Заключение
Проведенное исследование показало, что гипотеза, выдвинутая мною для проведения исследования, оказалась несостоятельной. Построенные математико-статистические модели не показали, что сетевой эффект на платформах с низкой ценой переключения слабее нежели, чем на платформах с высокой ценой переключения. Но полученные эмпирические данные позволили выявить достоверность теоретических моделей сетевого эффекта, что существуют на сегодняшний день в экономической науке, а также позволили получить некоторые практически полезные выводы, которые могут использовать в своей работы современные платформенны компании, а конкретно:  1)Для оценки эффективности цифровых платформ нужно оценивать в первую очередь эффективность экосистемы, а не те метрики, которые используются для оценки эффективности традиционных компаний. 2) По мере роста платформы сетевой эффект начинает оказывать влияние на платформу все быстрее, а потому по мере роста платформа любые действия и события начинают оказывать влияние на экосистему все быстрее и сильнее, что указывает на снижение временных рамок на принятие решений при управлении платформенной компаний, а также на важность динамической оценки экосистемы. 3)Структурный баланс и его изменения по ходу развития платформы могут значительно влиять на направление развития платформы. Так в нашей работе мы получили доказательства того, что по мере структурных изменений на платформе, направление влияния участников платформенного рынка могут значительно меняться, что выводит на передний план фактор сбалансированного роста платформы для ее устойчивого восходящего развития. А значит осуществление мониторинга за экосистемой путем измерения темпов роста разных групп участников, а также измерение их структурных пропорций позволит компаниям более эффективно и точечно расходовать свои ресурсы.  4)Для платформ с высокой ценой переключения, продукт все еще является не менее важным фактором успеха, чем сетевой эффект, ведь, все-таки, экосистема собирается здесь не вокруг экосистемы самой по себе, а вокруг продукта. Это связано с тем, что раннее мы говорили, что одним из факторов , определяющих сетевой эффект, является координация, а точнее необходимость координации и коммуникации , выбор платформы IOS  или Android не ограничивает твою возможность коммуницировать с людьми с другой платформы, звонить можно, общаться в социальных сетях и мессенджерах можно, исключение составляют лишь некоторые приложения, потому выбирает все, по большей степени продукт из-за его качества и характеристик. Безусловно, экосистема также является значимой, но у платформы с низкой ценой переключения, зачастую, нет ничего кроме экосистемы, а у платформы с высокой ценой есть, а цена в итоге является тем фактором, которая заставляет обращать больше внимания на сам продукт.  5) По мере роста цены переключения, сетевой эффект снижает свое влияние на платформу в относительной значимости, так как цена забирает часть внимания на себя, заставляя потребителей большее внимание уделять самому продукту. Безусловно, данное исследование не дает абсолютно точный вопрос на то, какая является точная взаимосвязь между ценой переключения и силой сетевого эффекта, но по крайней мере сокращает количество возможных вариантов. Кроме того, другие исследователи , которые будут работать над данной темой, могут более подробно исследовать платформы с высокой ценой переключения, так как в данной работе я опирался на исследование платформы Apple, но “смартфонные” платформы, как было замечено раньше, на самом деле, имеют высокую совместимость друг с другом  и низкие барьеры к коммуникации, в то время, как, например, игровые приставки(PlayStation и Xbox) имеют гораздо большие различия: диски у них не совместимы, онлайн-поле разное; и при всем при этом цена переключения у них все еще высокая, потому результаты могут отличаться от тех, что были выведены для платформы Apple.  Кроме того, исследователи также могут исследовать разные типы платформ с низкой ценой переключения, так как данной работе был изучен лишь один тип, а может оказаться, что сетевой эффект зависит в первую очередь от типа платформы, а не от характеристик, присущих всем платформам.         
В данной статье я хочу рассказать о том, как можно использовать математико-статистические модели для изучения сетевого эффекта на платформах с разной ценой переключения. Я буду использовать данные, полученные в ходе исследования платформы Apple, но также буду опираться на данные, полученные при исследовании других платформ с низкой ценой переключения. Также я буду использовать понятие структурного баланса для описания того, как изменения в экосистеме могут влиять на направление развития платформы.