Inwiefern wirkt sich algorithmisch kuratierte Personalisierung in Unterhaltungsmedien auf das psychologische Wohlbefinden aus, und wie könnten mögliche negative Auswirkungen behoben werden?
Diese Fragen sollen durch die vorliegende Arbeit behandelt werden. Als theoretische Grundlage dafür dient die Self-Determination Theory (SDT). Dieser Ansatz eignet sich gut zur Erörterung dieser Fragestellung, da auf dessen Grundlage bereits einige Studien hinsichtlich dieses Themas durchgeführt wurden.
Um die Forschungsfrage zu beantworten, geht die Arbeit zunächst auf das Konzept von algorithmischer Kuratierung ein. Dafür wird in Kapitel 2 untersucht, wie algorithmische Kuratierung und Personalisierung auf Unterhaltungsplattformen umgesetzt wird. Anschließend wird in Kapitel 3 die SDT erläutert, die für die nachfolgende Analyse maßgeblich ist. Im Anschluss werden in Kapitel 4 verschiedene Elemente der SDT aufgegriffen, um die Forschungsfrage zu beantworten. In Kapitel 4.1 geht diese Arbeit dabei auf positive und negative Auswirkungen für die Rezipienten ein, die durch Personalisierung auf digitalen Unterhaltungsmedien entstehen. Hierbei werden ebenfalls die Auswirkungen auf das psychologische Wohlbefinden berücksichtigt. Darauf aufbauend werden in Kapitel 4.2 mögliche Lösungsansätze zur Behebung von negativen Auswirkungen präsentiert.
In Kapitel 5 wird die Forschungsfrage abschließend aufgegriffen und beantworten, indem an die Ergebnisse aus dem vorigen Kapitel angeknüpft und die wesentlichen Erkenntnisse zusammengefasst werden. Zudem werden mögliche Fragestellungen für die zukünftige Entwicklung und Forschung auf diesem Themengebiet erörtert.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Algorithmische Kuratierung & Personalisierung auf Unterhaltungsplattformen
- 3. Self-Determination Theory
- 4. Personalisierung & Psychologisches Wohlbefinden
- 4.1 Auswirkungen von Personalisierung auf Rezipienten
- 4.2 Lösungsansätze zur Behebung negativer Einflüsse
- 5. Diskussion und Fazit
- Literaturverzeichnis
Zielsetzung & Themen
Diese Arbeit untersucht, inwiefern sich algorithmisch kuratierte Personalisierung in digitalen Unterhaltungsmedien auf das psychologische Wohlbefinden auswirkt und welche Lösungsansätze zur Behebung negativer Auswirkungen existieren. Als theoretische Grundlage dient dabei die Self-Determination Theory.
- Algorithmische Personalisierung in digitalen Unterhaltungsmedien
- Auswirkungen auf das psychologische Wohlbefinden
- Die Self-Determination Theory (SDT) als Analyseframework
- Grundbedürfnisse: Autonomie, Kompetenz, soziale Eingebundenheit
- Lösungsansätze zur Minderung negativer Effekte
- Implizite und explizite Personalisierungsmechanismen
Auszug aus dem Buch
2. Algorithmische Kuratierung & Personalisierung auf Unterhaltungsplattformen
Algorithmische Kuratierung lässt sich als den Lösungsprozess definieren, der aus einem gegebenen Input den gewünschten Output erzeugen soll. Es beschreibt einen automatisierten Vorgang der Organisation, Auswahl und Präsentation von relevanten Teilmengen aus einem größeren Datenbestand (Rader & Gray, 2015, S. 173). Dies bedeutet konkret, dass die Inhalte auf verschiedenen Plattformen durch den Algorithmus hinsichtlich ihrer Relevanz geprüft und klassifiziert werden. Hierbei sollen für den Rezipienten unwichtige Inhalte herausgefiltert und dem Nutzer schlussendlich nur Inhalte präsentiert werden, die seinen Interessen entsprechen (Saurwein, 2022, S. 244-245).
Die Personalisierung der Inhalte kann dabei auf zwei unterschiedlichen Wegen erfolgen: Der erste Weg ist die implizite Personalisierung. Hierbei werden die Präferenzen der Rezipienten auf Basis verschiedener Nutzungsdaten und inhaltlichen Metriken ermittelt. Darauf aufbauend werden die Inhalte priorisiert und gefiltert (Kümpel, 2025, S. 740). Besonders die möglichst breite Erfassung der Nutzer- und Verhaltensdaten ist dabei ein Erfolgsfaktor für eine präzise Personalisierung, da durch diese Informationen die Bedürfnisse der Rezipienten besser antizipiert und bedient werden können (Haberer, 2020, S. 153-154). So wird bspw. erfasst, mit welchen Inhalten der Nutzer besonders stark interagiert oder mit welchen anderen Rezipienten ein intensiver Austausch stattfindet. Diese personenbezogenen Daten werden mit Meta-Informationen über die Inhalte, wie z. B. dem Veröffentlichungszeitpunkt, verknüpft. Zudem werden globale Relevanzindikatoren, wie die Aufrufzahlen oder Verbreitungsgeschwindigkeit, mit einbezogen. Auf Basis dieser Verknüpfungen und Datensammlungen wird schließlich computerbasiert über die Ausspielung der Inhalte entschieden (Kümpel, 2025, S. 740).
Folglich sind die Nutzer bei dieser Art der Personalisierung überwiegend passiv und die Entscheidungen werden weitestgehend durch das System vorgenommen (Hagen et al., 2017, S. 132).
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel führt in die steigende Relevanz digitaler Unterhaltungsmedien ein, beleuchtet deren algorithmische Kuratierung und stellt die zentrale Forschungsfrage nach den Auswirkungen auf das psychologische Wohlbefinden, basierend auf der Self-Determination Theory (SDT), vor.
2. Algorithmische Kuratierung & Personalisierung auf Unterhaltungsplattformen: Hier werden die Konzepte von Algorithmen, algorithmischer Kuratierung und Personalisierung definiert sowie die implizite und explizite Personalisierung als Kernmechanismen digitaler Plattformen erläutert.
3. Self-Determination Theory: Dieses Kapitel beschreibt die SDT als metatheoretischen Ansatz zur menschlichen Motivation, die drei universellen psychologischen Grundbedürfnisse (Autonomie, Kompetenz, soziale Eingebundenheit) und die verschiedenen Motivationsarten, die für das Wohlbefinden relevant sind.
4. Personalisierung & Psychologisches Wohlbefinden: Dieses Hauptkapitel analysiert die positiven und negativen Auswirkungen algorithmischer Personalisierung auf die drei Grundbedürfnisse und das psychologische Wohlbefinden der Rezipienten und schlägt Lösungsansätze zur Behebung negativer Einflüsse vor.
4.1 Auswirkungen von Personalisierung auf Rezipienten: Dieser Abschnitt beleuchtet spezifische Effekte der Personalisierung auf das Autonomie-, Kompetenz- und soziale Eingebundenheitsbedürfnis der Nutzer, inklusive der daraus resultierenden positiven und negativen Auswirkungen auf das Wohlbefinden.
4.2 Lösungsansätze zur Behebung negativer Einflüsse: Hier werden konkrete Maßnahmen vorgeschlagen, die sowohl von Plattformanbietern (z.B. mehr Transparenz, explizite Personalisierungsoptionen) als auch von Rezipienten (z.B. Förderung der Algorithmic Literacy) ergriffen werden können, um problematische Effekte zu mildern.
5. Diskussion und Fazit: Das abschließende Kapitel fasst die zentralen Erkenntnisse zusammen, beantwortet die Forschungsfrage und diskutiert Limitationen der Arbeit sowie Potenziale für zukünftige Forschung im Bereich algorithmischer Personalisierung und Wohlbefinden.
Schlüsselwörter
Algorithmische Personalisierung, Psychologisches Wohlbefinden, Self-Determination Theory (SDT), Digitale Unterhaltungsmedien, Unterhaltungsplattformen, Autonomie, Kompetenz, Soziale Eingebundenheit, Mediennutzung, Algorithmic Literacy, Empfehlungssysteme, Hedonisches Wohlbefinden, Eudaimonisches Wohlbefinden, Kontrolle, Transparenz
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht die Auswirkungen algorithmisch kuratierter Personalisierung in digitalen Unterhaltungsmedien auf das psychologische Wohlbefinden der Nutzer und diskutiert Möglichkeiten zur Behebung negativer Effekte.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themenfelder sind algorithmische Personalisierung, digitale Unterhaltungsmedien, psychologisches Wohlbefinden und die Self-Determination Theory als theoretischer Rahmen.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das primäre Ziel ist es, die Forschungsfrage zu beantworten, inwiefern sich algorithmisch kuratierte Personalisierung in Unterhaltungsmedien auf das psychologische Wohlbefinden auswirkt und wie sich negative Auswirkungen beheben lassen könnten.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Als theoretische Grundlage und Analysemethode wird die Self-Determination Theory (SDT) von Ryan und Deci verwendet, um die psychologischen Grundbedürfnisse der Nutzer zu bewerten.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil behandelt die Konzepte der algorithmischen Kuratierung und Personalisierung, stellt die Self-Determination Theory vor und analysiert detailliert die Auswirkungen der Personalisierung auf die psychologischen Grundbedürfnisse sowie mögliche Lösungsansätze.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird durch Schlüsselwörter wie algorithmische Personalisierung, psychologisches Wohlbefinden, Self-Determination Theory, Autonomie, Kompetenz, soziale Eingebundenheit und Algorithmic Literacy charakterisiert.
Wie unterscheiden sich implizite und explizite Personalisierung in digitalen Unterhaltungsmedien?
Implizite Personalisierung basiert auf der Analyse von Nutzungs- und Verhaltensdaten durch Algorithmen, ohne dass der Nutzer aktiv eingreift. Explizite Personalisierung hingegen erfordert aktive Eingaben und Entscheidungen des Nutzers, um Inhalte anzupassen.
Welche psychologischen Grundbedürfnisse werden laut der Self-Determination Theory unterschieden und wie sind sie für das Wohlbefinden relevant?
Die SDT unterscheidet Autonomie (Selbstbestimmung), Kompetenz (Fähigkeitserleben) und soziale Eingebundenheit (Zugehörigkeit). Deren Erfüllung ist entscheidend für psychologisches Wohlbefinden und Selbstmotivation.
Welche negativen Auswirkungen kann die algorithmische Personalisierung auf das Autonomiebedürfnis der Nutzer haben?
Algorithmische Personalisierung kann bei Nutzern ein Gefühl des Kontrollverlustes und eine Frustration des Autonomiebedürfnisses auslösen, insbesondere durch mangelnde Transparenz der Algorithmen und die Reduzierung der manuellen Auswahlmöglichkeiten.
Welche Lösungsansätze werden vorgeschlagen, um negative Einflüsse der algorithmischen Personalisierung zu beheben?
Vorgeschlagen werden Maßnahmen wie die vermehrte Nutzung expliziter Personalisierung durch Plattformanbieter, höhere Transparenz bezüglich der Algorithmus-Funktionsweise und die Förderung der Algorithmic Literacy bei den Nutzern.
- Arbeit zitieren
- Anonym (Autor:in), 2025, Alles Well-Being, oder was? Die Auswirkungen von algorithmisch kuratierter Personalisierung in digitalen Unterhaltungsmedien auf das psychologische Wohlbefinden, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1622839
