Referat:
Ziel dieser Arbeit ist es, aufbauend auf den theoretischen Konzepten zur Diffusion von Innovationen den derzeitigen Stand der Markteinführung von Digital Audio Broadcasting (DAB) zu überprüfen. Dazu wird ein neues Erhebungsinstrument entwickelt, das in einer Pilotstudie erste Anwendung findet. Die dabei gewonnenen Daten geben Aufschluss über die bisherige Diffusion von DAB, allerdings in einem räumlich eng begrenzten Untersuchungsgebiet. Ferner identifizieren sie Einflussfaktoren auf diesen Diffusionsprozess. Basierend auf diesen Ergebnissen werden notwendige Änderungen der Markteinführungsstrategie sowie mögliche Szenarien einer Zukunft dieser Technologie entworfen.
Abstract:
This paper aims to examine the current rollout level of Digital Audio Broadcasting (DAB), based on the theoretical concepts of the diffusion of innovations. Therefore a new measuring instrument is developed and used in a pilot study. Data gained in this survey show the previous diffusion of DAB, admittedly in very endemic area under investigation. Furthermore factors influencing this diffusion process are identified. Based on these results the author constructs necessary changes in the strategy of market introduction as well as possible scenarios of this technology’s future.
I
Inhaltsverzeichnis
Referat, Abstract I
Inhaltsverzeichnis II II
Abbildungsverzeichnis IV
Tabellenverzeichnis IV
Einleitung 1 1
Zur Diffusionstheorie 2 4
2.1 Diffusion als spezieller Fall von Kommunikation 4
2.2 Aspekte der Diffusion technischer Innovationen in der 12
Telekommunikation
2.3 Ansichten zur Prognostizierbarkeit technischer 16
Innovationen in der Telekommunikation
DAB - der neue Standard für 3 22
Hörfunkübertragungen?
3.1 Die Entwicklung von Digital Audio Broadcasting 23
3.2 Technischer Stand von DAB 26
3.3 Prognosen zur Zukunft von DAB und die Realität 31
Wer würde von DAB profitieren? 4 36
4.1 Interessenlage der Empfangsgeräteindustrie und des 36
Handels
4.2 Interessenlage der Netzbetreiber 37
4.3 Interessenlage der Werbewirtschaft 38
4.4 Interessenlage der Programmanbieter 39
4.5 Interessenlage der Zulassungsbehörden 41
4.6 Interessenlage der Rezipienten 43
Anlage der Untersuchung 5 47
5.1 Forschungsstand 47
5.2 Fragestellung 49
5.3 Operationalisierung 53
II
5.4 Fragebogendesign 56
5.5 Entscheidung für eine Telefonumfrage 57
5.6 Stichprobendesign 58
5.7 Datenauswertung 62
Ergebnisse der Untersuchung 6 64
6.1 Kennzahlen zum Stand der Diffusion von DAB 64
6.2 Einflussfaktoren auf den Diffusionsprozess von DAB 67
Fazit 7 75
7.1 Interpretation der Untersuchungsergebnisse 75
7.2 Zukunftsszenarien für DAB 76
7.3 DAB - am Anfang oder am Ende? 78
Abkürzungsverzeichnis 80
Literaturverzeichnis 82
AnhangAAAAAAA Fragebogen der Untersuchung 97
III
Abbildungsverzeichnis
6-1 Bedarfsindikator „Zufriedenheit mit dem rausch- und 65
störungsfreiem Empfang von terrestrischem UKW“. 6-2 Abbildung 6-2: Bedarfsindikator „Zufriedenheit mit 66
der Klangqualität von terrestrischem UKW“. 6-3 Bedarfsindikator „Zufriedenheit mit der Anzahl und 67
Vielfalt der über terrestrisches UKW empfangbaren Programme“. 6-4 Bedarfsindikator „Einschätzung der Notwendigkeit 67 von Zusatzdiensten“. 6-5 „DAB“ und/oder „Digitalradio“ kennende Befragte in 69
den verschiedenen Altersgruppen.
Tabellenverzeichnis
6-1 Wissensstand zu „DAB“ und/oder „Digitalradio“ nach 68 Geschlecht. 6-2 Wissensstand zu „DAB“ und/oder „Digitalradio“ nach 70 formaler Bildung. 6-3 Wissensstand zu „DAB“ und/oder „Digitalradio“ nach 71
Häufigkeit des Hörens von „Rockland Sachsen-Anhalt“. 6-4 Bedarf nach Zusatzdiensten auf einem Bildschirm 74 am Radio nach Alter.
IV
1 Einleitung
Terrestrischer Hörfunk ist im Zeitalter der „Digitalisierung des Medienbereichs“ (Vowe/Will 2004: 11) eine der letzten Inseln analoger Informationsübertragung. Eventuell aber nicht mehr lange. Nach Planungen des Bundes und der Länder soll der in Deutschland dann mehr als 60 Jahre alten UKW-Technik spätestens im Jahr 2015 „administrativ der Hahn abgedreht“ (Kleinsteuber 2001: 329) werden. Terrestrischer Hörfunk wäre ab diesem Datum, abgesehen von Übertragungen auf Mittel-, Kurz- und Langwelle, nur noch über den neuen Standard Digital Audio Broadcasting zulässig.
Diese Technik des DAB ist seit Mitte der 1980er Jahre unter deutscher Federführung in einem europäischen Projekt entwickelt worden. Erklärtes Ziel dieses Projektes war es, mit der Einführung des neuen Standards „die Position der europäischen Unterhaltungselektronikindustrie zu stärken und verlorene Märkte zurück zu erobern“ (Vowe/Will 2004: 92). Schließlich gibt es nach unterschiedlichen Schätzungen allein in deutschen Haushalten zwischen 150 und 400 Millionen auf die UKW-Technik ausgelegte Radioempfangsgeräte (vgl. u.a. Ott 2003, Vowe/Will 2004: 12).
Eine Umstellung aller Hörfunk-Übertragungen auf den nicht mit UKW kompatiblen Übertragungsstandard DAB würde sämtliche dieser Geräte „faktisch entwerten“ (Vowe/Will 2004: 12). Die Deutschen würden aber auf das von ihnen am meisten genutzte Massenmedium (vgl. Josse 2002: 1, Klingler/Müller 2003: 415) sicher nicht verzichten wollen und deshalb im Idealfall alle ihre Geräte durch neue ersetzen. So die Überlegungen, mit denen Bund, Länder und EU ihre Subventionen von bislang insgesamt 250 Millionen Euro (vgl. Ott 2003) in ein deutsches DAB-Sendernetz als Unterstützung der europäischen Geräteindustrie rechtfertigten. Im Ergebnis dieser Investitionen gibt es nunmehr im zehnten Jahr in vielen Bundesländern über DAB ausgestrahlte Radioprogramme. Seit mehr als fünf Jahren haben diese auch nicht mehr den Status von Testsendungen, sondern den eines Regelbetriebs.
Allerdings hört immer noch (beinahe) niemand zu. Während in der neueren wissenschaftlichen Literatur der Tenor zu erkennen ist, damit sei die Markteinführung von DAB zumindest vorerst „gescheitert“ (Vowe/Will 2004: 21), halten seine Lobbyisten unbeirrt optimistisch daran fest, „dass sich DAB unaufhaltsam durchsetzen wird“ (Herker 2003: 93). Dabei bauen sie offenbar nicht nur auf einen Er-
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folg „am Markt“ (Vowe/Will 2004: 35), sondern auch darauf, dass DAB nach wie vor ein „Politprojekt“ 1 (zitiert nach Kleinsteuber 2001: 323) ist. Doch die politische Unterstützung von DAB scheint inzwischen nicht mehr von der in den 1990er Jahren vorherrschenden Euphorie geprägt, als der damalige Bundeswirtschaftsminister Werner Müller noch „die hervorragenden Klangeigenschaften, die Flexibilität dieses innovativen Systems und die mitgelieferten nützlichen Zusatzinformationen“ (ebd.) lobte. Heute scheint es mehr darum zu gehen, die bislang getätigten öffentlichen Investitionen in das System nicht abschreiben zu müssen. „Wir sind bekanntermaßen Spezialisten im Versäumen von Technologien“, befürchtet Bundeswirtschaftsminister Wolfgang Clement (zitiert nach Ott 2003).
Dabei wird die technologische Qualität dieses Systems selbst von dessen härtesten Kritikern gelobt: „Vom Ansatz her ist DAB […] ein durchdachtes System für digitale Radioübertragung und wahrscheinlich das bis jetzt am besten getestete“, analysiert etwa Bischoff. Dennoch sei es lediglich „eine von Technikern vorangetriebene Entwicklung, für die der unmittelbare Bedarf beim Publikum wenig ersichtlich ist“ (Bischoff 2001: 5). An dieser Stelle setzt die vorliegende Arbeit an. Aufbauend auf den medien- und kommunikationswissenschaftlichen Theorien zur Diffusion von Innovationen untersucht sie den status quo von DAB und erörtert dessen Zukunftschancen.
Dazu werden in Kapitel 2 die theoretischen Grundlagen der Diffusionsforschung vorgestellt. Es wird auf die speziellen Eigenschaften von Diffusionsprozessen bei Telekommunikationstechnologien eingegangen. Die Modelle werden vorgestellt, anhand derer eine Prognose des Verlaufs solcher kommunikativer Prozesse möglich sein soll. Diese Modelle werden kritisch hinterfragt. Dabei zeigt sich, dass und warum Vorhersagen zur Diffusion von Telekommunikationstechnologien in der Vergangenheit regelmäßig gescheitert sind. Kapitel 3 beginnt mit einem Exkurs zu technischen Besonderheiten von DAB und Hintergründen von dessen Entwicklung. Dieses Vorgehen soll die folgenden Überlegungen zu den speziell für diese Telekommunikationstechnologie erstellten Prognosen nachvollziehbarer gestalten. Vorhersagen aus der Vergangenheit werden vorgestellt und mit der inzwischen eingetretenen Realität verglichen. Dabei werden erhebliche Divergenzen deutlich.
1 Dieses unfreiwillige Wortspiel passierte dem bayrischen Staatsminister Erwin Huber anlässlich des Starts des bayrischen DAB-Pilotprojektes 1995.
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Dennoch, zeigt Kapitel 4, werden die bisher sichtbaren Ausprägungen des Diffusionsverlaufs äußerst kontrovers beurteilt. Einige Forscher und Praktiker sind nach wie vor euphorisch, andere haben offenbar längst resigniert. Begründungen dafür liefert ein Diskurs zu den unterschiedlichen Interessenlagen der einzelnen Marktakteure.
Die theoretischen Überlegungen zur Interessenlage der größten Gruppe potentieller Marktakteure, nämlich der Radiohörer, sowie der tatsächliche Stand der Diffusion sollen im Anschluss daran empirisch untersucht werden. Dazu wird in Kapitel 5 zunächst das Vorgehen in den bislang wenigen und wenig umfangreichen Untersuchungen zum Thema begutachtet. Darauf aufbauend wird ein neues Erhebungsinstrument konstruiert. Es werden Fragestellung und Hypothesen formuliert. Operationalisierung und Makroplanung werden dargelegt. Die Entscheidung für eine Telefonumfrage wird begründet. Es werden das Stichprobendesign sowie das Vorgehen bei der Datenauswertung erläutert. Das entwickelte Erhebungsinstrument wird in einer Pilotstudie eingesetzt. Kapitel 6 präsentiert deren Ergebnisse. Sie zeigen, wie weit die Diffusion von DAB im Untersuchungsgebiet tatsächlich vorangeschritten ist. Sie offenbaren aber auch, warum die Entwicklung bislang nicht anders verlaufen ist und identifizieren Fehler in der bisherigen Marketingstrategie für Digital Audio Broadcasting. Aufbauend auf diesen Ergebnissen werden in Kapitel 7 Strategien aufgezeigt, die den weiteren Diffusionsverlauf positiv beeinflussen könnten. Basierend auf diesen Strategien werden mögliche Szenarien zur Zukunft von DAB skizziert. Dabei sollen keine genauen Prognosen abgegeben werden. Es wird jedoch deutlich, dass ein Markterfolg des Systems aus heutiger Sicht eher fraglich erscheint.
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2 Zur Diffusionstheorie
Während etwa Spieltheorie (vgl. u.a. Werle 1995: 135ff.),
Transaktionskostentheorie (vgl. u.a. Dietrich 1994: 15ff.) oder Marketingtheorie (vgl. u.a. Kotler/Bliemel 2001: 441f.) Chancen und Fortgang der Ausbreitung von
Innovationen in der für sie bestimmten Zielgruppe unter
wirtschaftswissenschaftlichen Gesichtspunkten untersuchen, nähern sich die Kommunikationswissenschaften diesen Aspekten mit Hilfe der
Diffusionsforschung (vgl. Kiefer 1967: 3ff.). Im Folgenden wird zunächst deren theoretisches Fundament vorgestellt. Im Anschluss daran wird auf spezielle Aspekte der Diffusion von Innovationen in der Telekommunikation eingegangen. Schließlich wird aufgezeigt, welche prognostischen Anwendungsmöglichkeiten Modellen der Diffusionstheorie auf diesem speziellen Gebiet zugesprochen werden.
2.1 Diffusion als spezieller Fall von Kommunikation
Jeder neuen Idee, jeder neuen Erfindung, jeder neuen Praxis, jeder Entdeckung steht zum Zeitpunkt ihrer „Geburt“ ein ungewisses Schicksal bevor. Vielleicht wird sie unser aller Leben beeinflussen. Vielleicht wird nie jemand von ihr erfahren. Vielleicht liegt ihre Zukunft irgendwo dazwischen. Diesem Prozess der „Ausbreitung einer neuen Idee von der Quelle ihrer Entdeckung bis hin zu ihren letzten Benutzern oder Übernehmern“ (Kaas 1973: 2) widmet sich die Forschung, die ihrem Forschungsgegenstand in Anlehnung an dessen
naturwissenschaftliche Bedeutung 2 den Namen „Diffusion“ (vgl. u.a. Rogers 2003: 1ff., Kaas 1973: 1ff.) gegeben hat. In seiner in der Literatur als Standard allgemein anerkannten Definition umreißt Rogers diesen Begriff wie folgt: „Diffusion is the process in which an innovation is communicated through certain channels over time among the members of a social system.” (Rogers 2003: 5). Oft beschränken sich die Untersuchungen solcher Prozesse lediglich auf die Betrachtung der Absatzzahlen neuer Produkte (vgl. u.a. Hesse 1987: 1ff.). Der Innovationsbegriff kann jedoch auch deutlich weiter gefasst werden (vgl. Kortmann 1995: 30), neue Verhaltensweisen (vgl. u.a. Kaas 1973: 2), neue
2 Diffusion beschreibt in den Naturwissenschaften den Prozess der Ausbreitung kleinster Partikel in Gasen oder Flüssigkeiten, frei oder durch (teil-)durchlässige Barrieren hindurch.
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Informationen (vgl. u.a. Rogers 2003: 79), sogar neue Meinungen und Einstellungen einschließen (vgl. Fantapié Altobelli 1990: 2). Ob die Klassifizierung einer Idee als Innovation dabei objektiv messbar ist, darüber herrscht in der Literatur Uneinigkeit. Verschiedentlich ist versucht worden, Kriterien dafür zu finden, etwa eine Idee dann als neu zu erklären, wenn sie in einem bestimmten geografischen Gebiet (noch) weniger als zehn Prozent Verbreitung gefunden hat (Bodenstein 1971: 58). Kaas plädiert für einen ähnlichen Ansatz, der allerdings interindividuelle Divergenzen in der Bewertung von Innovationen berücksichtigt. Für jeden einzelnen Konsumenten sei ein Produkt so lange neu, „wie er es noch nicht gekauft bzw. konsumiert hat“ (Kaas 1973: 2). Anhand solcher Begriffsbestimmungen ohne zeitliche Dimension wären jedoch auch individuell als alt empfundene Ideen Innovationen, nur weil diese nicht übernommen worden sind und unter Umständen auch nie übernommen werden. Anerkennend, dass der Neuheitsgrad einer Idee nicht „in physikalischen Dimensionen messbar“ (Bodenstein: 55) sei, halten deshalb viele Autoren für ausschlaggebend, dass eine Idee von potentiellen Übernehmern subjektiv als neu eingestuft wird (vgl. Böcker/Gierl 1988: 33). Rogers schreibt dazu: “If an idea seems new to an individual, it is an innovation” (Rogers 2003: 12). Das Problematische an dieser Definition ist allerdings, dass eine Meinung über eine Idee als notwendige Bedingung zumindest Kenntnis dieser erfordert. Die Untersuchung des Diffusionsprozesses setzt jedoch regelmäßig früher an. Hilfreicher wäre also unter Umständen eine Erweiterung dieses Innovationsbegriffs wie folgt: Eine Idee wird von einem Individuum dann als Innovation aufgefasst, wenn es sie als neu empfindet oder sie zum Zeitpunkt ihres ersten Kontaktes mit ihr als neu empfinden wird. Entscheidend für dieses Empfinden, so Mahler und Stoetzer, seien dabei lediglich wahrgenommene Charakteristika der Innovation (vgl. Mahler/Stoetzer 1995: 7f.). Diese individuelle Wahrnehmung kann, muss sich aber nicht mit tatsächlichen Neuerungen decken. Bodenstein weist in diesem Zusammenhang darauf hin, es seien selbst „Innovationen denkbar, die nur aus einer veränderten Werbeargumentation, Preisstellung usw. resultieren, ohne dass die technischqualitativen Eigenschaften des Produktes berührt werden“ (Bodenstein 1971: 56).
Wahrgenommene Neuheit einer Innovation beinhaltet für jeden potentiellen Übernehmer immer einen gewissen Grad an Unsicherheit (vgl. Rogers 2003: 14)
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über das in ihr enthaltene Risiko (vgl. Donelly 1970: 113). Dieses Risiko besteht vor allem in eventuell nicht oder zu gering vorhandenem Brutto- und Nettonutzen (vgl. Vowe/Will 2004: 70) bei einer Übernahme, sowohl in der wirtschaftlichen als auch in der sozialen Dimension (vgl. Kaas 1973: 57). Dieser Unsicherheit während des „innovation-decision process“ (Rogers 2003: 14) bzw. der „Adoptionsperiode“ (Kiefer 1967: 67, Kaas 1973: 13), also der Zeit zwischen erster Kenntnis von einer Innovation bis zu einer individuellen Entscheidung pro oder contra Übernahme der Idee, begegnen Individuen durch „informationseeking and information-processing activity“ (Rogers 2003: 14). Basis dafür ist nach Ansicht der Diffusionsforschung immer Kommunikation, sowohl massenmedial vermittelte als auch interpersonelle (Bodenstein 1971: 93ff.). Nach Ansicht von Kaas sei darüber hinaus auch Imitation als eine Form der den Diffusionsprozess beeinflussenden Kommunikation zu werten (Kaas 1973: 37). Rogers geht sogar so weit zu sagen, der komplette Diffusionsprozess sei „a particular part of communication in which the message content that is exchanged is concerned with a new idea” (Rogers 2003: 18).
Der zeitliche Prozesscharakter dieser speziellen Kommunikation wird besonders deutlich an ihrer von einigen Autoren vorgenommenen Unterteilung in verschiedene, allerdings nicht klar trennbare und auch nicht immer vollzählig vorhandene Phasen. So beschreibt Kiefer in chronologischer Reihenfolge die Stufe des Gewahrwerdens, die Stufe des Interesses, die Stufe des Bewertens, die Versuchsstufe sowie die Annahmestufe (Kiefer 1967: 40f.) als Teile der Adoptionsperiode. Rogers hat diese Phasen später um die Möglichkeit des Scheiterns einer Diffusion erweitert. Er unterscheidet nun Wissens-Stufe, Bewertungs-Stufe, Entscheidungs-Stufe, Implementierungs-Stufe sowie
Bestätigungs-Stufe. (vgl. Rogers 2003: 169) Die jeweilige Länge der gesamten Adoptionsperiode und ihrer einzelnen Phasen sei dabei je nach potentiellem Übernehmer und je nach beobachteter Innovation verschieden. Als ein besonders schnelles Beispiel führt Rogers die Nachricht über die Terroranschläge vom 11. September 2001 an. Diese Neuigkeit sei nahezu im gesamten beobachteten sozialen System binnen weniger Stunden diffundiert (ebd.: 79ff.). Hellige hingegen beschreibt am Beispiel des Telefons eine Innovation, deren Diffusion in größeren Teilen des beobachteten sozialen Systems mehr als 70 Jahre gedauert habe (vgl. Hellige 1995: 197). Abhängig, so Kaas, sei die Länge der einzelnen Phasen von verschiedenen Faktoren. Unter
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anderem hebt er als entscheidend Art, Eigenschaften und Normen des sozialen Systems hervor, in dem die Diffusion beobachtet wird. Auf diesem Gebiet gebe es leider nach wie vor zu wenig Forschung, bemängelt Rogers. Er verweist aber gleichzeitig unter anderem auf eine eigene Studie, die Kaas’ Einschätzung belegt (vgl. Rogers 2003: 25f.). Konstituierend, merkt er darüber hinaus an, seien dafür vor allem kommunikative Strukturen innerhalb dieser Systeme (ebd.: 24f.). Kaas stellt fest, generell vollziehe sich das Durchlaufen der verschiedenen Stufen der Adoptionsperiode stets unter „permanentem Kommunikationseinfluss“ (Kaas 1973: 35). Die jeweilige Wichtigkeit der verschiedenen
Kommunikationseinflüsse divergiere dabei je nach Stufe. Rogers verallgemeinert, „mass media channels are relatively more important at the knowledge stage, and interpersonal channels are relatively more important at the persuasion stage in the innovation-decision process” (Rogers 2003: 205). Bodenstein schränkt jedoch ein, generell anwendbare Regeln gebe es nicht. Gelegentlich zeigten Studien auch ein komplett gegensätzliches Bild (vgl. Bodenstein 1973: 95f.). Einig scheinen sich aber die meisten Forscher darin, interpersoneller Kommunikation in der Regel stärkeren Einfluss auf komplette Diffusionsprozesse zuzuschreiben als der Kommunikation über Massenmedien. „The diffusion of innovations is essentially a social process of people talking to people“ (Rogers 1995: 28), formuliert Rogers. Kaas beschreibt den Einfluss der Massenkommunikation in diesem Zusammenhang als „Wirkung einer extern sendenden Quelle, die auf das betrachtete System interpersoneller Kommunikation als Ganzes einwirkt“ (Kaas 1973: 37). Und Bodenstein weist darauf hin, bereits in den ersten Phasen des Adoptionsprozesses könnten „persönliche Einflüsse die der Massenmedien übersteigen“ (Bodenstein 1973: 95).
Dennoch sei der Einfluss massenmedial vermittelter Kommunikation auf den Diffusionsprozess nicht zu unterschätzen, proklamiert Rogers. Sie könnte in der Regel zwar lediglich schwache Einstellungen ändern, doch ihre Stärken lägen auf anderem Gebiet: „reach a large audience rapidly, create knowledge and spread information“ (Rogers 2003: 205). Darauf beschränke sich ihr Einfluss jedoch nicht, sie gäbe auch den größten Antrieb für potentielle Übernehmer einer Idee, von der Wissensstufe in die folgenden Stufen des Adoptionsprozesses zu wechseln (vgl. ebd.: 206). Und schließlich, das habe sich etwa bei einer Untersuchung zur Diffusion von Familienplanung in Bolivien gezeigt, könnte
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massenmedial vermittelte Kommunikation in Einzelfällen sogar die Rolle der interpersonellen Kommunikation komplett substituieren (ebd.: 207). Im Normalfall gewinne jedoch im Verlauf des Diffusionsprozesses die Bedeutung interpersoneller Kommunikation immer mehr an Gewicht. Die meisten Individuen würden nämlich eine Entscheidung pro oder contra eine Innovation nicht nach Informationen treffen, die sie aus massenmedial vermittelter Kommunikation bezogen haben. „Instead, most people depend mainly upon a subjective evaluation of an innovation that is conveyed to them from other individuals like themselves who have already adopted the innovation” (ebd.: 18f.). Kiefer beschreibt diese verstärkte aktive Informationssuche durch interpersonelle Kommunikation als „einen mit den Adoptionsstufen parallel laufenden Trend“ (Kiefer 1967: 67). „Die von den unpersönlichen Medien vermittelten Informationen werden durch persönliche Medien interpretiert und die eventuelle Annahme legitimiert“ (ebd.: 69). Bodenstein sieht das Wirkungsmaximum dieser „Legitimationsfunktion […] im Stadium des Bewertens und der Auswahl unter den Alternativen“ (Bodenstein 1973: 93). Sie reiche jedoch darüber hinaus, meint Kiefer. Es gebe auch nach einer getroffenen Entscheidung über Übernahme oder Ablehnung einer Innovation weiter oder eventuell sogar noch mehr individuellen Bedarf nach interpersoneller Kommunikation darüber, „um eine potentielle oder schon vorliegende kognitive Dissonanz aufzulösen“ (Kiefer 1967: 70). Zur vereinfachten Erklärung des Zusammenspiels von Massen- und interpersoneller Kommunikation ist immer wieder das auf Lazarsfeld zurückgehende Modell des Zwei-Stufen-Flusses von Kommunikation herangezogen worden (vgl. ebd.: 74ff., Bodenstein 1973: 88ff., Kaas 1973: 41ff., Rogers 2003: 300ff.). Auf die damit verbundenen Schwierigkeiten haben unter anderem Schenk, Dahm und Šonje hingewiesen. Es zeige weder eine Trennung in aktive und passive Meinungsführerschaft noch eine Trennung zwischen Information und Einfluss. Auch schenke es der Richtung des Informationsflusses, „Opinion Giving und Opinion Asking“, keine Beachtung. Man dürfe Meinungsführerschaft deshalb nicht als Dichotomie Meinungsführer versus Meinungsfolger sehen, sondern als Kontinuum, das durch Netzwerkanalysen sichtbar gemacht werden könne (vgl. Schenk/Dahm/Šonje 1996: 37f.). Ähnlich äußert sich Bodenstein, der Informationsfluss müsse als vielschichtiger Prozess gesehen werden (Bodenstein 1971: 117). Als Quintessenz der Lazarsfeldschen
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Theorie bleibt für die Diffusionsforschung jedoch nach einhelliger Meinung das Konzept der Meinungsführerschaft.
Ob einer Person Meinungsführerschaft zugesprochen werden könne, meint Bodenstein, hänge von mindestens drei Faktoren ab. Zum einen nennt er den Faktor „Person, wobei Einfühlungsvermögen, aktive Informationssuche undabgabe, Ausbildung spezieller Interessen usw. im Vordergrund stehen.“ (ebd.: 115f.) Darüber hinaus beschreibt er als Faktoren den sozialen Status sowie die spezielle Situation. Innerhalb des gleichen sozialen Netzwerks könne ein Individuum in einer Situation Meinungsführer sein, in einem anderen Kontext wiederum nicht (ebd.). Ähnlich argumentiert Kaas: „Eine allgemeine Eigenschaft ‚Meinungsführerschaft’ gibt es nicht. Meinungsführer, die in mehreren Meinungsbereichen kompetent sind, treten allenfalls zufällig auf“ (Kaas 1973: 46). Rogers jedoch differenziert das etwas. Meinungsführerschaft könne einem Individuum durchaus unabhängig vom Thema relativ beständig zugesprochen werden: „Polymorphism is the degree to which an individual acts as an opinion leader for a variety of topics.“ (Rogers 2003: 314) Dafür spricht, dass in Untersuchungen zu verschiedenen Themen immer wieder ähnliche Eigenschaften von Meinungsführern identifiziert werden konnten. Kaas schreibt, dass sozioökonomische Merkmale wie Einkommen, Bildung und beruflicher Status wahrscheinlich positiv mit Meinungsführerschaft korreliert seien. Das sei jedoch keineswegs ein Beleg für Modelle vertikaler Diffusion, wie die auf der Trickle-Down-Theorie (vgl. Fantapié Altobelli 1990: 28, Kiefer 1967: 85f.) aufbauenden. Vielmehr seien Meinungsführer „besonders typische Repräsentanten ihrer jeweiligen Umwelt“ (Kaas 1973: 44). Auch Rogers ist der Ansicht, Meinungsführer müssten in vielen Eigenschaften und Ansichten mit Meinungsfolgern übereinstimmen. Schließlich seien es gerade diese Gemeinsamkeiten, die sie überhaupt gegenseitig zu Mitgliedern ihrer sozialen Netzwerke mache (vgl. Rogers 2003: 305f.). Dennoch hätten Meinungsführer typischerweise einige Einstellungen und Merkmale, die sie von ihren Meinungsfolgern unterschieden. So bescheinigt Rogers ihnen mehr Kontakt zu Massenmedien, außerdem seien sie vergleichsweise kosmopolitischer als andere Mitglieder ihres sozialen Systems. Ihr eigenes soziales Netzwerk sei in der Regel größer als das ihrer Meinungsfolger und vor allem in generell innovationsaffirmativen sozialen Systemen seien auch die Meinungsführer tendenziell besonders innovativ. (ebd.: 316ff.)
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Einen besonders hohen Anteil an Meinungsführern will Kaas deshalb unter den ersten Übernehmern einer Innovation ausgemacht haben. (vgl. Kaas 1973: 24f) Rogers hat diese „first 2.5 percent of the individuals in a system to adopt an innovation“ „Innovatoren” getauft (Rogers 2003: 280ff.). Dieser prozentualen Abgrenzung widerspricht Kaas nicht, merkt jedoch an, dass sie in der praktischen Feldforschung untauglich sei. Schließlich sei diese Einteilung erst möglich, nachdem der gesamte Diffusionsprozess abgeschlossen sei (Kaas 1973: 24). Die wissenschaftliche Betrachtung von Diffusionsprozessen findet in aller Regel jedoch deutlich früher statt. Kaas spricht Innovatoren diverse sozioökonomische, demografische und Persönlichkeitsmerkmale zu. Sie hätten in der Regel eine bessere Schulbildung, höheren Lebensstandard und einen qualifizierteren Beruf, sie seien wagemutiger, aktiver, selbstbewusster und weltoffener, sie hätten ein größeres soziales Netzwerk und nutzten Massenmedien umfangreicher als spätere Übernehmer (vgl. ebd.: 24f.). Auch Rogers beschreibt Innovatoren ähnlich. Ihr vergleichsweise größerer finanzieller Spielraum ermögliche ihnen mehr Risikobereitschaft gegenüber Innovationen, ihr größerer Bildungsstand helfe ihnen etwa beim Verständnis neuer komplexer Technologien (vgl. Rogers 2003: 282f.). Kaas vermutet daher, „dass es sich bei den Meinungsführern und Innovatoren um dieselben Leute handelt“ (Kaas 1973: 47f.) Dies könnte jedoch aus zwei Gründen voreilig sein. Zum einen ist bereits oben ausgeführt worden, dass es eine klare Trennung zwischen Meinungsführern und Meinungsfolgern gar nicht gibt, sondern lediglich graduelle Abstufungen in der Meinungsführerschaft einzelner Individuen innerhalb eines sozialen Systems. Zum anderen sehen die meisten Autoren die von Kaas den Innovatoren zugesprochenen besonders großen sozialen Netzwerke eben nicht, jedenfalls nicht auf lokaler Ebene. Kiefer etwa beschreibt Innovatoren als „cosmopolite clique“ (Kiefer 1967: 47), deren Bemühen nicht auf die Durchsetzung ihrer Ansichten und Meinungen in ihrer Heimat gerichtet sei. Sie würden sich vielmehr sogar relativ freiwillig von lokalen Interaktionen isolieren. Auch Rogers umreißt die Position von Innovatoren in lokalen sozialen Systemen als eher außen stehend (vgl. Rogers 2003: 290). Er sieht die grundlegende Funktion von Innovatoren in einem Diffusionsprozess denn auch im bloßen „Importieren“ der Innovation in ein System (ebd.: 283). Kiefer nennt das den „Demonstrationseffekt“, ohne jedoch Innovatoren Meinungsführerschaft komplett
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abzusprechen. Deren Grad sei aber in der den Innovatoren folgenden Übernehmergruppe deutlich größer. (Kiefer 1967: 47) Kaas meint, Arndt folgend, „dass bei der Diffusion von Konsumgütern fast ausschließlich die Kategorie der Innovatoren, also die ersten Käufer interessieren“ (Kaas 1973: 24, vgl. Arndt 1968: 71ff.). Er betrachtet deshalb alle den Innovatoren nachfolgenden Übernehmer einer Innovation als eine Gruppe. In weiten Teilen der Literatur findet jedoch in Opposition dazu die Kategorisierung nach Rogers Unterstützung. Er grenzt als nächste Gruppe die den Innovatoren nachfolgenden 13,5 Prozent aller Übernehmer einer Innovation ab und nennt sie „early adopters“ (Rogers 2003: 280). Für Kiefer sind diese die „‚Mediatoren’ zwischen der innovativen Außenorientierung der Neuerer und der statischen Binnenorientierung der Mehrheit“ (Kiefer 1967: 48). Im Gegensatz zu den Innovatoren seien sie im Grad ihrer Innovativität nicht zu weit entfernt vom Durchschnitt des lokalen Systems, sie seien in ihm verwurzelt und genössen deshalb darin deutlich mehr Respekt, notiert Rogers. „Potential adopters look to early adopters for advice and information about an innovation“ (Rogers 2003: 283). Auch Kiefer und Bodenstein sehen unter den „early adopters“ die besonders starken Meinungsführer (vgl. Kiefer 1967: 76, Bodenstein 1971: 88f.). Letztendlich, das scheint breiter Konsens in der Literatur, stehe und falle der Erfolg einer Innovation in einem bestimmten sozialen System mit deren Übernahme durch diese Gruppe. „In one sense, early adopters put their stamp of approval on a new idea by adopting it” (Rogers 2003: 283). Eine dritte Übernehmerkategorie nennt Rogers die “early majority”. In diese Gruppe zählt er jene 34 Prozent aller Übernehmer einer Innovation, die nach den „early adopters“, aber noch vor dem Durchschnitt aller Übernehmer eine Innovation adoptieren (ebd.: 280f.). Diese seien Neuem gegenüber schon weitaus bedachter und hielten vergleichsweise weniger lokale
Führungspositionen inne, analysiert Bodenstein diese Gruppe (Bodenstein 1971: 90). Wegen ihrer kommunikativen Nähe zu den stärksten Meinungsführern eines Systems sowie ihrer zahlenmäßigen Größe erklärt Rogers die „early majority“ zu einem „important link in the diffusion process“ (Rogers 2003: 284). Als „late majority“ betitelt Rogers die 34 Prozent aller Übernehmer einer Innovation, die auf die „early majority“ folgen und damit schon später als der Durchschnitt eine Innovation adoptieren (ebd.: 281). Diese Skeptiker, so Bodenstein, übernehmen Innovationen erst dann „wenn die Neuerung wirtschaftlich unumgänglich ist und
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von den vorangegangenen Gruppen als erfolgreich demonstriert und sozial legitimiert worden ist“ (Bodenstein 1971: 48). Rogers formuliert über die „late majority” noch etwas deutlicher: „The pressure of peers is necessary to motivate adoption“ (Rogers 2003: 284).
Als letzte, so Rogers, übernähmen „laggards“ eine Innovation (Rogers 2003: 281). Bodenstein bescheinigt dieser Gruppe „nur eingeschränkt formale lokale Interaktionen“, „häufig generations- und bildungsbedingte Handicaps und/oder bewussten Konservativismus“ (Bodenstein 1971: 49). Darüber hinaus hätte sie relativ zu den anderen Mitgliedern ihres sozialen Systems weniger sozialen Status und Einkommen. Gerade diese letztgenannte Eigenschaft sei einer der wichtigsten Gründe für das Verhalten von Individuen als „laggards“, so Rogers. „The laggard’s precarious economic position forces the individual to be extremely cautios in adopting innovations” (Rogers 2003: 284f.). Mitgliedern aller dieser Gruppen gemeinsam scheinen einige Kriterien zu sein, nach denen sie über Annahme oder Ablehnung von Innovationen entscheiden. „These five attributes of innovations are relative advantage, compatibility, complexity, triability, and observability”, fasst Rogers zusammen (ebd.: 223). Obwohl diese Liste in der Literatur vielfach übernommen worden ist (vgl. u.a. Mahler/Stoetzer 1995: 7f.), hat sie doch der Diffusionstheorie auch Kritik eingebracht. Es bleibe unklar, in welchem Verhältnis diese von Rogers identifizierten Determinanten stehen, beanstanden etwa Schenk, Dahm und Šonje: „Besteht eine Rangreihe zwischen den Kriterien, aus der hervorgeht, ob in bestimmten Fällen die Kompatibilität einer Innovation bedeutsamer ist als der relative Vorteil, den man aus ihr ziehen kann?“ (Schenk/Dahm/Šonje 1996: 41f.) Auch werde nicht deutlich, ob die Merkmale untereinander substituierbar seien und ob diese Liste erschöpfend sei. Deshalb könne die Qualität einer bestimmten Innovation nicht anhand einer verallgemeinerbaren Prüfung mit diesen Determinanten bestimmt werden. (ebd.)
2.2 Aspekte der Diffusion technischer Innovationen in der Telekommunikation
Müller definiert Telekommunikation als „Kommunikation mit Hilfe
nachrichtentechnischer Übertragungsverfahren über räumliche Entfernungen hinweg“ (Müller 1995: 18). Anders als etwa Rogers (vgl. Rogers 1995: 29) schließt sie mit dieser Definition, der hier gefolgt werden soll, ausdrücklich neben
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der Individualkommunikation auch die Massenkommunikation ein. Beiden gemeinsam sei, dass ihre technischen Systeme aus Übertragungs- und Vermittlungseinrichtungen bestünden, „die zusammen das
Telekommunikationsnetz im engeren Sinne bilden, sowie den Endgeräten und den eigentlichen Telekommunikationsdiensten“ (Müller 1995: 20). Prägend für deren Diffusionsprozess, so Schoder, sei die ihnen eigene Güterklassifikation als Netzeffektgüter in Abgrenzung zu Singulärgütern (Schoder 1995: 74). Bei letzteren, führen Mahler und Stoetzer aus, sei der Nutzen durch die Übernahme für ein Individuum „völlig unabhängig von der Gesamtzahl“ aller Übernahmen im sozialen System (Mahler/Stoetzer 1995: 9). Implizite Effekte wie aus der Massenproduktion resultierende Preissenkungen und
Qualitätssteigerungen oder auch Imagegewinne innerhalb des sozialen Systems müssten bei dieser Definition allerdings abstrahiert werden, darauf weist Weiber hin. Im Gegensatz zu Singulärgütern zeichnen sich Netzeffektgüter für ihn dadurch aus, dass „sie durch eine, wie auch immer geartete, Kombination mit anderen Gütern für den Nachfrager einen Zusatznutzen erzeugen.“ (Weiber 1995: 41) Darüber hinaus versucht Weiber noch die Abgrenzung einer dritten Kategorie neben Netzeffektgütern und Singulärgütern. Diese „Systemgüter“ hätten im Gegensatz zu den anderen „keinen originären Produktnutzen, sondern nur einen Derivatnutzen“ (ebd.: 43). Dieser Abgrenzung ist verschiedentlich gefolgt worden (vgl. Mahler/Stoetzer 1995: 8). Allerdings kann sie hier nicht nachvollzogen werden. So ordnet Weiber etwa Computer und Software wegen der beiden innewohnenden Zusatznutzen durch das jeweils komplementäre Gut den Netzeffektgütern zu. Eine Erklärung dazu, worin der originäre Nutzen eines Computers ohne Software bestehen soll, bleibt er jedoch schuldig. (vgl. Weiber 1992: 16)
Im Folgenden sollen daher wie bei Schoder Netzeffektgüter lediglich in Abgrenzung zu den Singulärgütern klassifiziert werden, und zwar durch die ihnen eigenen direkten und indirekten Netzeffekte. Zu den indirekten Effekten zählt Schoder etwa „durch Anbieter vermittelte komplementäre Güter, die ein sachlich, zeitlich und räumlich vielfältigeres Angebot an Inhalten und Systemkomponenten ermöglichen“ (Schoder 1995: 72ff.). Ihnen gegenüber zu stellen seien direkte Netzeffekte, die einen unmittelbaren Nutzenzuwachs bei den Teilnehmern mit zunehmender Nutzerzahl begründeten. Allerdings seien beide Arten von Netzeffekten „für die Diffusion von Neuerungen von erheblicher Bedeutung, da
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sie die Adoptionsentscheidung wesentlich beeinflussen“ (ebd.). Weiber fordert deshalb für den Bereich der Telekommunikation eine Ausweitung des Übernahmebegriffs. In der klassischen Diffusionstheorie sei das Ereignis der Adoption mit dem Erstkauf einer Produktinnovation assoziiert. Wegen der Bedeutung der Netzeffekte könne hier jedoch erst dann von einer Adoption gesprochen werden, wenn drei Entscheidungstatbestände erfüllt seien, nämlich Kaufakt, Anschlussakt und Nutzungsakt (vgl. Weiber 1995: 53). Eine der Auswirkungen der Netzeffekte auf den Diffusionsprozess von Innovationen im Bereich der Telekommunikation ist für Rogers die besondere Bedeutung des Erreichens einer „critical mass“ an Übernehmern. „This point usually ranges somewhere between 10 percent adoption (as a minimum) and 25 percent (as a maximum)” (Rogers 1995: 31ff.). Bis zu diesem Punkt, meint Schoder, hänge die Adoptionsentscheidung vom erwarteten zukünftigen Verhalten potentieller, späterer Nutzer ab (Schoder 1995: 78). Habe jedoch erst einmal eine kritische Masse der potentiellen Übernehmer eine Innovation adoptiert, schreibt Rogers, werde die Diffusion im sozialen System ein sich selbst tragender Prozess (Rogers 1995: 31). Weiber nennt die von ihm klassifizierten Systemgüter deshalb auch „Kritische Masse-Systeme“ (Weiber 1992: 19). Da die Aussagen von Rogers und Schoder jedoch genauso auf Netzeffektgüter im weiteren Sinne übertragbar sind, können auch jene in diesem Sinne als „Kritische Masse-Systeme“ bezeichnet werden.
Eine weitere Auswirkung von Netzeffekten auf die Diffusion von Innovationen in der Telekommunikation hat Schoder in der „Pfadabhängigkeit“ (Schoder 1995: 88) ausgemacht. Oft gebe es zu Beginn der Diffusion zwar mehrere konkurrierende Alternativen zu einer Innovation. In deren Verlauf könne jedoch regelmäßig nur eine der Alternativen eine kritische Masse an Übernehmern erreichen. „Da es in einer derartigen Situation aus der Sicht des jeweiligen Adopters sinnvoller ist, an der relativ erfolgreichen diffundierten Innovation festzuhalten, ist der weitere Diffusionsverlauf vorbestimmt“ (ebd.). Dabei sei im Prinzip unerheblich, ob die erfolgreiche auch die technisch beste oder volkswirtschaftlich optimale Innovation sei. Ähnlich argumentiert Werle: „Dieser Wirkungsmechanismus unterstützt alte Techniken und deren Weiterentwicklung gegenüber neuen Techniken, auch wenn letztere effizienter sind“ (Werle 1994: 202). Diese theoretischen Überlegungen sind verschiedentlich durch empirische Untersuchungen untermauert worden (vgl. Garrone/Mariotti/Sgobbi 2002: 17ff.).
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Besonders deutlich können sich Effekte der „Pfadabhängigkeit“ (Schoder 1995: 88) zeigen, wenn ein konkurrierendes, nicht kompatibles
Telekommunikationssystem zum Zeitpunkt der Markteinführung der Innovation bereits weit im sozialen System diffundiert ist. In diesem Fall erwartet Weiber gerade in der Anfangsphase der Diffusion starke Marktwiderstände (Weiber 1995: 61). Hervorzuheben seien dabei zum einen „Applikationswiderstände“ gegen die Übernahme „aufgrund der funktionalen Eigenschaften eines Systems sowie der aus der Nutzung erwarteten negativen Konsequenzen“ (Weiber 1992: 85). Diese Widerstände seien auch dann zu erwarten, wenn der Nutzen innovativer Kritischer Masse-Systeme von den Nachfragern nicht
wahrgenommen werde (ebd.). Dazu komme ein „Beharrungseffekt“ (Weiber 1995: 62) durch das hohe Erfahrungspotential mit dem etablierten Telekommunikationssystem. Neben den Applikationswiderständen spielten auch „Substitutionswiderstände“ eine Rolle (ebd.: 61). Darunter zählt Weiber etwa den Inkompatibilitätseffekt, der darin bestehe, „dass Zeit- und Kostenaufwand der Kommunikation zwischen Personen aus unterschiedlichen (inkompatiblen) Kritische Masse-Systemen höher sind als zwischen Mitgliedern desselben Systems“. (Weiber 1992: 91) Dieser Fakt könne einen „Verzögerungs- oder Pinguineffekt“ (Weiber 1995: 62) auslösen. Der bestehe darin, dass jeder potentielle Übernehmer erst einmal auf alle anderen warte, bevor er selbst die Innovation adoptiere. Aus diesen Gründen befinde sich die Diffusion vor dem Erreichen einer kritischen Masse an Übernehmern in einer „Instabilitätsphase“ (ebd.). Wie lange sich ein Kritische Masse-System während dieser Phase am Markt halten könne, das sei von der Stärke der Rückkopplungen zwischen den Systemteilnehmern abhängig. Deren „Kommunikationsdisziplin“ könnte zu einer „Marktbeharrungstendenz“ des innovativen Systems führen (ebd.: 64f.). Vor allem seien dabei die andauernden Anstrengungen der Anbieter des Systems zu berücksichtigen, die die im Bereich der Telekommunikation typischerweise besonders hohen und spezifischen Anfangsinvestitionen nicht verlieren wollten. Langfristig, schränkt Schoder ein, spreche jedoch gerade im Bereich der Netzeffektgüter alles für eine „Dichotomie der Ausbreitungsentwicklung“ (Schoder 1995: 92). Eine Zwischenlösung im Sinne einer Stagnation, also eines beschränkten Diffusionsgrades, sei dagegen nicht zu erwarten. Entweder gebe es vollständige Adoption, oder vollständige Nicht-Adoption. Weiber nennt letzteren Fall „Marktflop“ (Weiber 1995: 65).
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Diese Möglichkeit der letztendlichen vollständigen Nicht-Adoption ist eine Besonderheit der Diffusion von Netzeffektgütern im weiteren Sinne sowie ein weiterer Beleg für die von Weiber vorgenommene Erweiterung des Adoptionsbegriffs. Das Adoptionsmerkmal Kauf der klassischen Diffusionstheorie sei nicht mehr reversibel, lediglich Wiederholungskäufe könnten ausfallen. Deshalb zeige da eine kumulierte Diffusionskurve zwangsläufig immer einen steigenden Verlauf. Dagegen könnten Kritische Masse-Systeme vor allem während der instabilen Phase wieder abgemeldet oder nicht mehr genutzt werden. Und da nur beim gemeinsamen Auftreten aller drei Adoptionsmerkmale von Übernahme gesprochen werden dürfe, könne es bei ihnen „im Extremfall auch zu einem Rückgang der Diffusion kommen“ (Weiber 1992: 137).
2.3 Ansichten zur Prognostizierbarkeit technischer Innovationen in der Telekommunikation
Mit der Markteinführung neuer Telekommunikationssysteme ist ein besonders hoher Grad an Unsicherheit für deren Anbieter verbunden. Die Anfangsinvestitionen in neue Netzeffektgüter im weiteren Sinne sind regelmäßig bis zu zehn Mal so hoch wie Investitionen von Industrieunternehmen in ihre Produktionsanlagen, schätzt Weiber (Weiber 1995: 64). Diese Investitionen müssen deshalb wirtschaftlich und oft auch politisch begründbar sein. Bloßer Zukunftsglaube ist dabei selten überzeugend, die Entscheider verlangen vielmehr konkrete Aussagen darüber, wie sich das System am Markt entwickeln wird und wie sich damit die hohen Anfangsinvestitionen amortisieren. Gefordert werden daher genaue und langfristige Prognosen zur Diffusion dieser Innovationen. Besonders in der wirtschaftswissenschaftlichen Literatur sind deshalb in der Vergangenheit zahlreiche Prognosemodelle (vgl. Hesse 1987: 8ff.) entwickelt worden. Deren Ziel sehen Albers und Peters darin, „die Verbreitung einer Innovation innerhalb des definierten sozialen Systems, der potentiellen Adopterpopulation, über die Zeit zu beschreiben und deren zukünftigen Verlauf zu prognostizieren“ (Albers/Peters 1995: 177f.).
Unterschieden werden können dabei vor allem drei Grundtypen: „Expotentielle Diffusionsmodelle“ (Weiber 1992: 147f.) basieren auf der Annahme, lediglich externe Faktoren, speziell die massenmedial vermittelte Kommunikation, würden den Diffusionsprozess beeinflussen. Sämtliche Adoptoren wären danach als
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Arbeit zitieren:
Gunnar Töpfer, 2004, Zur Diffusion von DAB, München, GRIN Verlag GmbH
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