Diese Studienarbeit soll das Auftreten von Herdenverhalten im Bereich des Internethandels, auch E-Commerce genannt, näher betrachten.
In der heutigen Zeit ist besonders dieses Medium von der Informationsüberflutung betroffen. Unternehmen reagieren auf die Informationsüberflutung mit Empfehlungssystemen, die den Nutzer bei seiner Informationssuche unterstützen und auch entlasten sollen.
Jedoch besteht die Frage, ob der Käufer diese heranzieht, um seine persönlichen Informationen zu vervollständigen oder ob sie nicht eher dazu dienen, ihm einen Überblick über die Meinung der Masse zu verschaffen.
Die Arbeit versucht diesen Sachverhalt im Internet näher zu beleuchten, indem sie in einer empirischen Erhebung im Rahmen einer Studienarbeit der Universität Trier überprüft, ob insbesondere automatisierte Empfehlungssysteme das Verhalten der Internetnutzer beeinflussen. Es soll dabei untersucht werden, inwiefern Systeme in Form z.B. der Anzahl von positiven Bewertungen oder hoher Verkaufszahlen den Leser beeinflussen, sodass er besonders durch viele Personen in seiner Kaufentscheidung bestärkt wird und sich dem Verhalten der Masse anschließt.
Um das Verhalten der Internetnutzer zu untersuchen, ist es notwendig, sich dem Phänomen des Herdenverhaltens zunächst theoretisch zu nähern. Als erster Punkt ist hierfür eine genaue Definition des Herdenverhaltens anzugeben. Für die Untersuchung sind desweiteren die Auslöser relevant, die dieses Verhalten einleiten können. Es werden hierfür Erklärungsansätze aus zwei verschiedenen Forschungsrichtungen vorgestellt, die in der Literatur geläufig sind. In den aktuellen verwendeten Ansätzen wird das Herdenverhalten meist nur aus einer Perspektive betrachtet: einer ökonomischen oder einer psychologischen. Die einzelnen Ansätze beinhalten weniger einen integrierten psychologisch-ökonomischen Ansatz noch Untersuchungen im Bereich des Kauf- und Konsumverhaltens. Aus diesem Grund berücksichtigt diese Arbeit bei der Betrachtung des Herdenverhaltens beide Seiten und versucht sie zu integrieren. Zum einen wird sich dem Thema von der ökonomischen Forschung aus genähert, zum anderen von der sozialpsychologischen Forschung aus. Darauf aufbauend werden die Hypothesen abgeleitet, die in einer Online-Befragung überprüft werden.
Inhaltsverzeichnis
1 „Avatar ist der erfolgreichste Film aller Zeiten“
2 Die Grundlagen des Herdenverhaltens, seine universelle Verbreitung insbesondere in der Finanzwelt
3 Theoretischer Hintergrund
3.1 Arten des Herdenverhaltens
3.2 Ökonomische Forschung
3.2.1 Autoren des Herdenverhaltens und die Erklärung in der ökonomischen Forschung
3.2.2 Wie Informationskaskaden entstehen und wieder brechen können
3.2.3 Netzwerkeffekte
3.2.4 Prinzipal-Agenten-Beziehung
3.2.5 Kritikpunkte an der ökonomischen Forschung
3.3 Psychologische Forschung
3.3.1 Sozialisation, Normen und Kontrolle
3.3.2 Sozialer Einfluss und Konformität
3.3.3 Sozialer Vergleich
3.3.4 Lernen am Modell nach Bandura
3.3.5 Kritische Betrachtung der psychologischen Erklärungsansätze
4 Herdenverhalten in Empfehlungssystemen
4.1 Das Aufkommen von Empfehlungssystemen im E-Commerce
4.2 Arten von Empfehlungssystemen
4.2.1 Inhaltsbasierte Empfehlungssysteme
4.2.2 Kooperative Empfehlungssysteme
4.2.3 Hybride Empfehlungssysteme
5 Empirische Erhebung
5.1 Herleitung der Hypothesen
5.2 Der Konsument im Internet
5.3 Fragebogenkonstruktion
5.4 Umfragetechnik
5.4.1 Die Onlineerhebung
5.4.2 Der Pretest
5.4.3 Verteilungszeit und Feldzeit
5.4.4 Die Skalen
5.5 Auswertung der Umfrage
5.5.1 Der Einfluss vieler positiver Bewertungen auf den Kauf einer Espressomaschine
5.5.2 Die Wirkung von Bestsellerlisten und Verkaufszahlen
5.5.3 Die Relevanz von Expertenmeinungen, einer hohen Anzahl positiver Bewertungen und von Verkaufzahlen bei höher- und niedrigpreisigen Produkten
5.5.4 Zusammenfassung der Analyseergebnisse
5.6 Kritische Auseinandersetzung mit der empirischen Erhebung
6 Die verhaltensbeeinflussende Wirkung von automatisierten Empfehlungssystemen
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht, inwieweit automatisierte Empfehlungssysteme im E-Commerce das Phänomen des Herdenverhaltens auslösen können. Die zentrale Forschungsfrage fokussiert dabei darauf, ob Internetnutzer bei Kaufentscheidungen ihre individuellen Informationen zugunsten der aggregierten Meinung der Masse – ausgedrückt durch Verkaufszahlen oder positive Bewertungen – vernachlässigen.
- Grundlagen des Herdenverhaltens in Ökonomie und Psychologie
- Funktionsweise und Arten von Empfehlungssystemen im Online-Handel
- Empirische Überprüfung des Einflusses von Bewertungen und Verkaufszahlen auf das Kaufverhalten
- Analyse der Bedeutung von Expertenmeinungen im Vergleich zur Meinung der "Masse"
- Unterschiede im Entscheidungsverhalten bei höher- und niedrigpreisigen Produkten
Auszug aus dem Buch
Die Grundlagen des Herdenverhaltens, seine universelle Verbreitung insbesondere in der Finanzwelt
„Everyone is doing what everyone else is doing, even when their private information suggests doing something different“2, so definiert Banerjee in seinem Text “A simple model of herd behaviour” (1992) Herdenverhalten. Kurz gesagt, ein Entscheidungsträger ignoriert seine eigenen Informationen und schließt sich der Masse an3.
Der Mensch geht bei seiner Entscheidungsfindung schrittweise vor. Der Entscheidungsträger verwendet nicht nur seine vorhandenen Informationen zur Lösung eines Problems, sondern bezieht auch das Verhalten der Menschen in seiner Umgebung bei der Entscheidungsfindung mit ein und verwendet diese Beobachtung für seine eigene Entscheidung.4
Die Basis dieses Phänomens stellt das soziale Lernen dar. Es wird vollzogen, wenn eine Person vom Verhalten einer anderen Person lernt.5 Dies geschieht vor allem dann, wenn eine asymmetrische Informationsverteilung vorliegt: Ein Entscheidungsträger geht davon aus, dass ein anderer, der seine Entscheidung schon getroffen hat, besser informiert ist als er selbst.6
In der Literatur wird vor allem das Herdenverhalten auf den Finanzmärkten diskutiert. Hier verhalten sich oft mehrere Investoren gleich. Dies bedeutet, dass Anleger ihre Entscheidungen oft nach Vorbildern ausrichten, da sie davon ausgehen, dass letztere über mehr oder bessere Marktkenntnisse verfügen als sie selbst. Grund für dieses Verhalten ist folgendes Problem: Entscheidungsträger unterliegen einem gewissen sozialen Druck. Dies bedeutet, dass Anleger Angst haben, in ihren Entscheidungen falsch zu liegen. Wenn dies der Fall sein sollte, können sie durch die Imitation des Verhaltens Anderer eine falsche Entscheidung auf ein Vorbild beziehen. Damit sind sie nicht mehr allein verantwortlich für ihre falsche Entscheidung.7
Zusammenfassung der Kapitel
1 „Avatar ist der erfolgreichste Film aller Zeiten“: Einleitung in die Thematik, die aufzeigt, wie soziale Einflüsse und Herdenverhalten Konsumentenentscheidungen im Internet beeinflussen können.
2 Die Grundlagen des Herdenverhaltens, seine universelle Verbreitung insbesondere in der Finanzwelt: Theoretische Einführung in das Herdenverhalten als universelles Phänomen, basierend auf sozialem Lernen und der bewussten oder unbewussten Imitation anderer.
3 Theoretischer Hintergrund: Umfassende Analyse der ökonomischen und psychologischen Erklärungsansätze für Herdenverhalten, darunter Informationskaskaden, soziale Konformität und Modelllernen.
4 Herdenverhalten in Empfehlungssystemen: Darstellung der Entwicklung von Empfehlungssystemen im E-Commerce und deren technische Einordnung in inhaltsbasierte, kooperative und hybride Modelle.
5 Empirische Erhebung: Detaillierte Beschreibung der methodischen Durchführung, der Hypothesenbildung sowie der Ergebnisse der Online-Befragung zur Beeinflussung durch Bewertungen und Verkaufszahlen.
6 Die verhaltensbeeinflussende Wirkung von automatisierten Empfehlungssystemen: Fazit der Arbeit, das die Erkenntnis zusammenfasst, dass Empfehlungssysteme die Kaufentscheidungen signifikant beeinflussen können und die untersuchten Faktoren eine Rolle bei der Auslösung von Herdenverhalten spielen.
Schlüsselwörter
Herdenverhalten, Empfehlungssysteme, E-Commerce, Informationskaskaden, Kaufentscheidung, Online-Handel, Konformität, Sozialer Vergleich, Informationsüberflutung, Konsumentenverhalten, Online-Umfrage, Expertenmeinung, Bestsellerlisten, Kundenbewertungen, Modelllernen.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser wissenschaftlichen Arbeit grundlegend?
Die Arbeit analysiert, ob und wie automatisierte Empfehlungssysteme in Online-Shops das Verhalten von Konsumenten beeinflussen und das Phänomen des sogenannten Herdenverhaltens provozieren.
Welche zentralen Themenfelder werden abgedeckt?
Die Untersuchung spannt einen Bogen von den theoretischen Grundlagen der Ökonomie und Psychologie (Warum imitieren Menschen?) bis hin zur praktischen Anwendung dieser Theorien auf technologische Empfehlungsmechanismen wie Produktbewertungen oder Bestsellerlisten.
Was ist das primäre Ziel der Studie?
Ziel ist es zu erforschen, ob sich Nutzer in Online-Shops bei Kaufentscheidungen bewusst oder unbewusst von der Meinung der Masse leiten lassen, insbesondere wenn sie mit einer Informationsüberflutung konfrontiert sind.
Welche wissenschaftlichen Methoden wurden angewandt?
Die Arbeit kombiniert eine fundierte Literaturrecherche mit einer empirischen Online-Umfrage, deren Daten anschließend mittels statistischer Verfahren (wie Mittelwertvergleichen und t-Tests) ausgewertet wurden.
Was steht im Fokus des Hauptteils?
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Aufarbeitung des Herdenverhaltens (z.B. Informationskaskaden nach Banerjee) und eine empirische Analyse, bei der Probanden in simulierten Kaufentscheidungssituationen unterschiedlichen Empfehlungsdaten ausgesetzt wurden.
Durch welche Schlüsselwörter lässt sich die Arbeit charakterisieren?
Zu den wichtigsten Begriffen gehören Herdenverhalten, Empfehlungssysteme, E-Commerce, Informationskaskaden, Konformität, sowie der empirische Mittelwertvergleich zur Hypothesenprüfung.
Warum wird beim Autokauf anders entschieden als bei DVDs?
Die Studie zeigt auf, dass Konsumenten bei höherpreisigen Produkten wie Autos tendenziell stärker nach Expertenmeinungen suchen, während sie sich bei niedrigpreisigen Konsumgütern wie DVDs eher von der Masse (positiven Bewertungen anderer Nutzer) beeinflussen lassen.
Was ist die Schlussfolgerung bezüglich der Expertenmeinungen?
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Expertenmeinungen bei teuren Investitionen einen hohen Stellenwert besitzen, jedoch die gleichzeitige Präsenz von einer hohen Anzahl an Kundenbewertungen die Tendenz der Nutzer beeinflussen und zu einer Unsicherheit führen kann.
- Arbeit zitieren
- Bachelor of Science Jerry Felten (Autor:in), 2010, Empfehlungssysteme im E-Commerce, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/159874
