按照网络效应理论，用户增长是好事，但实际上用户增长可能带来负的网络效应。网络效应还可以为负？当然！想象一下大使馆电话打不进去的情形——越多的用户带来越差的体验，与上一节我们阐述的正好相反。这个例子是个通信容量问题。这不奇怪，所有网络效应的问题都可能可以转化为通信问题（谁让我是学通信出身呢），因为网络效应的本质是反馈，而反馈又依赖于通信。
在网络效应研究里，上面描述的现象被称为拥塞效应。比如，越来越多的开发者涌入iOS平台导致appstore上销售越来越困难，这是竞争导致的拥塞；同理，越来越多的同质性应用导致用户需要大量精力才能从中筛选出真正需要的，这是搜寻成本导致的拥塞。拥塞的后果就是离开平台，卖家或买家都可能。
网络效应的动态机制之一，就在于如何在业务发展中平衡正负网络效应。一个决策可能导致两种后果，而如何最有利于业务发展，则需要其他安排配合。比如，在一个广告主和读者围绕报纸所构成的双边平台网络中，增加广告可能导致负的网络效应，即用户抛弃该报刊。同时，它可能带来正的网络效应，广告越多报社的收入越多就越有可能提高文章的质量，从而更有可能吸引读者。那么，增加广告投放这一决策，配套的决策就应该是提升稿费或增加审稿门槛，使得其结果尽可能偏向后者所描述的模式。这对报社经营应该有所启示。
类似地，当一个平台致力于发展买家卖家网络规模时，另一项至关重要的工作是降低负的网络效应。这些举措可能包括：为卖家提供更多的用户洞察工具，增加对卖家/开发者的审查门槛如控制同质化竞争，为买家提供更多样的导购、推荐、搜索机制，等等。相信这些都已经是平台产品经理和运营经理的标准操作，但他们未必明白这些操作背后指向的目标。网络效应理论在战略层面提供了启示。比如，仅从商业变现的角度优化搜索算法是运营性的，但很可能会损害公司长期发展所需要的网络效应。
正负网络效应还能更细微地解释为何网约车平台无法大者恒大。这种本地化业务模式达到拥塞效应的门限值可能较低，导致很快进入负网络效应主导的情况。比如，针对某个区域的需求，投放100个司机可以满足平均5分钟到达上车地点的体验，而如果要满足3分钟到达的体验，还需要投放100个司机。这个对体验的边际改进有限，给滴滴带来的边际也有限，而对司机而言，可能第101个司机就不会加入该平台了，因为竞争密度已经很充分了，它会去新的平台，于是给了后来者可乘之机。这个粗糙的分析，至少有两方面的启示，一是关于运力调配的算法优化；一是关于市场资源在不同区域市场之间的分配。不展开了。
