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Assimilation and Diffusion of Multi-Sided Platforms in Dynamic B2B Networks: Inhibiting Factors and Their Consequences

Wallbach, Sören (2020)
Assimilation and Diffusion of Multi-Sided Platforms in Dynamic B2B Networks: Inhibiting Factors and Their Consequences.
Technische Universität
doi: 10.25534/tuprints-00014067
Ph.D. Thesis, Primary publication

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Assimilation and Diffusion of Multi-Sided Platforms in Dynamic B2B Networks: Inhibiting Factors and Their Consequences
Language: English
Referees: Benlian, Prof. Dr. Alexander ; Elbert, Prof. Dr. Ralf
Date: 28 September 2020
Place of Publication: Darmstadt
Date of oral examination: 28 September 2020
DOI: 10.25534/tuprints-00014067
Abstract:

Spurred on by increasing digitalization and the rise of technology companies such as Facebook, Airbnb or Uber, multi-sided platforms (MSPs) have become increasingly important in a wide range of industries in recent years. In general, MSPs represent an electronic marketplace in which two or more groups of actors interact, and the decisions of individual actors influence the decision-making behavior of the remaining actors. Due to their distributed nature and their interdependencies with institutions, markets, and technologies, MSPs depict unique, new socio-technical artifacts and therefore present researchers with an exciting and challenging research object. Previous research on MSPs have predominantly taken a pro-innovative perspective and have accumulated a vast knowledge base on factors that promote the success of MSPs. However, the triumphant growth and success of MSPs, such as Airbnb or Uber, represent the exception rather than the rule. Most multi-sided platforms are struggling hard to stay viable and often lose this battle. Failure of an MSP can result in massive financial damage for companies, which is revealed, for example, by the $4 billion collapse of General Electric's "Predix" platform. Existing technology diffusion and adoption models provide only anecdotal evidence to the failure of MSPs, which is why knowledge of factors that inhibit the diffusion of MSPs is particularly important. Scholars, therefore, call for a comprehensive and systematic investigation of factors inhibiting the diffusion of MSPs as well as for the development of new or the extension of existing technology diffusion and adoption models to increase their explanatory and predictive validity. Network effects are a key characteristic and a crucial driver for the diffusion of MSPs. The impacts of diffusion-inhibiting factors on network effects have only been superficially examined in previous research. In contrast, the beneficial influence of network effects in the case of one- or two-sided platforms in conventional market relations between businesses and consumers (e.g., game consoles or service platforms such as Airbnb) has been thoroughly investigated. However, dependencies and areas of tension, which mainly occur in the diffusion of technology within or between different organizations (company to company context, B2B), have been neglected. Furthermore, case studies have often analyzed MSPs where management and ownership are carried out by a single organization. Nowadays, however, organizations are no longer isolated. They create their values together and act in corporate networks. As a result, the highly complex management structure within these networks can also influence the diffusion of multi-sided platforms. Dynamic B2B networks are characterized by intensive cooperation between loosely connected organizations in a fast-changing environment with a high degree of uncertainty. The organizations operating in the network are dependent on the rapid exchange of information with their competitors and are therefore in a co-operative and competing business relationship with them at the same time. The management structure within a dynamic B2B network is shared, the goods or services produced are easily interchangeable and are provided by several organizations. Although MSPs have been developed specifically for the interaction of different actors and offer a fast exchange of information between multiple organizations, the diffusion of these systems in dynamic B2B networks is particularly challenging. In summary, MSPs depict new socio-technical information system artifacts that have so far been examined from a pro-innovative perspective. Their manifold interdependencies with institutions, markets, and technologies lead to a highly complex diffusion process in which, among others, internal and external organizational factors, as well as the individuals' pre- and post-adoption behavior must be taken into account. Previous research cannot provide sufficient explanation for why MSPs fail, especially in dynamic B2B networks where a large number of organizations operate dynamically in an environment with frequently changing business relationships. Motivated by the limited explanatory and predictive validity of existing technology diffusion and adoption models for the investigation of multi-sided platforms in dynamic B2B networks, this thesis will examine factors inhibiting the diffusion of MSPs as well as their impact on network effects and on individuals’ pre- and post-adoption behavior. For this purpose, five studies have been conducted to systematically illuminate various partial aspects of the diffusion of MSPs. The first study (Article 1) identified 21 factors that inhibit the diffusion of MSPs in dynamic B2B networks. The second study (Article 2) examined the influence of these 21 inhibiting factors on network effects, which depict main drivers for the diffusion of MSPs. Studies three to five (Articles 3 - 5) each consider the influence of a specific inhibitory factor on individuals' pre- and post-adoption behavior. In detail, article 3 examines the extent to which specific technological features (factor functionalities) influence trust in technology and subsequently, the adoption of the technology. Article 4 examines the extent to which causal attributions (factor blaming other actors) influence users' information system continuance intention. Finally, article 5 analyses the extent to which users' continuance intention is influenced by the personality trait resistance to change (factor spirit of innovations). Taken together, this thesis provides a deeper and more comprehensive understanding of the diffusion of MSPs in dynamic B2B networks. The systematical and comprehensive investigation of factors inhibiting the diffusion of MSPs in dynamic B2B networks contributes to answering various calls for research. By analyzing the relationships between factors inhibiting diffusion and network effects, this thesis contributes to research at the interface between platform and technology diffusion research. Alongside these contributions to research, each of the five articles contained an in-depth and comprehensive discussion on contributions to research and practice.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Angespornt durch die zunehmende Digitalisierung und den Aufstieg von Technologieunternehmen wie Facebook, Airbnb oder Uber haben mehrseitige Plattformen in den vergangenen Jahren in verschiedensten Branchen verstärkt an Bedeutung gewonnen. Allgemein betrachtet stellen mehrseitige Plattformen einen elektronischen Marktplatz dar, bei dem zwei oder mehr Akteursgruppen miteinander interagieren und die Entscheidung einzelner Akteure das Entscheidungsverhalten der verbleibenden Akteure beeinflusst. Aufgrund ihrer dezentralen Beschaffenheit und ihrer Verflechtungen mit Institutionen, Märkten und Technologien stellen mehrseitige Plattformen einzigartige, neue, soziotechnische Artefakte dar und bieten Forschern daher ein spannendes und herausforderndes Forschungsobjekt. Die bisherige Forschung zu mehrseitigen Plattformen unterliegt überwiegend einer pro-innovativen Sichtweise und hat eine große Menge an Wissen über Faktoren, welche den Erfolg von mehrseitigen Plattformen fördern, angesammelt. Der triumphale Erfolg und das explosionsartige Wachstum von mehrseitigen Plattformen, wie beispielsweise im Falle von Airbnb oder Uber, stellt jedoch eher die Ausnahme als die Regel dar. Ein Großteil der mehrseitigen Plattformen kämpft hart, um lebensfähig zu bleiben und verliert sogar oftmals diesen Kampf. Der Untergang einer mehrseitigen Plattform kann für Unternehmen einen massiven finanziellen Schaden bedeuten, was beispielsweise durch den 4-Milliarden-Dollar teuren Zusammenbruch von General Electrics Plattform „Predix“ offenbart wird. Zum Scheitern von mehrseitigen Plattformen können bestehende Technologiediffusions- und -adoptionsmodelle nur anekdotische Evidenz beitragen, weshalb das Wissen über Faktoren, welche die Diffusion von mehrseitigen Plattformen hemmen, von besonderer Bedeutung ist. Wissenschaftler fordern daher eine umfassende und systematische Untersuchung diffusionshemmender Faktoren sowie die Entwicklung neuer oder die Erweiterung von bestehenden Technologiediffusions- und -adoptionsmodellen, um deren erklärende und prädiktive Validität zu erhöhen. Ein Schlüsselmerkmal und eine entscheidende Antriebskraft für die Diffusion von mehrseitigen Plattformen stellen Netzwerkeffekte dar. Die Auswirkung von diffusionshemmenden Faktoren auf Netzwerkeffekte wurde in der bisherigen Forschung nur oberflächlich beleuchtet. So wurde beispielsweise der vorteilhafte Einfluss von Netzwerkeffekten bei ein- oder zweiseitigen Plattformen in konventionellen Marktbeziehungen zwischen Unternehmen und Konsumenten (u. a. Spielkonsolen oder Service-Plattformen wie Airbnb) untersucht. Abhängigkeiten und Spannungsfelder, die insbesondere bei der Technologiediffusion innerhalb von oder zwischen verschiedenen Organisationen auftreten (Unternehmen zu Unternehmen-Kontext, B2B), wurden hierbei bisher vernachlässigt. Darüber hinaus wurden in Fallstudien oftmals mehrseitige Plattformen analysiert, bei denen die Verwaltung und der Besitz durch eine einzelne Organisation erfolgt. Organisationen sind heutzutage jedoch nicht mehr isoliert, sie schaffen ihre Werte gemeinsam und agieren in Unternehmensnetzwerken. Infolgedessen kann die fortgeschrittene Verwaltungsstruktur innerhalb dieser Netzwerke auch die Diffusion von mehrseitigen Plattformen beeinflussen. Dynamische B2B-Netzwerke zeichnen sich durch eine intensive Zusammenarbeit zwischen lose verbundenen Organisationen in einem sich schnell verändernden Umfeld mit hoher Unsicherheit aus. Die im Netzwerk agierenden Organisationen sind auf einen schnellen Informationsaustausch mit ihren Konkurrenten angewiesen und befinden sich daher mit diesen zeitgleich in einem kooperierenden und konkurrierenden Geschäftsverhältnis. Die Führungsstruktur innerhalb eines dynamischen B2B-Netzwerks ist geteilt, die produzierten Güter oder Dienstleistungen sind leicht austauschbar und werden von mehreren Organisationen bereitgestellt. Obwohl mehrseitige Plattformen speziell für die Interaktion von verschiedenen Akteuren entwickelt wurden und einen schnellen Informationsaustausch zwischen multiplen Organisationen bieten, gestaltet sich die Diffusion dieser Systeme in dynamischen B2B-Netzwerken als besonders herausfordernd. Zusammenfassend stellen mehrseitige Plattformen neuartige soziotechnische Artefakte dar, welche bisher aus einer pro-innovativen Perspektive beleuchtet wurden. Ihre vielfältigen Verflechtungen mit Institutionen, Märkten und Technologien führen zu einem hochkomplexen Diffusionsprozess, bei dem u. a. organisationsinterne und organisationsexterne Faktoren, aber auch das individuelle Prä- und Postadoptionsverhalten des Nutzers berücksichtigt werden müssen. Die bisherige Forschung kann keine ausreichende Erklärung dafür liefern, warum mehrseitige Plattformen speziell in dynamischen B2B-Netzwerken scheitern, in denen eine Vielzahl an Organisationen in einem Umfeld mit sich häufig ändernden Geschäftsbeziehungen dynamisch agieren. Motiviert durch die geringe erklärende und prädiktive Validität bestehender Technologiediffusions- und -adoptionsmodelle zur Untersuchung von mehrseitigen Plattformen in dynamischen B2B-Netzwerken, sollen in dieser Dissertation diffusionshemmende Faktoren und ihre Auswirkungen auf Netzwerkeffekte sowie auf das individuelle Prä- und Postadoptionsverhalten beleuchtet werden. Hierzu wurden in fünf Studien verschiedene Teilaspekte der Diffusion von mehrseitigen Plattformen systematisch beleuchtet. Im Rahmen der ersten Studie (Artikel 1) wurden 21 Faktoren identifiziert, welche die Diffusion von mehrseitigen Plattformen in dynamischen B2B-Netzwerken hemmen. In der zweiten Studie (Artikel 2) wurde der Einfluss der 21 hemmenden Faktoren auf Netzwerkeffekte, welche eine Hauptantriebskraft für die Diffusion von mehrseitigen Plattformen darstellen, beleuchtet. In den Studien drei bis fünf (Artikel 3 – 5) wird jeweils der Einfluss eines spezifischen hemmenden Faktors auf das individuelle Prä- und Postadoptionsverhalten betrachtet. Artikel 3 beleuchtet, inwieweit spezifische technologische Merkmale (Faktor Funktionalitäten) das Vertrauen in die Technologie und somit nachfolgend die Adoption der Technologie beeinflussen. Artikel 4 untersucht, inwieweit Kausalattributionen (Faktor andere Akteure beschuldigen) die Weiternutzungsabsicht eines Informationssystems beeinflussen. Artikel 5 analysiert, inwieweit die Weiternutzungsabsicht des Anwenders durch das Persönlichkeitsmerkmal Widerstand gegen Veränderungen (Faktor Innovationsgeist) beeinflusst wird. Zusammengenommen ermöglicht diese Arbeit ein tieferes und detaillierteres Verständnis der Verbreitung von mehrseitigen Plattformen in dynamischen B2B-Netzwerken. Die systematische und umfassende Untersuchung von Faktoren, welche die Diffusion von mehrseitigen Plattformen in dynamischen B2B-Netzwerken hemmen, trägt zur Beantwortung verschiedener Forschungsaufforderungen bei. Durch die Analyse der Zusammenhänge zwischen diffusionshemmenden Faktoren und Netzwerkeffekten leistet diese Arbeit weiterhin einen wichtigen Beitrag zur Forschung an der Schnittstelle zwischen Plattform- und Technologiediffusionsforschung. Neben diesen Beiträgen zur Forschung werden in jedem der fünf enthaltenen Artikel praktische und theoretische Implikationen tiefgehend diskutiert.

German
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-140672
Classification DDC: 300 Social sciences > 330 Economics
600 Technology, medicine, applied sciences > 650 Management
Divisions: 01 Department of Law and Economics > Betriebswirtschaftliche Fachgebiete > Fachgebiet Information Systems & E-Services
Date Deposited: 13 Oct 2020 10:01
Last Modified: 25 Aug 2022 13:01
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/14067
PPN: 470968540
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