3.生态系统演化动态的概念化
要想充分探讨这五组研究机会，我们必须准确界定演化动态的哪个方面是我们要解释的。这就需要用信息系统研究文献中未曾研究过且在时间上可扩展的动态因变量，补充广泛使用的传统的性能概念（比如，系统开发中的效率和效能）。“时间”本质上是主观的，与全体可比平台的生命周期有关；举例来说，历史上个人电脑操作系统的使用寿命为5—10年，大型机为30—50年，智能手机应用程序为6个月至2年。尽管如此，我们还是可以以图2中的时间差异为起点，将平台的生态系统或模块视为分析单元，把时间维度引入理论发展。两种分析单元会产生不同的理论，由此形成的观点可能也会有所不同。
生态系统的长期演化动态包括五个值得探究的标准变量：（a）演化率，（b）包抄，（c）衍生变异，（d）生存率/死亡率，（e）持久性。演化率指的是平台、生态系统或生态系统中单个模块随时间演化的速率或强度。一个被人们广泛预设但有待验证的前提是，以更快速度演化发展的模块或平台是否以及何时比演化较慢的模块或平台更胜一筹？打个比方，滚动的石头真的就不会长出青苔吗？包抄是指一个平台通过提供多产品组合功能而吞并邻近市场中另一个平台的现象。比如，苹果公司的iPod逐渐包抄了邻近市场的游戏机、网络浏览器、电邮系统、手机、相机和视频播放器功能。同样，Netflix也包抄了有线电视公司提供的按需租赁服务。这种机会往往是由不同技术的融合带来的，平台所有者的内生选择有可能限制或促成机会的把握。衍生变异是指意外或偶然地创建了一个派生平台或模块，它们继承了父代的一些属性，但功能与其父代完全不同。这种新的输入只是原始系统在适应过程中的副产品（Schilling，2000）。包抄是指平台范围扩大，而变异则是创建了一个截然不同的衍生平台或模块。还有一个相关的演化动态特别适合进行档案历史分析，那就是模块和平台的死亡率和生存率。最后，模块或生态系统在市场优势和独特性方面的持续性，皮尔和科恩（Pil and Cohen，2006）称之为持久性，可以通过内部契合、环境契合和元契合形成。
短期而言，演化动态主要体现在两个标准变量上：（a）可组合性和（b）可塑性。可组合性是指一个模块或平台在不损害它与生态系统的集成或不损害生态系统功能的情况下，进行功能扩展式变化的容易程度（Messerschmitt and Szyperski，2003，第63页）。虽然信息系统研究历来将系统集成视为一次性任务，但在生态系统中，集成其实是一个持续的过程，平台代码库或任何模块的变化都可能带来集成问题。因此，我们认为可组合性具有两个维度，分别是模块到平台的可组合性和跨模块的可组合性。可塑性指的是平台或模块可以轻松地重新配置，以改进或扩展其行为，从而适应不断变化的用户需求或者利用技术进步。比如，一个模块可能将其内部特定功能（如复制和粘贴）替换成后来引入平台代码库的等效功能。还有一些演化动态之间的关系在本文没有涉及，它们也有待进一步的理论发展。
4.理论建构的视角
在信息系统研究中，有四种理论视角并没有被人们广为使用，但它们可以为构建中层解释提供有效的视角，在模块或生态系统层面将平台架构、治理和环境动态与演化动态相关联：（a）模块化系统理论，（b）演化选择，（c）实际选择权理论，（d）有限理性。这些视角可以帮助形成生态系统及模块演化动态的理论。我们先简要说明一下它们的核心内容，然后，举例说明如何引用每个理论视角，帮助解释为什么一组特定的变量（图2左侧的子集）会在某个特定的分析层面（模块或生态系统）影响特定类型的演化动态（参见图2右侧）。
4.1 模块化系统理论
像平台生态系统这样的复杂系统都由交互子系统组成，这些子系统在一定程度上是相互依存的（Schilling，2000）。模块化系统理论的前提是，如果组成复杂系统的较小子系统只使用预定义的稳定接口进行交互，那么这类系统会比整体式系统更经得起考验。模块化可以提高生态系统内的跨模块独立性和核心模块独立性。这使得平台生态系统中的各个子系统能够独立演化，既无须彼此协调，也无须了解其他子系统的内部细节。子系统的内部更改不太可能破坏生态系统的其他部分，只要做到符合接口标准就可以确保交互操作。要想了解平台的演化发展，模块化系统理论中的四点认识特别重要，模块化可以：（a）提供嵌入式协调机制，降低模块开发人员和平台所有者之间的协调成本（Sanchez and Mahoney，1996）；（b）减轻模块开发人员在处理生态系统的某个组件与其他组件相互依存时的工作量，减少跨模块集成和模块到平台的系统集成的成本；（c）替代正式的过程控制（Tiwana，2008b），提高模块开发人员的自主性；（d）减少对模块开发人员任务范围以外的知识的需求，促成更深入的专业化。
示例。我们举例说明模块化系统理论如何在模块层面帮助解释模块化和正式控制之间的内部契合对可组合性的影响。平台和模块之间的模块化降低了它们之间的相互依赖，并阻断了模块的内部修改给生态系统带来的涟漪效应。因此，它减少了模块开发人员与平台所有者的协调需求，从而减少了从模块到平台的集成工作量。这使得模块开发人员可以更方便地对模块做出功能增强型修改（可组合性）。正式的结果控制只是简单地管理模块开发人员的输出而不考虑开发过程，这强化了上文所述的对可组合性的影响。而正式的过程控制则试图管理开发过程，在模块化已经发挥作用并促进集成的情况下，这是多余的。因此，模块化程度的提高需要一定程度的输出控制再加上最低程度的过程控制，从而提高模块层面的可组合性。
4.2 演化选择
演化选择理论的前提是：如果复杂系统以更快的速度演化并更具多样性，那么它们将比不具备这些特性的复杂系统更有可能演化并更好地适应环境。西蒙（Simon，2002）设定的前提是，可分解性更高的复杂系统会以更快的速度演化，因为它们只需要较少的时间进行重组而后演化，同时也会经历更多样的演化实验。因此，它们会比不易分解的系统更快地适应环境。然而，拥有增殖模块的生态系统会越来越拥挤（类似于自然环境），那么在越来越多的开发人员发现加入平台越来越没有吸引力的时候，就有可能造成滚雪球式的负面间接网络效应（Katz and Shapiro，1994）或同边网络效应（Eisenmann et al.，2006）；合理的治理也许能扭转这些同边网络效应。这一视角可以帮助理解生态系统内部模块的演化和竞争性生态系统的生存。
示例。我们举例说明演化选择理论如何帮助解释架构分解以及互补者的影响如何在生态系统层面共同影响平台的生存率和死亡率。平台生态系统越易分解，其构成部件参与适应性实验的速度就越快、多样性就越丰富（Simon，2002）。这种多样性更有可能导致一些更能适应变化环境的演化变体，而这又会增加平台随时间推移继续生存下去的可能性。同时，互补者带来的更大影响可能限制甚至抵消分解带来的某些适应性好处，从而提高平台的死亡率（这是一种负面的相互作用）。
4.3 实际选择权理论
实际选择权理论是指在没有义务做某件事的情况下做这件事的权利。它提供了未来操作的灵活性，其价值随着不确定性的增加以及行使选择权的时间延长而提升。在预先付出成本的情况下，可以将各种战略和运行方面的实际选择权嵌入平台，而且每一种选择权都应该在适当的时间行使，从而实现其潜在价值。因此，要想受益于实际选择权，就需要有意识地生成它们（通过设计予以嵌入）并善于使用它们。平台架构的属性可以嵌入实际选择权，平台治理的属性可以帮助平台抓住机会利用这些选择权。因此，嵌入和行使实际选择权这两个相互关联的概念可以提供理论要件模块，帮助解释演化动态。与此相似，鲍德温和克拉克（2000，第346页）提出的六个模块算子——分裂、替代、扩充、排除、反转和移植——嵌入了和选择权类似的不同灵活性（请参见Gamba and Fusari，2009）。外生动态给平台生态系统的环境带来的不确定性越大，每种灵活性实现的价值也就越大。
示例。我们举个例子，说明实际选择权理论怎样帮助解释平台模块化与融合之间的环境契合如何在生态系统层面影响包抄。不相关技术的融合为中心生态系统包抄邻近生态系统提供了机会（Eisenmann et al.，2006）。但是，如果平台架构起到了约束作用，那么平台所有者可能做不到快速利用这些机会。平台架构的模块化可以在平台中嵌入各种实际选择权，例如分离、替代、扩充、反转/重构和移植（Gamba and Fusari，2009），设立不同形式的未来操作灵活性，以便创建平台的非计划变体。模块化和融合对应了选择权理论中的选择权嵌入概念和不确定性。因此，融合为包抄提供了机会，模块化则提供了面对这种机会采取行动的能力。所以，这两者是相互加强的（即积极的相互作用）。
4.4 有限理性
我们在此所说的有限理性是指个体开发人员在开发工作中处理和解释大量潜在相关信息时存在能力方面的认知局限。有限理性涵盖两个概念：搜索和满意（Simon，1979）。我们此处所说的搜索是指开发人员搜索信息的广泛程度，而搜索信息就是为了指导开发决策。搜索范围受制于启发式目标（heurisitic-driven aspiration）水平，目标水平在搜索过程一开始时就定义了什么样的解决方案“足够好”。因此，说到开发人员可以多快将想法化为行动（如改进模块），何时终止信息搜索至关重要。随着生态系统复杂性的提高，平台和其他模块的相互依赖在数量和复杂性上可能呈指数级增长（Mihm et al.，2003）。如果平台的设计属性有意缩小开发人员必须考虑的有关生态系统其余部分的信息范围（即分区任务），开发人员可以安全地对其他部分做出假设（如稳定的设计规则），模块的内部变化不会带来涟漪效应（如模块化），那么个体开发人员的有限理性约束就会得到缓解，否则这些约束可能阻碍演化。
示例。我们举例说明有限理性视角怎样帮助解释架构模块化与决策权下放之间的内部契合如何在模块层面影响演化速率。更高程度的模块化降低了模块开发人员了解其他模块或平台内部细节的需求，从而在模块开发人员对模块进行内部修改时减少了对显性协调或并行修改的需求。这使模块能够自主演化，而无需考虑这些修改会对生态系统的其他部分产生什么影响，从而提高了演化速率。
同样，模块决策权的下放赋予模块开发人员更多的自主权，他们比生态系统的其他成员更有可能拥有特定模块专有知识。因此，模块化降低了模块开发人员的系统集成成本，从而加强了分散治理在加速平台演化方面的成效。所以，这些属性减少了个体开发人员的搜索范围，提高了模块演化速率。
4.5 设计田野研究的一些建议
对学者从事理论建构的思维实验和之后的田野研究（field research），我们有五条建议。第一，不要止步于线性关系，而要明确考虑非线性和阈值效应的可能性（比如，模块化可能先加速演化，但到了一个阈值之后，就会阻碍演化，整个过程表现为曲线模式）。第二，在研究某一关系时，用过程描述替代初始状态描述，这样在发展中间理论（middle-range theories）时可以确定合理的过渡结构（mediating construction）。第三，有意识地选取生态系统、模块和平台中的一个，将之作为分析单元，不要将它们混为一谈（见图1）。不同分析单元中的相同关系可能产生完全不同的结论。Mozilla和Sourceforge等开源资源库中有丰富的模块层面的纵向数据。第四，要认识到，有些模块和平台已经消亡（如Palm OS、Web TV、Minitel、IBM的OS/2、已经消亡的浏览器扩展组件），但是与它们相关的档案数据很有使用价值，因为它们可能极为有效地帮助人们更好地了解平台的演化发展，就像消亡物种帮助人们了解生物进化一样。比如，了解Palm公司（手持个人数字助理市场的开拓者）在2010年退出市场的原因，有可能让人们对平台生态系统的演化形成新的理解。最后，要认识到，解决这些研究议题需要以新的方法衡量一些概念，而理论化过程也应该反映这一点。数据始终是由纵向客观数据（例如源代码库的数据）和原始数据组成的，这为检验因果关系和因果排序提供了异常丰富的机会。虽然大部分实地工作可能是以特定的平台为背景，但是如果能够以跨平台的方式对概念进行前后一致的统一定义，那将有助于知识的逐渐积累。
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