Carlos Jaime Franco Cardona

Impacto de la regla de decisión en el modelado de la difusión de innovaciones

Este articulo analiza el impacto de la regla de decision que representa el comportamiento de los individuos en la curva de difusion pronosticada por los modelos de difusion de innovaciones a nivel individual. Para ello, se hace uso de un modelo basado en agentes, en el cual la difusion ocurre dentro de una red tipo mundo pequeno, y se analiza el fenomeno usando 4 reglas de decision diferentes: (1) una regla de umbrales con externalidades positivas, (2) una regla de umbrales con externalidades positivas y negativas, (3) una regla basada en el modelo de Bass y (4) una regla basada en la Teoria del Comportamiento Planeado. Los resultados obtenidos rechazan la hipotesis de igualdad entre las diferentes curvas de difusion. Se concluye que la regla de decision tiene un impacto significativo en la curva de difusion pronosticada por los modelos de difusion a nivel individual.

Saddle Points in Innovation Diffusion Curves: An Explanation from Bounded Rationality

Empirical evidence shows that mostly complete and successful processes of innovation diffusion are S-shaped. However, some diffusion processes exhibit a non-perfect S-curve, but show a saddle point, which is displayed as a double-S. The reasons behind this phenomenon have been little studied in the literature. This paper addresses the emergence of the double-S phenomenon in the innovation diffusion process and provides an explanation for it. In order to do that, the authors develop an agent-based simulation model to representing the diffusion of two innovations in a competitive market considering elements of bounded rationality. The results show saddle points appear as a result of three characteristics: (1) the heterogeneity in the population, (2) the presence of asymmetric information and (3) the satisfaction criterion for selection.