Con el contenido generado por el usuario, el tamaño de la red (es decir, el número de contribuyentes al contenido en particular) puede variar. La investigación sobre los mercados de predicción, los equipos virtuales y redes sociales sugiere que la calidad de la información agregada, el número de ideas generadas, y la probabilidad de una respuesta aumenta de valor con el número de participantes. Debido a que cada contribuyente representa una fuente única de conocimiento, los contribuyentes adicionales pueden identificar la información importante que falta o inexactitudes. Cuantas más personas que contribuyen, la información más completa y de alto valor del contenido contiene.

Sin embargo, los contribuyentes adicional puede ser útil sólo hasta cierto punto. El exceso de información conduce a la sobrecarga de información, por lo que es dificil decidir qué información es más valiosa y más destacados. Menos contenido es potencialmente más valiosos en algunos lugares, debido a los costos asociados con la búsqueda de la disminución de contenidos más valiosos. Las nuevas ideas tienen un valor limitado marginales después de cierto punto, ya que son redundantes, y es cada vez más costoso para filtrar las malas ideas. Para el contenido generado por los usuarios de colaboración, más colaboradores también aumentan los costes de coordinación y tiempo de desarrollo y, posiblemente, disminuir la calidad del producto final. Aunque más grandes y más diversos equipos puede mejorar la creatividad, una creciente diversidad de perspectivas hace que sea más difícil para los equipos llegar a un consenso.

Hipótesis: El valor de mercado de los contenidos generados por los usuarios de colaboración tiene una curvilínea (U invertida) la relación con el número de contribuyentes a ese contenido.

Aunque SNA proporciona pistas importantes sobre cómo las relaciones entre los creadores de contenidos y fuentes de contenido afectan audiencia, se refiere a la posibilidad de que el tráfico de contenido entre nodos, en lugar de medir la forma actual. Investigación adicional podría examinar la medida en que el contenido específico y conocimiento del proceso se transfiere a través de redes de colaboración.

Adaptado de: Collaborative User-Generated Content, by Kane & Ransbotham here