Die Macht-Interdependenz-Theorie

Dependencies

Einführung

Kernstück der Politischen Ökonomie der Pfadgelegenheiten ist die Macht-Interdependenz Theorie von Richard M. Emerson. Ich habe sie bereits an vielen Stellen erklärt, aber an dieser Stelle möchte ich den genauen Weg beschreiben, wie man von Emerson zu der Wert/Machtformel kommt.

Emersons Theorie ist deswegen von Vorzug, weil sie Macht nicht als etwas behandelt, das nur die anderen haben. Macht ist bei ihm aber auch nicht das schemenhafte Geraune, das sie in postmodernen Theorien annimmt. Macht ist bei Emerson einfach eine soziale Tatsache, in die wir alle jeden Tag und zu jederzeit, tausendfach eingebunden sind. Und gleichzeitig lassen sich alle beobachteten Machtphänomene mit Emerson beschreiben.

Die Macht-Interdependenz-Theorie

Im Plattformbuch habe ich Emersons Macht-Interdependenz-These so zusammengefasst.
Abhängigkeit definiert Emerson wie folgt: D(a|b) (D für “dependence”) sei die Abhängigkeit eines Akteurs A von einem Akteur B. Sie ist (1.) proportional zu As Motivation, jene Ziele zu erreichen, die B zugänglich macht, und (2.) umgekehrt proportional zur Erreichbarkeit dieser Ziele jenseits der A-B-Beziehung. Macht definiert Emerson folgendermaßen: P(a|b) (P für “power”) sei die Macht eines Akteurs A über einen Akteur B. Sie bemisst sich an dem Widerstand von B, den A fähig sei zu überwinden.

Zunächst gilt: P(a|b)=D(b|a) Die Macht von A über B entspricht der Abhängigkeit Bs von A. Da Beziehung jedoch wechselseitig abhängig ist, gilt:

P(a|b)=D(b|a) & P(b|a)=D(a|b).

Alle interdependenten Beziehungen lassen sich so darstellen. P(a|b)=D(b|a) & P(b|a)=D(a|b) bedeutet nicht, dass die Beziehung ausgeglichen ist. Eine ausgeglichene Beziehung entspräche: P(a|b)=D(b|a) == P(a|b)=D(b|a). (Die Macht und die Abhängigkeit von A über B entspricht der von B über A.)

Hier haben wir eine einfache Machtinterdependenz.

Wir denken Macht radikal relational. Macht ist immer bezogen und immer wechselseitig. Außerdem ist Macht latent. Sie tut erstmal nichts, sondern ist ein Potential. Außerdem heißt Interdependenz nicht, dass es keine Machtungleichgewichte geben kann.

Es lassen sich aber auch leicht ungleiche Beziehungen darstellen. Eventuell hat B einen guten Job und A lebt in Bs Haushalt und hält ihn am Laufen. Klar braucht B auch A, doch nicht so stark wie A B braucht. Eine solche Beziehung sähe dann so aus: P(b|a)=D(a|b) > P(a|b) = D(b|a). Emerson sieht Macht also nicht als Einbahnstraße, erkennt aber die Existenz von Ungleichgewichten an und kann sie aus den wechselseitigen Abhängigkeiten direkt ableiten.

Man kann sich das an einem Kinderspiel veranschaulichen.

Stellen wir uns eine ausgeglichene Beziehung vor: P(a|b) = D(b|a) == P(a|b) = D(b|a). A und B sind hier zwei Kinder aus der Nachbarschaft. Die beiden Kinder spielen gerne zusammen, denn allein spielen langweilt. Sie sind also von der wechselseitigen Kooperation abhängig. Würde A sich weigern, mit B zu spielen, könnte B sein Ziel (gemeinsames Spielen) nicht erreichen. Aber A könnte es ebenso wenig.

Nun zieht eine neue Familie in die Nachbarschaft, und A lernt C kennen, das gleichaltrige Kind der Familie. Die beiden freunden sich an. Das verändert auch die Beziehung zwischen A und B, da A jetzt eine alternative Spielpartnerin hat. Nun gilt P(a|b) = D(b|a) > P(b|a) = D(a|b). A hat nun mehr Macht über B, da er weniger abhängig von B ist als B umgekehrt von A.

B müsste nun einen Balanceakt vollziehen, um dieses Machtungleichgewicht wieder auszutarieren. Dafür hat sie vier Optionen.

An dieser Stelle geht Emerson leider nicht in die Analyse. Er erklärt nicht, wieso und wie A mächtiger wurde, aber wir wissen, dass das Auftauchen von C offensichtlich ausschlaggebend ist.

Die Plattformmacht-Formel

Für meine Formel der Plattformmacht folgerte ich:

Stellen wir uns jetzt mit Emerson wieder A und B vor, die eine wechselseitig abhängige Beziehung mit komplementären Interessen führen. Durch die Graphnahme dieser Beziehung schafft es die Plattform C, dass A und B ihre Beziehung über ihre Infrastruktur fortführen. Für A und B ist das eventuell erstmal von Vorteil, denn C bietet verbesserte Techniken der Interaktion an, die die Beziehung zwischen A und B vereinfacht.

Da C aber durch seine Kontrollregime in der Position ist, die Verbindung zwischen A und B jederzeit zu unterbrechen, ergibt sich eine neue, vielleicht zunächst verdeckte Abhängigkeit von A und B zu C. A braucht C, um die Beziehung mit B fortführen zu können, und B braucht C, um die Beziehung mit A fortführen zu können. C hat somit sowohl die Macht von A über B als auch die Macht von B über A in sich aufgenommen. Dadurch ist C bereits der mächtigste Akteur in der Dreierkonstellation. As und Bs Abhängigkeit von C und damit die Macht von C reduziert sich allerdings insoweit, als A und B auch andere Möglichkeiten haben, ihre Beziehung zu führen. In der Realität sind A und B nicht nur über Facebook miteinander verbunden, sondern auch über SMS und Telegram.

Was wir bis hierhin als C beschrieben haben, ist noch nicht notwendigerweise eine Plattform, sondern ein ganz normaler Mittelsmann (oder -frau). Doch nichts anderes ist eine Plattform, nur eben mit wesentlich mehr Beziehungen. Sowohl A als auch B führen nämlich noch andere Beziehungen, zum Beispiel ist A mit D, E und F und B mit G, H und I befreundet. Auch diese Beziehungen verlagern sich zunehmend auf Plattform C, was die Abhängigkeit aller Beteiligten von C entsprechend erhöht. Was sich hier also akkumuliert, ist Netzwerkmacht, und bei Emerson wirkt sie wie Balanceakt 3: Alle Verbindungen, die über C stattfinden, erhöhen die Attraktivität von C gegenüber allen anderen Akteuren. Das Resultat sieht nun folgendermaßen aus: A, B, D, E, F, G, H und I bilden ein Netzwerk aus gegenseitig abhängigen Beziehungen, doch allesamt sind sie abhängig von C.

Vereinfacht ergibt sich daraus folgende Formalisierung der Plattformmacht P von Plattform C über eine Person X mit den Beziehungen Y:

P(c|x) = D(x|a) + D(x|b) + D(x|d) + D(x|e) ... = D(x|y)

Vereinfacht:

P(c|x) = ∑D(x|y)

Wir haben also folgende Situation:

Aber die Macht wird relativiert durch die alternativen Plattformen.

Die Plattformmacht P über eine Person X, P(c|x), entspricht der Summe der Abhängigkeiten von X vom Zugang zu A, B, D, E ... Y. Allerdings relativiert sich die Macht um die alternativen Möglichkeiten, diese Beziehungen auch abseits von Plattform C zu pflegen. Wenn die alternativen Plattformen C’ ebenfalls eine Beziehung zu Y ermöglichen, dann verteilt sich die Plattformmacht eben auf die Anzahl alternativer Plattformen – plus eins für Plattform C.

Und so kam es zu der Formel für Plattformmacht in meiner Dissertation.

Für die Buchausgabe, da drängte mein Lektor darauf, sollte ich die Formel rauszulassen und ich gab dem nach kurzem ringen statt. Ich gab auch deswegen nach, weil ich selbst merkte, dass da irgendwas noch nicht stimmte. Die Macht auf Personen, Plattformen und Zielen herunterzubrechen schien mir auf zweifache Weise verfehlt: Es geht doch eigentlich nie um die ganze Person und gleichzeitig geht es immer um mehr als die Person und ein irgendwie feststehendes "Ziel". Das, was wir uns aus der Verbindung erhoffen, ist einerseits nur ein Aspekt der Person und andererseits so viel mehr: die sozialen und semantischen Pfade, die sie eröffnet, ihre Sympathie, ihre Nähe, ihr Wissen, ihre Berühmtheit (semantischer Wert), ihre Dienstleistung, ihre Unterhaltsamkeit, ihre Quellen, ihre Art auf die Welt zu schauen, etc. D.h. Ihre Pfadgelegenheiten zu weiteren Pfaden.

Die Pfadgelegenheit

Es brauchte aber noch ein paar Jahre, meine Beschäftigung mit Donna Haraway, meiner Beschäftigung mit LLMs und den Subjektentwurf des Dividuums, bis ich verstand, was falsch ist: Es geht nicht um die Abhängigkeit von Menschen, sondern um Abhängigkeit von Pfaden.

Enter: "Pfadgelegenheit"

"Pfadgelegenheit" ist für unsere Zwecke erstmal ein semantischer Hack, der das Denken in Netzwerken vereinfacht.

Die Pfadgelegenheit erlaubt es uns, Menschen in Netzwerken zu denken, das heißt, in den Strukturen, die sie bewohnen. Es entfaltet sich damit eine Netzwerk-Beschreibungsebene aus Handlung, Perpektive und Infrastruktur, die uns erlaubt, Realität anders zu formulieren. Siehe dazu den Pfadgelegenheits-Explainer.

Auch praktisch: Der Begriff ist skalenfrei: Die Pfadgelegenheit ist genauso das Jobangebot, der nächste Zug beim Schach, die Investition, die Beziehungsofferte, die Gelegenheit, ein anderes Land anzugreifen, der Link, oder die vor uns liegende Autobahnausfahrt.

Pfadgelegenheiten bestehen aus Pfadgelegenheiten, denn damit etwas funktioniert, muss immer erst etwas anderes funktionieren, etc. So muss A zu B oder B zu A kommen, damit sie zusammen spielen können, was ebenfalls infrastrukturelle Vorraussetzungen hat, etc. Und das Spiel ist nicht einfach das Spiel, sondern von der Pfadgelegenheit "gemeinsames Spiel" gehen wiederum andere Pfade ab: Sozialität, Vertrauen, Vertrautheit, Lernen, gemeinsame Semantiken, Freundschaft, auf die wiederum andere Dinge aufbauen können, etc … Ich könnte den ganzen Tag über die Vorzüge dieses Begriffs schwärmen.

Q-Function

Durch die Integration der Formel in die Hebel:Fulcrums-Mechanik können wir γ als Q-Function identifizieren und diese Q-Function besteht aus einem Hebel und einem Fulcrum. Der Hebel ist der Pfadwert, wie wir ihn besprochen haben, aber das Fulcrum, auf dem er hebelt ist die Übergangswahrscheinlichkeit, mit der der Wert eingelöst wird.

F(Q) = p x U - K

Wobei "p" die Übergangswahrscheinlichkeit und "U" der angenommene Wert des angenommenen Nutzenpfads ist.

Zu U habe ich noch ein interessantes und wie ich finde, passendes Konzept. Aus dem Explainer zur Politischen Ökonomie der Pfadgelegenheiten.

Der Mathematiker Richard Bellman hat dafür in den 1950ern eine Formel aufgestellt, die er in einem anderen Kontext entwickelte, die aber hier erstaunlich präzise passt. Die Bellman-Gleichung beschreibt, wie ein Akteur den Wert eines Zustands berechnet: nicht durch den unmittelbaren Gewinn, sondern durch den besten erreichbaren Wert aller zukünftigen Zustände, die von hier aus zugänglich sind.

Der Preis, den jemand zu zahlen bereit ist, entspricht also nicht den Kosten des nächsten Schritts des Exits, sondern dem kumulierten Wertverlust aller Pfadgelegenheiten, die der Exit nach sich zieht.

Das erklärt, warum Lock-In so mächtig ist. Plattformen, Vermieter und Monopolisten müssen den Exit nicht unmöglich machen – es reicht, die Folgekosten des Exits systematisch zu erhöhen. Wer nach Jahren aus einem Apple-Ökosystem aussteigt, verliert nicht nur sein Gerät, sondern sein gesamtes App-Portfolio, seine Kontakte, seine Gewohnheiten, seine sozialen Anschlüsse. Der Bellman-Wert des Exits sinkt mit jeder weiteren Nutzung – nicht weil der Kanal besser wird, sondern weil Afrika weiter weg rückt.

Daraus folgt eine wichtige Asymmetrie: Je länger man einen Pfad geht, desto teurer wird der Exit – und desto mehr Spielraum hat der Anbieter, den Preis zu erhöhen, ohne den Kipppunkt zu erreichen. Das ist die zeitliche Dynamik hinter der Salamitaktik der Margenentwicklung, die weiter oben beschrieben wurde. Jede Preiserhöhung, jede Enshittification, jeder Versuch die Demokratie abzuschaffen, jeder Genozid und jede sonstige Grenzverletzung der Mächtigen ist eine kleine Wette darauf, dass der akkumulierte Bellman-Wert unseres bisherigen Pfades den neuen "Preis" noch trägt.

Mit der Bellman-Gleichung bekommt das ganze Modell eine implizite Zeitdynamik, die alle Akteure in einem Hier und Jetzt immer neue einen Pfadwerte imaginieren lässt.

In Krasse Links 83 erweitere ich Q-Function um das Risko des Unfalls.

Bedenkt man aber, dass jeder Pfad auch ein Risiko beinhaltet, muss man die Formel erweitern. Etwa:
F(Q) = p × U_gelingt + (1−p) × U_scheitert - K_F

Wir trennen den Erfolg entlang der Übergangswahrscheinlichkeit p von dem Misserfolg, so dass in den Fällen, in denen die Pfadgelegenheit mißlingt, auch eine andere Nutzenfunktion gilt.

U_scheitert ist im Alltag oft einfach 0 und wir denken den Wert kaum mit, denn wenn eine Pfadgelegenheit misslingt, dann ist der Standardfall, dass wir einfach keinen Nutzen aus ihr ziehen. Manchmal liegt U_scheitert auch zwischen 0 und U_gelingt, z.B. dann, wenn die Ruine des Scheiterns nützliche Infrastrukturen hinterlässt.

Aber dann gibt es noch eine ganze Reihe von Fällen, wo U_scheitert einen negativen Wert hat. Etwa beim Autofahren. Eine Autofahrt ist nützlich, ohne Frage, aber eine gescheiterte Autofahrt kann schnell teuer werden?

Und diesen Kosten sind kaum Grenzen gesetzt? Vereinfachen wir und sagen, die maximalen Kosten des Scheiterns einer Pfadgelegenheit ist der eigene Tod. U_scheitert wäre dann - ∞ (minus Unendlich).

Die Möglichkeit des eigenen Todes ist im Staßenverkehr nur allzu real und da fragt sich, wie man dann überhaupt noch daran teilnehmen kann?

Zum Beispiel, indem man p einfach aufrundet?

Und ich fürchte, das aufgerundete p ist das Alltags-Yolo, das jeden von uns am Laufen hält!

p-Hacking ist nur eine Methode, um Handlungsfähig zu bleiben. Eine andere, bevorzugte ist BATNA.

BATNA

BATNA, also "Best Alternative to Negotiated Agreement" zieht einen zweiten Boden in die Funktion ein, der zwischen deinem U_gelingt und U_scheitert deine Wette stabilisiert, also p[F5] deiner Wette erhöht). Aus dem Pödp-Explainer:

F(Q) = p_Q x U_gelingt + (1−p_Q) x [p_BATNA ⋅ U_BATNA + (1 − p_BATNA) x U_scheitert] − K_F

Q-Function ist die Eintrittswahrscheinlichkeit p_Q mal dem Nutzen des Gelingens U_gelingt. Der Rest der Ubergangswahrscheinlich (1−p_Q) gerät auf den gelingt-nicht-Pfad und macht ebenfalls eine Funktion auf: die Übergangswahrscheinlichkeit für das BATNA (p_BATNA) mal dessen Nutzen U_BATNA plus das, was übrig bleibt von p_BATNA mal den "Nutzen" (der oft negativ ist) von U_scheitert, Klammer zu. Minus der Kosten für den Versuch für den ganzen Term.

F(Q_BATNA) wiederum:

F(Q_BATNA) = p_BATNA x U_gelingt + (1−p_BATNA) x U_scheitert - K_F_BATNA

Wobei K_F_BATNA in diesem Fall die berüchtigten Wechselkosten sind.

Wenn man aber auch ein BATNA für das BATNA hat, dann geht der Prozess erneut los:

F(Q_BATNA) = p_BATNA x U_BATNA + (1−p_BATNA) x [p_BATNABATNA x U_BATNABATNA (1−p_BATNABATNA)x U_scheitert ]- K_F
Und so kann man die Q-Function beliebig aufspannen, etwa so: Oder man schreibt den Term mit einem Rekursiven Uˉ, also jedes Uˉ steht für die Fortsetzung des Bellman-Baums.
F(Q)= p_gelingt x Uˉgelingt + (1 − p_gelingt) x UˉFortsetzung − K_F
Mit

Uˉgelingt = p_max x U_max + p_ok x U_ok + p_min x U_min

UˉFortsetzung = p_BATNA x UˉBATNA + (1 − p_BATNA) x UˉFortsetzung nach BATNA

UˉTail = p_Aua x U_Aua + p_Beinbruch x U_Beinbruch + p_Katastrophe x U_Katastrophe

Und so kann man das immer weiter verschachteln und sich im Prinzip jede Entscheidung als geschachtelte Pfadgelegenheits-Formel klarmachen – mit dem Vorbehalt, dass die Probabilitäten und Werte selbst nie "objektiv" vorliegen, sondern aus der Position des Dividuums geschätzt werden. Dafür bekommt man eine Sprache, mit der man die ganze Welt in Pfadgelegenheits-Formeln erzählen kann und Anschlussfähigkeit, aggregierte Effekte mit Markow-Ketten zu modellieren.

Die Pfadalternative zur Pfadalternative erhöht das BATNA nicht mehr so stark wie das BATNA, aber doch noch mal beträchtlich. Weitere Pfadalternativen erhöhen das BATNA weiter, aber zunehmend marginal. Aber irgendwann wird das unrealistisch, das auf p[F0] Ebene weiterzudenken, aber auf p[F4] hat es Gültigkeit, denn egal, was wir machen: in der materiellen Realität fallen wir immer irgendwo hin.

Der Effekt: Wenn ich ein BATNA (und BATNABATNAS) habe, reduziert das die Übergangswahrscheinlichkeit für U_scheitert enorm, weil es sich zwischen meiner Pfadgelgenheit und dem Scheitern positioniert. Als zweite Fallback-Ebene. (Das war der Effekt, den ich in der ursprünglichen Abhängigkeitsformel mit dem Nenner: Pfadalternativen + 1 ausdrücken wollte, aber der sich jetzt viel direkter durch rekursive Akkumulation des BATNAs einstellt.)

Das bedeutet, dass – selbst, wenn das p der Pfadgelegenheit zusammenbricht wird U_BATNA einen nicht geringen Teil des Wertes auffangen, vielleicht sogar mehr, wenn sich BATNA nachher sogar als attraktiver herausstellt.

Neuansatz

Mit der F(Q) können wir auch das Kinderspiel leicht umschreiben:

Die Macht von A über B ist der Marginalnutzen U_BA_Marginal von B gegenüber der Pfadgelegenheit zum Kinderspiel mit A und die Macht von B über A ist entspricht dem Marginalnutzen von A U_AB_Marginal gegenüber der Pfadgelegenheit, die B für A bietet.

In der Ursprünglichen Situation hat niemand ein BATNA also sehen die Formeln ausgeglichen aus:

F(Q_AB) = p_AB × U_AB_gelingt + (1−p_AB) × U_AB_scheitert - K_AB_Versuch
F(Q_BA) = p_BA × U_BA_gelingt + (1−p_BA) × U_BA_scheitert - K_BA_Versuch
Ohne BATNA gilt für U_Marginal einfach F(Q) und wir können annehmen, es gilt: F(Q_A) == F(Q_B). Das ändert sich, wenn C hinzukommt. F(Q) sieht bei A jetzt so aus:
F(Q_AB) = p_AB x U_AB_gelingt + (1 - p_AB) x [p_AC_gelingt x U_AC_gelingt + (1 − p_AC_gelingt) x U_scheitert] − K_F

Während Bs Abhängigkeit bei

F(Q_BA) = p_BA × U_BA_gelingt + (1−p) × U_BA_scheitert - K_BA_Versuch

verbleibt.

Während der Marginalnutzen bei U_AB_Marginal jetzt um (p_AB × p_AC × (U_AC − U_scheitert)) sinkt, bleibt der von U_BA_Marginal gleich, die releative Macht von A über B steigt also und damit As Leverage.

Die Marge

Emerson hat über die Pfadgelegenheiten von B gesprochen, um das Ungleichgewicht wieder aufzulösen, aber nicht über die Pfadgelegenheiten von A, seine Macht auszunutzen. Dabei steckt darin das ganze Geheimnis des Kapitalismus:

Für die politische Ökonomie der Pfadgelegenheiten, insbesondere für die Analyse von Plattformen, sind alle Machtakte wichtig, aber Machtakt 2, die Politik des Flaschenhals, ist die Presse, aus der die Marge fließt.

Wir können unsere Interdependenz-Bilanz aufmachen und sehen, wie die Abhängigkeitsdividende in Marge verwandelt wird.

Hier, wie die Marge gehoben wird: die wechselseitig erwartete Nettomacht-Differenz/Abhängigkeitsdividende, die sich aus einer gemeinsamen Handlung ergibt, dient als Anhaltspunkt dafür, wie viel Schmerz das Gegenüber auszuhalten bereit ist, bevor es selbst die Abhängigkeitsbeziehung auflöst. Entweder durch Verzicht auf die Handlung (eine Offramp/Balanceakt 1), und/oder durch die Suche einer Pfadalternative (Balanceakt 2).

Jedes Hebeln einer Marge ist eine Wette auf das Fulcrum dieses angenommenen Schmerzpunktes. In der Praxis werden dafür konkrete, materielle Hebel angewendet: einfache Forderungen unter Androhung der Beendingung der Handlung, Exklusivklauseln im Vertrag, Erhöhung von Preisen, Shrinkflation, Planned Obsoleszens, vereinbarte Absatzmengen, Schließung von Filialen, Werbung, Enshittyfication, Zinsen, Tantiemen, Lizenzen, Löhne, etc.

Und klar, wenn die Hebel zu groß werden, bricht das Fulcrum – die Abhängigkeitsbeziehung wird durch die andere Partei aufgelöst, doch so binär läuft es in der Realität nicht ab. Die Kunst, Margen zu heben, basiert auf der Salamitaktik. "Margen-Development" ist ein Prozess, der ständig nach Pfadgelegenheiten sucht, sich auf dem einen oder anderen Abhängigkeitsbeziehungsterrain Vorteile zu verschaffen und dabei entsprechend die Hebel immer länger werden zu lassen. Sich also immer ein bisschen weiter vorzuwagen und zu schauen ob, das Fulcrum hält. Das lässt auch dem anderen Zeit, sich an den Schmerz zu gewöhnen, so dass man dann möglichst unterhalb des sich ständig verschiebenden kritischen Schmerzpunktes die Margen der Abhängigkeitspartner Stück für Stück in eigene Margen zu verwandeln kann.

Jedenfalls wenn A ein kleines Arschloch ist? Um das hier auch einmal aufzuführen: Es gibt andere Möglichkeiten, mit Machtungleichgewichten umzugehen.

Casestudy: Twitterübernahme

Auch das Verhältnis zwischen Plattformuser:innen und Plattform lässt sich mit der F(Q)-Formel beschreiben – und das interessanteste, was sie sichtbar macht, ist warum sich Musk so viel erlauben konnte.

So schaut ein User auf Twitter (mit Uˉ als rekursives U):

F(Q_Twitter)= p_Twitter_gelingt x U_Twitter_gelingt + (1−p_Twitter_gelingt) x UˉFortsetzung − K_Twitter

K_Twitter ist hier der laufende Aufmerksamkeits-, Zeit- und Mental-Health-Aufwand des Twitter-Aufenthalts – die spezifische Form von K_F in dieser Anwendung.

Bei Musks Übernahme war die UˉFortsetzung der Twitter-User extrem dünn: kaum Mastodon-Reichweite, kein Bluesky, Threads existierte nicht. UˉBATNA ≈ andere Netzwerke, aber für textbasierten öffentlichen Diskurs nicht-substituierbar. Die Wechselkosten K_F_BATNA waren enorm: dein Publikum, deine Mentions, deine zehn Jahre Konversationshistorie folgen dir nicht in ein anderes Netzwerk.

UˉFortsetzung = p_BATNA x UˉBATNA + (1 − p_BATNA) x U_scheitert - K_F_BATNA

Und hier wirds interessant, denn K_F_BATNA sind ja die Wechselkosten und haben den Kostenfaktor K_F_BATNA_ab integriert, also die Abschreibung auf nicht mehr verfügbare Pfade und die ist beim Exit einer der gröten Kostenfaktoren, aber ergibt sich direkt aus der Gleichung

K_F_BATNA_ab = U_gelingt − UˉFortsetzung

Die BATNAs Bluesky und Mastodon sind kein vollständiger Ersatz für Twitter, wobei U_Twitter > U_bsky > U_Mastodon (your mileage may vary) und damit auch die angenommenen Übergangswahrscheinlichkeiten für p_twitter > p_bsky > p_Mastodon, etc. _gelingt. Der Marginalnutzen/die Abhängigkeit der User von Twitter ist also > 0.

U_Twitter_marginal = p_Twitter_gelingt x (U_Twitter_gelingt − UˉFortsetzung)− K_Twitter

So sieht Twitter den User X

F(Q_X) = p_X_gelingt x U_X_gelingt +(1−p_X_gelingt) x UˉFortsetzung − K_X
​

und weil jeder User aus Sicht der Plattform Millionen von BATNAs hat (außer sehr einflussreiche Influencer*innen) gilt:

UˉFortsetzung ≈ U_X_gelingt

Was bedeutet, dass die Abhängigkeit der Plattform vom User praktisch Null ist.

U_X_marginal ≈ 0

Twitters UˉBATNA gegenüber jedem einzelnen User war praktisch unendlich (was aber für jede Plattform gilt): Netzwerkeffekte machen jede*n einzelne*n irrelevant. Ein einzelner User-Exit kostet die Plattform nichts. Eine Million User-Exits kosten sie Werbeeinnahmen – aber in einem Verhältnis, das pro User um Größenordnungen kleiner ist als der Schaden, den die Plattform jedem einzelnen User zufügen kann.

Und das erklärt auch, warum Twitter nach der Übernahme zwar enorm an Nutzenden verloren hat, aber trotzdem nicht seine Relevanz einbüßte, denn die Selbstselektion der Wechseler war nicht unabhängig von der Größe ihrer Abhängigkeit und damit der Größe und Relevanz ihrer Accounts. Je größer U_Marginal bei dir ist, entweder weil du dort die besten News zu zum Lieblingsthema bekommst, oder weil deine Reichweite groß ist, weil du beruflich darauf angewiesen bist (U_Twitter_gelingt), und/oder weil für das, was du machst, Bluesky und Mastodon für dich keine Alternativen sind (UˉFortsetzung ist gering), desto widerwilliger wirst du wechseln. Der Zustrom von Nazis, die algorithmische Bevorzugung von rechten Konten, Musks Abdriften in den Faschismus, Twitters Rolle bei der Wahl, etc. (K_Twitter) wird dafür stoisch ertragen. Das Ergebnis ist strukturell: Twitter verließen vor allem Accounts mit homogenen Eigenschaften (politisch interessierte aus dem Linken bis liberalen Spektrum) und mit tendenziell kleinen Accounts. Der Effekt: Twitter hat durch den Exodus Schaden genommen, aber ein Großteil der stabilisierenden Fulcren [F5] steht noch.

Was Musk dann tat, ist eine Lehrbuch-Salamitaktik: die Marge zwischen sozial verbuchtem Fulcrum ([F7] – „die Plattform funktioniert grundsätzlich") und tatsächlichem Fulcrum ([F4] – „diese spezifische Plattform mit dieser spezifischen Politik unter diesem spezifischen Eigentümer hat noch Wert für mich") schrittweise auszunutzen. Jeder Schritt – Algorithmusumstellung, Verifizierungs-Flip, Hassrede-Toleranz, API-Schließung – war eine Wette darauf, dass die User-Seite das aktuelle UˉBATNA unterschätzt und deswegen bleibt. Und es war vor allem eine Wette auf die Schmerzresistenz der Userbase.

Der Rest ist das übliche Collective Action Problem: Meine Wette: die Schmerzen K_Twitter sind groß und es gibt im Grunde viele Wechselwillige, würden sie es schaffen, sich zu organisieren. (Wie es funktionieren könnte habe ich in einem extra Explainer ausgebreitet: man muss Communities umtopfen.)

Eine weitere Sache wird durch die Fomel klar: Das Hinzukommen von Threads konnte Twitter ebenfalls nicht den Garaus machen, denn jedes zusätzliche BATNA addiert sich in UˉFortsetzung immer marginaler. Threads brachte für viele Nutzenden zwar wieder ein höheres U_BATNA_gelingt ins Spiel, aber mit der Formel betrachtet ist klar: Eine Pfadalternative zu Twitter hätte der Plattform deutlich mehr geschadet, als drei unterschiedliche. Das folgt direkt aus der rekursiven Struktur: jede weitere BATNA-Schicht trägt nur (1−p_vorher)-mal zur Fortsetzungsfunktion bei. Wäre Bluesky ein vollständiger Twitter-Ersatz mit p ≈ 1, würden Threads und Mastodon mathematisch gar nichts mehr beitragen.

Epilog

All das bedeutet nicht, dass wir Macht berechnen können, denn der Nutzen von Pfadgelegenheiten U ist ein messy Messwert, da er erstens subjektiv und zweitens latent ist und drittens, in die Zukunfts laufend ist (Bellman). Das Preissignal ist ein Anhaltspunkt, aber man darf es nicht überbewerten, in der Formel sind sie teil von K_F (aber eben nur ein Teil) und die wenigsten Unternehmen schöpfen die Abhängigkeits-Dividenden allzuweit aus, bzw. wir wissen es einfach nicht und auch die Kapitalist*innen wissen es nicht, sie müssen da auch immer erst "vorfühlen". Aber wir können Mechanismen beschreiben, Strategien, Geschäftsmodelle, Strukturen und Ausbeutungszusammenhänge. Wir können damit einen Sensor für Macht entwickeln.

Habe ich hier etwas bewiesen? Nein. Ist die Formel beweisbar? Schwierig, aber ich denke, da werden sich Wege finden? Ich hab jedenfalls ein paar Ideen.

Davon abgesehen weiß ich eh, dass die Formel falsch ist. Alle Formeln, die versuchen, die Realität zu beschreiben, sind falsch (George Box). Aber ich glaube nicht, dass sie ganz falsch sein kann, denn sie ist jetzt schon nützlich. Sie hat einen richtigen Kern. Aber wenn man das eine oder andere besser oder genauer berechnen kann, als ich es hier tue: Prima. Ich bin für Kritik und Vorschläge offen. Mathe ist echt nicht so mein Fachgebiet und ich bin für Feedback wirklich dankbar.

Was ich sagen kann ist das: Es ist die Formel, nach der ich gesucht habe. Es ist die Formel, die mir plausibel ist, die mit allem konsistent ist, was ich so beobachte: dazu gehören nicht nur die Plattformen, Supplychains und KI, sondern es matcht auch meine eigenen Erfahrungen mit Macht, d.h. Wert, d.h. Schmerz des Verlusts. Aber vielleicht ist das auch bei euch anders? Auch das interessiert mich.

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