Google hat wahrscheinlich Erfolg oder warum nur Große kein Pech haben

Warum müssen Google und Amazon eigentlich immer mehr Dienste einführen und immer mehr Menschen für die Angebote gewinnen?

Weil der Wert des Angebotes mit der Masse an Usern steigt! So zumindest der (Irr-)Glaube, der auf Metcalfes´-Law begründet wurde.

Aber analysiert man die Geschäftsmodelle der Internetgiganten genauer, dann ist das Streben nach Größe eher mit der Wahrscheinlichkeitsrechnung begründbar.

Ich möchte dies an Hand eines in den letzten zehn Jahren kontrovers diskutierten Beispiels verdeutlichen: dem Monty-Hall Dilemma oder auch als Ziegenproblem bekannt.

Stellen Sie sich vor Sie sind Kandidat einer Spielshow im Fernsehen und können eine von drei verschlossenen Toren auswählen. Hinter einer der Türen wartet der Hauptgewinn, hinter den anderen beiden verbirgt sich jeweils eine Niete, die in dem Gedankenexperiment als Zonk dargestellt wird. Sie entscheiden sich für ein Tor, sagen wir A. Der Showmaster, der weiß, hinter welcher Tür sich der Hauptpreis versteckt, öffnet nun das Tor B, hinter der natürlich ein Zonk zum Vorschein kommt. Der Showmaster bietet Ihnen nun an, dass Sie sich noch mal anders entscheiden können. Sie bleiben entweder bei A oder wechseln zu C. Wie würden Sie entscheiden? Die meisten Menschen gehen davon aus, dass die Chance nun bei 50/50 liegt, es ist also egal, ob man wechselt oder nicht, die Chancen verändern sich nicht. Wir erweitern das Experiment und würden es erlauben einen Rechner einzusetzen, der bei der mathematischen Lösung hilft. Ein Software-Algorithmus spielt die Möglichkeiten statistisch durch. Es werden 100.000 Runden gespielt und der Rechner wirft als Ergebnis aus, dass es besser ist zu wechseln. Die Wahrscheinlichkeit des Erfolges beträgt nicht 50/50 sondern ein Drittel zu zwei Drittel.

Was würden sie nun also tun? Wechseln. Aber sicher ist es nicht, dass der Gewinn hinter dem Tor C steht, denn es ist Zufall, ob man mit seinem ersten Tipp richtig lag oder falsch. Tippt der Spieler rein zufällig zum Beispiel zwei Mal zu Beginn richtig und wendet die Regel „Immer wechseln an“ verliert man definitiv beide Male. Ganz anders sieht es aber aus, wenn man die Möglichkeit hätte, wie der Computer, andauernd an dieser Spielshow teilzunehmen, dann wäre die Entscheidung ziemlich einfach: „immer wechseln“. Denn im Laufe der Spielrunden würde sich das reale Ergebnis dem mathematischen irgendwann annähern. Wer also von der Wahrscheinlichkeit profitieren möchte, muss einfach nur oft genug die Chance haben, die Regel anzuwenden.

Dieses Phänomen liegt im Gesetz der großen Zahl begründet. Das Gesetz der großen Zahl besagt, dass sich die relative Häufigkeit eines Zufallsergebnisses mit Anzahl der Wiederholungen des Experiments immer stärker an die theoretische Wahrscheinlichkeit für dieses Ergebnis annähert.

Durch diesen Ansatz erklärt sich auch das Streben nach Größe von Anbietern wie Google, Amazon oder Facebook (nicht Apple). Nicht die Verfolgung der Netzwerkökonomie ist entscheidend, sondern die Verfolgung stochastischer Modelle. Und diese benötigen für den Erfolg eine entsprechend große Grundgesamtheit, denn dann lässt sich der Zufallsfaktor minimieren. Google weiß nicht was ich meine, wenn ich den Begriff „Salt“ eingebe: den Film oder die chemische Verbindung. Aber es kann durch massenhafte Sucheingaben die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der ich den Film meine oder eben doch nur Salz. Der Google Algorithmus basiert auf einer stochastischen Methode, die nur über die Masse an Spielrunden funktioniert. Je mehr Menschen die Plattform für ähnliche oder identische Zwecke nutzen, umso präziser nähert sich die gewünschte Nutzung der theoretischen an. Damit wird die Nutzung vorhersag- und skalierbar und Google oder auch Amazon können berechnen, was wir eigentlich wollen, wenn wir etwas suchen oder kaufen. Somit wird auch der Erfolg für die Werbekunden oder Verlage kalkulierbar und wir haben eines der aktuell relevantesten Geschäftsmodelle im Internet: den Predictive Business Models – dazu mehr demnächst.

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