und netzwerkgebundenen Charakter der realen Verbreitung. Folglich wird übersehen, wie spezifische Netzwerkarchitekturen die Unsicherheit, der ein investierendes Unternehmen ausgesetzt ist, erheblich beeinflussen können. Um diese komplexe Beziehung rigoros zu modellieren, wendet diese Studie einen agentenbasierten Modellierungsansatz (ABM) an. Diese Methodik ist besonders leistungsfähig für die Simulation der Innovationsdiffusion unter Netzwerkeffekten, da sie die Heterogenität der Agenten, die Topologie ihrer Interaktionen und die sich daraus ergebenden systemweiten Ergebnisse, die aus ihren individuellen Einführungsentscheidungen resultieren, direkt erfasst.

Insgesamt liefert diese Arbeit ein forschungsgestütztes Instrument zur Entscheidungsfindung bei Innovationsinvestitionen. Indem sie aufzeigt, wie sich unterschiedliche Netzwerkarchitekturen auf die optimale Investitionspolitik von Unternehmen auswirken, bietet sie strategische Erkenntnisse für das wertorientierte Management von Unternehmensinnovationsprozessen unter Unsicherheit. Die Ergebnisse leisten einen Beitrag sowohl zur theoretischen Literatur über Investitionen unter Unsicherheit als auch zur Netzwerkökonomie und bieten Unternehmen gleichzeitig eine umsetzbare Entscheidungshilfe bei der Zuweisung irreversibler Ressourcen für Innovationen.