Vertrauen bei Online-Auktionen


Wissenschaftliche Studie, 2003

93 Seiten, Note: 1,0


Leseprobe

Inhalt

1 Einleitung

2 Theorie
2.1 Definitionen
2.1.1 Vertrauen
2.1.2 Auktionen bei eBay
2.1.3 Bewertung, Feedback
2.1.4 Bewertungsart
2.1.5 Bewertungssumme
2.1.6 eBay-Bewertungsprofile
2.1.7 Ruf
2.2 Aktueller Forschungsstand
2.3 Begründung des Themas
2.4 Hypothesen
2.4.1 Hypothesen zu Merkmalen des Verkäuferprofils
2.4.2 Hypothesen zu Merkmalen des Käufers

3 Methode
3.1 Instrument
3.2 Stichprobenkonstruktion
3.3 Datenerhebung

4 Ergebnisse

4.1 Stichprobenbeschreibung

4.2 Hypothesentests

4.2.1 Hypothesen zu Merkmalen des Verkäuferprofils

4.2.2 Hypothesen zu Merkmalen des Käufers

4.3 Weitere Ergebnisse

5 Diskussion und Ausblick

6 Schluss

7 Literatur

Anhang

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Ergebnisse von Studien zu eBay-Bewertungsprofilen

Tabelle 2: Zeitlich unterschiedliche Verteilung der negativen Bewertungen in den vier Versuchsgruppen (die Bewertungen werden aufaddiert)

Tabelle 3: Mittelwert des Vertrauens in Abhängigkeit vom eBay-Mitgliedsnamen des Verkäufers

Tabelle 4: Mittelwert des Vertrauens in Abhängigkeit von der Aktualität negativer Bewertungen

Tabelle 5: Veränderung der Mittelwerte der Vertrauenswürdigkeit und der Kaufbereit schaft bei zunehmender Anzahl negativer Bewertungen

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Beispielhafte Nutzenfunktion bei Risikofreude, Risikoneutralität und Risikoaversion (vgl. Eisenführ / Weber, 1999, S. 222)

Abbildung 2: Verlauf der Datenerhebung

Abbildung 3: Wie häufig besuchst du eBay.de?

Abbildung 4: Verlauf der Kaufbereitschaft bei zunehmender Anzahl negativer Bewertungen

1 Einleitung

Der neue „Harry-Potter“, ein edles Collier, gebrauchte Bundeswehr-Stiefel oder ein altes Binnenschiff - all das bekommt man bei eBay.

Das riesige Angebot nützlicher, luxuriöser und kurioser Waren dieser OnlineAuktionsbörse fasziniert besonders die Deutschen: Mit 15,9 Millionen Auktionen im April 2003 liegen sie im weltweiten Vergleich auf Platz zwei hinter den USAmerikanern.

Die Besucherzahlen haben sich innerhalb der letzten drei Jahre von 0,8 Millionen im April 2000 auf 13,9 Millionen im April 2003 versiebzehnfacht. Damit ist eBay die meistbesuchte deutsche E-Commerce-Seite. (vgl. Capital, 2003, S.68ff) Alle 30 Sekunden, beispielsweise, ersteigert hier jemand ein Handy (vgl. Capital, 2003, S.74) von einem Anbieter, den er oder sie in den meisten Fällen nicht kennt. Woher kommt das für den Handel nötige Vertrauen? Wie vertrauenswürdig wird beispielsweise die Verkäuferin „Tante_Trude (695)“ wahrgenommen und findet sie einen Abnehmer für ihre Ware?

2 Theorie

2.1 Definitionen

2.1.1 Vertrauen

Vertrauen ist eine Voraussetzung für das Zustandekommen von elektronischen Geschäften (vgl. Matthiesen, 2001, S.146) und somit auch für das Funktionieren von Online-Auktionshäusern wie eBay. Dabei werden drei Arten von Vertrauen als sozialpsychologisches Konstrukt unterschieden (vgl. Bierhoff / Vornefeld, 2003), die auch in bezug auf das Internet-Auktionshaus eine Rolle spielen.

Unter „generalised trust“ wird Vertrauen in die Menschen im Allgemeinen verstanden (vgl. Bierhoff / Vornefeld, 2003). Bei eBay schlägt sich dies nieder im ersten Grundsatz der eBay-Gemeinschaft: „Wir glauben, daß die Menschen gut sind“ (eBay Inc., 2003a). Generalised trust wird von eBay offenbar als eine Grundvoraussetzung betrachtet.

Eine weitere Art von Vertrauen ist „trust in systems“, Vertrauen in Systeme (vgl. Bierhoff / Vornefeld, 2003). Im eBay-Kontext ist damit Vertrauen in das Auktionshaus selbst gemeint. Sowohl Käufer als auch Verkäufer müssen eBay vertrauen (vgl. Matthiesen, 2001, S.146). Das Internet Auktionshaus bietet auch einigen Service um dieses Vertrauen zu gewährleisten: Der Treuhandservice, eBay-Käuferschutz und die Möglichkeit des geprüften Mitglieds sind nur einige der Bemühungen um seitens des Online-Auktionshauses Sicherheit zu schaffen.

Für diese Studie von entscheidender Bedeutung ist „relational trust“, Vertrauen in bestimmte Personen (vgl. Bierhoff / Vornefeld, 2003), also in einzelne eBayMitglieder.

Wie bei allen Verhandlungen besteht bei Online-Auktionen ein Vertrauensdilemma: Damit ein Vertrag geschlossen werden kann, ist ein gewisses Maß an Vertrauen erforderlich, es besteht jedoch die Gefahr, dass dieses missbraucht wird (vgl. Bierhoff, 1998, S.314).

So unterscheidet man Vertrauensgeber (Trustor) und Vertrauensnehmer (Trustee). Der Vertrauensgeber (bei eBay meist der Käufer, weil üblicherweise per Vo rkasse bezahlt wird) erbringt eine einseitige Vorleistung, einen Vertrauensvorschuss, wobei es dem Vertrauensnehmer (bei eBay meist der Verkäufer) frei steht, wie er darauf reagiert, also ob er das Vertrauen missbraucht und kurzfristig einen Vorteil daraus zieht, oder ob er erwartungsgemäß handelt (vgl. Beckert, 2002, S. 27ff).

Beckert (2002, S.39) gibt zu bedenken, dass Vertrauen nicht in jedem Fall Voraussetzung für Marktbeziehungen ist, führt jedoch drei Kriterien an, die Vertrauen unumgänglich machen. Da diese auf Online-Auktionsbörsen alle zutreffen, ist Vertrauen bei eBay-Auktionen offensichtlich unentbehrlich. Zusammengefasst sollen sie hier genannt werden:

1. Aufgrund von asymmetrischer Informationsverteilung kann sich der Vertrauensgeber hinsichtlich der Eigenschaften des Tauschobjektes nicht sicher sein, er ist abhängig von den Angaben des Vertrauensnehmers.
2. Die Vielfalt der Vertrauensnehmer macht es den Vertrauensgebern unmöglich, vollständig informiert zu sein. Vertrauen hat also eine beruhigende Funktion, die es dem Vertrauensgeber dennoch ermöglicht, sich auf einen Vertrauensnehmer einzulassen.
3. Des weiteren erfordern kurzfristige Tauschbeziehungen Vertrauen (vgl. Beckert, 2002, S.39).

Das Ziel, bei solchen kurzfristigen beziehungsweise einmaligen Tauschbeziehungen Vertrauen zu ermöglichen, verfolgen Reputationssysteme. Hier können Transaktionspartner ihre Erfahrungen, die sie mit einem Marktteilnehmer machten, für mögliche künftige Tauschpartner kundtun (vgl. Matthiesen, 2001, S. 146). Diese wiederum können die Geschäftsgepflogenheiten des Vertrauensnehmers beobachten, was etwa der Vorstellung wiederholter Interaktionen entspricht, bei welchen der Vertrauensnehmer derselbe bleibt, die Vertrauensgeber jedoch wechseln können (vgl. Beckert, 2002, S. 33).

Da es sich bei Vertrauen um ein sehr komplexes und facettenreiches Konstrukt handelt, kann eine Definition nicht einfach sein. Die Schwierigkeit dabei beweist auch die Vielzahl der existierenden Begriffsbestimmungen.

Im Kontext dieser eBay-Studie folgen wir der Vertrauensdefinition von Brinkmann und Seifert (2001), die sich in erster Linie auf „relational trust“ als multidimensionales Konstrukt bezieht:

Vertrauen lässt sich […] definieren als die gef ü hlsm äß ige und/oder kalkulierte Bereitschaft eines Akteurs, auf die Kontrolle eines anderen zu verzichten und eine riskante Vorleistung (Handlung) zu erbringen, die meistens mit der kognitiven Erwartung und dem Gef ü hl einhergeht, dass der oder die Vertrauensempf ä ngerIn gleichzeitig kompetent, integer und wohlwollend ist “ (Brinkmann / Seifert, 2001, S.27).

2.1.2 Auktionen bei eBay

Auktionen bei eBay verlaufen nach dem Modell der „englischen Auktion“ (vgl. Dewan / Hsu, 2001). Dabei wird vom Verkäufer ein Mindestgebot vorgegeben, das von den Bietern sukzessiv überboten werden kann. Das aktuelle Gebot ist für alle Bieter stets sichtbar. Eine Auktion endet bei eBay nach einer vom Verkäufer im Vorhinein definierten Zeitspanne von drei, fünf, sieben oder zehn Tagen. Danach erhält derjenige, der das höchste Gebot abgab, den Zuschlag.

Die Schrittweite, mit der ein Gebot erhöht wird, ist festgelegt und konstant. Bei eBay hat ein Bieter die Möglichkeit, ein geheimes Maximalgebot abzugeben, das von anderen Nutzern nicht eingesehen werden kann. Bis zu diesem Betrag wird sein aktuelles Gebot automatisch erhöht, sobald er überboten wird. Verkäufer können optional für ihren Artikel einen festen Preis angeben. Findet sich ein kaufbereiter eBay-Nutzer, erfolgt der Zuschlag sofort und das Geschäft gilt als besiegelt.

Diese Option nennt sich „Sofort-Kaufen“ und kann auch in Kombination mit einem Mindestgebot verwendet werden. Sobald allerdings geboten wird, kann nicht mehr sofort-gekauft werden und es beginnt der normale Verlauf einer Auktion.

2.1.3 Bewertung, Feedback

Nach jeder Transaktion können Käufer und Verkäufer sich gegenseitig bewerten und so ihre Erfahrungen und Zufriedenheit mit dem jeweiligen Transaktionspartner äußern. Eine Bewertung kann positiv, neutral oder negativ sein und mit einem kurzen Kommentar begründet werden. Positive Bewertungen heißen auch „Lob“, negative „Beschwerde“.

In dieser Studie werden Bewertungen auch als Feedback bezeichnet.

2.1.4 Bewertungsart

Bewertungsarten sind positives, neutrales und negatives Feedback.

2.1.5 Bewertungssumme

Für jedes positive Feedback erhält der Bewertete einen Pluspunkt, für jedes negative einen Minuspunkt. Neutralen Bewertungen ist ein Wert von null Punkten zugewiesen. Aus allen Bewertungspunkten errechnet sich auf diese Weise die Bewertungssumme, die hinter dem Mitgliedsnamen in Klammern zu sehen ist. Von ihr ist die Farbe des Sternchens abhängig, das ebenfalls neben dem Mitgliedsnamen aufgeführt wird: Bei einer Bewertungssumme von 10 bis 49 Punkten gibt es beispielsweise ein gelbes Sternchen, bei 50 bis 99 Punkten ein blaues, bei 100 bis 499 Punk ten ein türkises, usw.

2.1.6 eBay-Bewertungsprofile

Mit einem Klick auf die Bewertungssumme kann das Bewertungsprofil eines Mitgliedes angesehen werden. (Ein Beispiel befindet sich in Anhang I.) Im Bewertungsprofil ist links oben ein Kasten zu sehen, der die Bezeichnung „Gesamtprofil“ trägt und in dem die Anzahl positiver, neutraler und negativer Bewertungen des Mitglieds eingetragen sind.

Rechts von ihm befindet sich die sogenannte „eBay ID-Karte“. Sie enthält Nutzernamen, Bewertungssumme und das verdiente Sternchen des Mitglieds. Außerdem kann von der eBay ID-Karte abgelesen werden, seit wann der Nutzer Mitglied ist und aus welchem Land er kommt.

In tabellarischer Form ist aufgeführt, wie viel Lob, neutrale Bewertungen, negative Bewertungen und Bewertungen insgesamt der eBay-Nutzer in den letzten sieben Tagen, dem letzten Monat und den letzten sechs Monaten erhalten hat, sowie jeweils die Anzahl der zurückgezogenen Gebote.

Unter den rein numerischen Angaben werden die Bewertungskommentare in chronologischer Reihenfolge aufgelistet.

2.1.7 Ruf

Der Ruf eines eBay-Nutzers, auch als Reputation bezeichnet, leitet sich aus seinem Bewertungsprofil ab. Je zahlreicher und positiver das Feedback ist, das er erhalten hat, desto besser ist sein Ruf.

2.2 Aktueller Forschungsstand

Die Mehrheit der Studien, die sich dem Einfluss des Rufes auf Transaktionen widmeten, wandte die Methode der Beobachtung an. Dabei verglichen sie in einem Set möglichst gleicher Items den Ruf der jeweiligen Verkäufer mit den Ergebnissen der Auktionen.

Wie Resnick, Zeckhauser, Swanson und Lockwood (2002, S.7) bemerkten, sind die Ergebnisse der Studien teilweise widersprüchlich, einige weisen zudem schwerwiegende Fehler in Methoden und Analyse auf. Das macht es ihrer Ansicht nach unmöglich, eine aussagekräftige Meta-Analyse durchzuführen oder eine Theorie zu entwickeln, die alle Forschungsergebnisse erklärt. Ein weiterer Faktor, der einen Vergleich der Studien erschwert, sind die unterschiedlichen Definitionen des Rufs.

Wird nur die Anzahl negativer Bewertungen betrachtet, führt dies, wie bei der Studie von Kauffman und Wood (2000, S.5), unter anderem dazu, dass diese insignifikant mit den Endpreisen der Auktionen korrelieren. Dieses unerwartete Resultat erklären die beiden Autoren damit, dass höhere Anzahlen negativer Bewertungen häufig zu Profilen etablierter Verkäufer gehören, die bereits insgesamt sehr viele Bewertungen erhielten. Der prozentuale Anteil des negativen Feedbacks ist dadurch relativ klein und die Menge der bereits erfolgreich durchgeführten Transaktionen bildet Vertrauen bei potentiellen Käufern.

Dewan und Hsu (2001, S.10), sowie McDonald und Slawson (2001, S.635) definieren die Reputation als Bewertungssumme. Negatives Feedback, das als jeweils ein Minuspunkt in diese eingeht, beträgt jedoch durchschnittlich lediglich 1,1% des Gesamtfeedbacks (Brinkmann / Seifert, 2001, S.36), verändert daher die Bewertungssumme nur unmerklich und fällt bei dieser Definition von Reputation kaum ins Gewicht.

Zwar wurde die Berechnung der Bewertungssumme von eBay selbst entwickelt, doch bietet sie schlechte Vergleichsmöglichkeiten. So hat beispielsweise ein eBay-Nutzer mit 35 Bewertungen, von welchen fünf negativ sind, dieselbe Bewertungssumme wie ein eBay-Nutzer mit 30 ausschließlich positiven Bewertungen.1

Die meisten Studien betrachten deshalb positive und negative Bewertungen getrennt. Basierend auf der Annahme, dass der Einfluss einer zusätzlichen Bewertung auf das Vertrauen anderer eBay-Nutzer immer geringer wird, je mehr Feedback bereits vorhanden ist, wird häufig eine Logarithmierung oder natürliche Logarithmierung der Anzahlen der einzelnen Bewertungsarten, bzw. der Bewertungssumme vorgenommen. Unter anderem bedienen sich Ba und Pavlou (2002, S.15), Bajari und Hortacsu (2000, S.15), Houser und Wooders (2000, S.19), Lucking-Reiley, Bryan und Reeves (2000, S.24), sowie Resnick und Zeckhauser (2001, S.13ff) dieser Methode.

Brinkmann und Seifert (2001, S.35ff) entwickelten hingegen einen Vertrauensindex, der die Differenzierung von Bewertungssummen erleichtert, indem sie in Relation zur Gesamtzahl der Bewertungen gesetzt werden.2

Im Folgenden geben wir einen tabellarischen Überblick über für uns relevante Resultate einschlägiger Arbeiten der letzten Jahre (siehe Tabelle 1).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten3

Tabelle 1: Ergebnisse von Studien zu eBay-Bewertungsprofilen

Verteilung der Bewertungsarten in den Bewertungsprofilen Resnick und Zeckhauser (2001, S.13) fassten in ihrer Untersuchung neutrale und negative Bewertungen als „schlechtes Feedback“ zusammen und kamen zu dem Ergebnis, dass dessen höchste Anteile bei unerfahrenen eBay-Nutzern zu finden sind, die weniger als zehn positive Bewertungen haben. Der entsprechende Prozentsatz beträgt bei Verkäufern 2,83% und bei Käufern 1,99%. Auf alle eBayNutzer bezogen, ergibt sich ein Anteil am Gesamtfeedback von weniger als 1%. Die von Brinkmann und Seifert (2001, S.35) ermittelte Verteilung der Bewertungsarten zeigt leichte Abweichungen von diesem Ergebnis: Sie fanden 1,1% negatives und 1,9% neutrales Feedback vor, identifizierten also 3% als Mittelwert schlechter Bewertungen.

Ba und Pavlou (2002, S.13f) analysierten 937 zufällig ausgewählte Bewertungsprofile und identifizierten als hohen Prozentsatz positiver Bewertungen 100%, als niedrigen Prozentsatz 92%. 10% der Profile verfügten noch über keine Bewertungen, was aber nicht bedeutet, dass diese eBay-Nutzer noch keine Transaktion abgeschlossen hatten, denn 25% aller möglichen Bewertungen werden nicht vorgenommen (vgl. Brinkmann / Seifert, 2001, S.34).

Bei der Auswertung der wissenschaftlichen Arbeiten zum Thema eBay zeigte sich, dass über die Rolle von neutralen Bewertungen noch wenig bekannt ist.

Viele Autoren berücksichtigen sie nicht oder zählten sie gemeinsam mit den negativen Bewertungen zum schlechten Feedback. Letzteres gibt Aufschluss über ihre Wahrnehmung.

Möglicherweise widerspricht diese der ursprünglich vorgesehenen Bedeutung von neutralen Bewertungen, da die Wortwahl „neutral“ und die Zuweisung eines Wertes von null Punkten in der Berechnung der Bewertungssumme suggerieren, dass weder eine positive noch eine negative Tendenz vorhanden sein sollte.

2.3 Begr ü ndung des Themas

Die uns bekannte Literatur zu eBay thematisiert vor allem den Einfluss der eBayBewertungsprofile der Verkäufer auf Preisbildung, Verkaufswahrscheinlichkeit und Vertrauen potentieller Käufer und geht in den meisten Fällen davon aus, dass Käufer ratio nal handeln und nicht von individuellen Eigenschaften beeinflusst werden.

Dies stellen wir in Frage und untersuchen, ob in den genannten Punkten die bei eBay bereits gesammelte Erfahrung eine Rolle spielt und ob die individuelle Risikoeinstellung eines Käufers sowie seine generelle Einschätzung zur Gesinnung der Mitmenschen ihn beeinflussen.

Ebenfalls vermuten wir, dass, wie in den meisten Gemeinschaften, auch in der eBay-Community Konformität existiert, die sich auf das Bewertungsverhalten auswirkt.

Nicht zuletzt bezweifeln wir, dass Verkäufer mit gleichem Anteil negativer Bewertungen stets gleich wahrgenommen werden. Wir werden deshalb untersuchen, ob die Aktualität negativer Bewertungen und die Gesamtmenge des Feedbacks von Verkäufer-Bewertungsprofilen, sowie die Formalität des Mitgliedsnamens eines Verkäufers Vertrauen und Kaufentscheidung von Bietern verändern können.

2.4 Hypothesen

2.4.1 Hypothesen zu Merkmalen des Verk ä uferprofils

H1: Je formeller ein eBay-Mitgliedsname ist, desto vertrauensw ü rdiger wird der Verk ä ufer wahrgenommen.

Vornamen haben großen Einfluss auf die soziale Wahrnehmung von Personen, so lange keine näheren Informationen über sie bekannt sind. Aufgrund persönlicher Erfahrungen werden angenehme oder unangenehme Empfindungen mit Vornamen verbunden. Jedoch auch ohne Kenntnis eines Namensträgers, geben viele Vornamen Aufschluss über eine Person. Altersstereotype (auch „kollektives Namensgedächtnis“ genannt) spiegeln wider, dass einige Vornamen in bestimmten Generationen besonders oft getauft wurden, in anderen dafür kaum vorkommen. Dadurch lässt sich etwa das Alter eines Namensträgers vermuten. Auch wird aufgrund des Vornamens einer Person ein bestimmtes Maß an Intelligenz und Attraktivität assoziiert (vgl. Rudolph, 1998, S.40f.).

Diese Erkenntnisse gelten für Vornamen ohne Bezug auf das Internet. Doch auch im Online-Kontext haben Namen eine besondere Bedeutung.

Der Großteil der im Folgenden angeführten Quellen bezieht sich auf Internet Relay Chats oder virtuelle Communities, als welche eBay verstanden werden kann (vgl. Boyd, 2002).

Den Namen oder das Pseudonym, auch den eBay-Mitgliedsnamen, unter dem sich Nutzer im Netz präsentieren, nennt man Nickname. Nicknames können ganz unterschiedlich sein: Einige wecken bestimmte Assoziationen, andere enthalten Wortspiele oder arbeiten mit dem Klang der Sprache (vgl. Bechar-Israeli, 1996). Ein Nickname kann jedoch genauso gut dem realen Namen des Nutzers entsprechen. Namen geben Aufschluss über das Selbstbild einer Person, besonders dann, wenn jemand seinen Namen ändert oder einen selbst gewählten Nickname annimmt, der unter Umständen Hoffnungen und Träume ausdrückt (vgl. Bechar-Israeli, 1996), denn durch ihren Nickname charakterisiert sich eine Person selbst (vgl. Döring, 2003, S. 342). Auch sind Namen und Nicknames entscheidend dafür, wie andere eine Person wahrnehmen (vgl. Bechar-Israeli, 1996; Jacobson, 1999).

Besondere Bedeutung kommt Nicknames vor allem dann zu, wenn es sich um eine Art der Interaktion handelt, in der man sein Gegenüber nicht sehen kann und so minimale Informationen wie Geschlecht, ungefähres Alter, Hautfarbe, etc., die in face-to-face Interaktionen leicht zu erhalten sind, nicht bekommt (vgl. BecharIsraeli, 1996).

Derart sind auch die Interaktionen zwischen eBay-Mitgliedern. Deshalb liegt die Schlussfolgerung nahe, dass eBay-Mitgliedsnamen für die Wahrnehmung von Personen einen wichtigen Einfluss haben, was auch die Vertrauenswürdigkeit, die ihnen zugeschrieben wird, beinhaltet.

Wir nehmen an, dass formelle Namen seriöser wahrgenommen werden und seriösen Anbietern ein größeres Vertrauen entgegengebracht wird. Diese Vermutung stützt sich auch auf die Erfahrung, dass hinter formellen eBayMitgliedsnamen oft professionelle Anbieter stehen.

Also folgt die Hypothese: Je formeller ein eBay-Mitgliedsname ist, desto vertrauenswürdiger wird der Verkäufer wahrgenommen.

Operationalisierung Um diese Hypothese zu testen, legen wir jeder Versuchsgr uppe eines von vier relativ guten Bewertungsprofilen vor, die sich lediglich im eBay-Mitgliedsnamen unterschieden. Die Profile enthalten jeweils 249 positive, eine neutrale und fünf negative Bewertungen, der fiktive Nutzer besitzt also eine Bewertungssumme von 244 Punkten.

Um den Einfluss des Formalitätsgrades von Mitgliedsnamen zu untersuchen, wählen wir vier ähnliche Namen von zunehmender Formalität: Micha-Baby, Micha, Handy-Micha und Handy-Shop. Übereinstimmungen mit bestehenden eBay-Mitgliedsnamen sind rein zufällig und ohne Hintergrund. Um Hypothese eins bestätigen zu können, müssten die Versuchspersonen die Verkäufer zunehmend vertrauenswürdiger einstufen: Micha-Baby, Micha, HandyMicha und Handy-Shop.

H2: Je aktueller negative Bewertungen sind, desto st ä rker fallen sie ins Gewicht.

In einer Reihe von Experimenten konnte Asch (1946) erstmals zeigen, dass Reihenfolge-Effekte die Eindrucksbildung von Personen beeinflussen. Unterschieden werden Primacy-Effekt (Vorrangeffekt) und Recency-Effekt (Neuheits-Effekt) (vgl. Bierhoff, 1998, S.196).

An dieser Stelle sei nur der Recency-Effekt von Bedeutung. Er tritt auf, wenn eine Person mit größerem zeitlichen Abstand mehrmals über eine andere Person informiert wird, die Informationen also in mehreren Blöcken erhält. Der Effekt besteht darin, dass die zuletzt erlangten Informationen das Bild des Beurteilers prägen (vgl. Bierhoff, 1998, S.196; Thomas, 1991, S.173).

Wir untersuchen, ob sich bei der Eindrucksbildung von eBay-Nutzern ähnliche Effekte zeigen. Zwar erhalten diese alle Informationen über ein anderes Mitglied durch den Besuch dessen Bewertungsseite gleichzeitig, also nicht in mehreren Blöcken nacheinander, jedoch ist aus der sogenannten eBay ID-Karte ersichtlich, wie viele positive, neutrale und negative Bewertungen in den letzten sieben Tagen, im letzten Monat sowie in den letzten sechs Monaten abgegeben wurden, wie aktuell also welche Bewertungen des eBay-Nutzers sind.

Dies kann interpretiert werden als drei Informationsblöcke, die zwar gleichzeitig erhalten werden, die jedoch in größerem zeitlichen Abstand aufeinander folgten und die unterschiedlich aktuell sind.

Auf nachstehende Einflussfaktoren kann das Auftreten des Recency-Effekts zurückgeführt werden: Vergessensunterschiede, Kontrasteffekte und auf die Logik der Entwicklung (vgl. Bierhoff, 1998, S.197; zit. nach Jones / Goethals, 1972). Da es bei eBay nicht um Gedächtnisleistungen geht, wäre der hier entscheidende Einflussfaktor die Logik der Entwicklung.

Sie besagt, dass bei zugrunde gelegtem Lern- und Entwicklungsprozess, die ältere Information als in der Zwischenzeit durch den Prozess überholt betrachtet, und deshalb automatisch der aktuelleren Information eine größere Geltung zugeschrieben wird (vgl. Bierhoff, 1998, S.197; zit. nach Jones / Welsh, 1971).

Durch die Logik der Entwicklung ließe sich auch die größere Bedeutung einer jüngeren Bewertung bei eBay erklären. Zwischen den früheren und späteren Bewertungen liegt ein Entwicklungsprozess des eBay-Mitglieds. Möglicherweise hat es sich in der Zeit selbst oder seine Einstellung zu eBay geändert, was sich auf den Ablauf seiner Transaktionen auswirken könnte. Die neueren Bewertungen werden daher in den Augen anderer eBay-Nutzer eher seine derzeitigen Eigenschaften wiederspiegeln und zeigen, mit wie viel Gewissenhaftigkeit das Mitglied aktuell bei der Sache ist. Insofern wären jüngere Bewertungen für die Einschätzung eines Transaktionspartners von größerer Bedeutung und besonders negative Bewertungen würden schwerer wiegen.

Operationalisierung

Unseren Versuchspersonen schildern wir folgendes Szenario:

„Bitte stelle dir nun vor, du möchtest bei eBay ein gebrauchtes Handy ersteigern. Der Verkäufer Handy-Fan bietet ein Gerät an, das deinen Vorstellungen entspricht. Um dir von ihm ein genaueres Bild zu machen, schaust du sein eBayBewertungsprofil an.“

Alle vier Versuchsgruppen haben einen Verkäufer mit 95 positiven und fünf negativen Bewertungen im Gesamtprofil vor sich. Zusätzlich ist jeweils seine eBay ID-Karte zu sehen, die sich in den vier Versionen der Fragebögen unterscheidet. Tabelle zwei zeigt, wie sich in jeder Versuchsgruppe die negativen Bewertungen zeitlich aufteilen. Sofern in den letzten sechs Monaten negative Bewertungen existieren, wurde darauf geachtet, dass jeweils die gleiche Anzahl

(4) negativer Bewertungen auf der ID-Karte sichtbar ist.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2: Zeitlich unterschiedliche Verteilung der negativen Bewertungen in den vier Versuchsgruppen (die Bewertungen werden aufaddiert).

Aufgrund von Bewertungsprofil und eBay ID-Karte sollen alle Probanden die Vertrauenswürdigkeit des Verkäufers einschätzen und angeben, ob sie bei ihm bieten würden.

Um Hypothese zwei bestätigen zu können, müsste der Verkäufer ohne negative Bewertungen in den letzten sechs Monaten am vertauenswürdigsten eingestuft werden und derjenige mit den aktuellsten negativen Bewertungen, trotz insgesamt gleicher Anzahl negativer Bewertungen, als am wenigsten vertrauenswürdig. Die Vertrauenswürdigkeit der beiden anderen Verkäufer müsste entsprechend abgestuft sein.

H3: Haben zwei Verk ä ufer denselben prozentualen Anteil negativer Bewertungen, wird derjenige positiver empfunden, der nominal weniger negative Bewertungen hat.

In einer Reihe von Experimenten konnte erwiesen werden, dass aus schiefen Stimulusverteilungen kognitive Illusionen und Urteilsverzerrungen resultieren. Ein solches Phänomen ist die sogenannte „illusorische Korrelation“, die erstmals von Hamilton und Gifford (1976) gezeigt und seitdem mehrmals nachgewiesen wurde (Fiedler, 1996, S.167; Fiedler, 2000, S.663).

Fiedler definierte sie 1996 folgendermaßen:

„Eine illusorische Korrelation entsteht dann, wenn die stereotypische Erwartung die tatsächlich vorhandene Korrelation von Stimuli überlagert“ (Fiedler, 1996, S. 162).

Neben diesen, durch Erwartungen verfälschten Korrelationen (vgl. Fiedler, 1996, S. 162) („theory driven“), existieren auch Illusionen, die stimulusabhängig sind („data-driven“) (vgl. Fiedler, 1993, S.219). Im folgenden seien nur stimulusabhängige Korrelationen von Interesse.

Fiedler (2000) erläutert das Phänomen „illusorische Korrelation“ an einem Beispiel: Angenommen, es existierten zwei Schüler A und B. Ein Lehrer habe von A 24 Beobachtunge n im Gedächtnis, davon 18 richtige und 6 falsche Antworten. Von B habe derselbe Lehrer nur 12 Beobachtungen im Gedächtnis, davon 9 richtige und 3 falsche Antworten. Die verschiedenen Anzahlen von Beobachtungen haben diverse Gründe.

Obwohl der Anteil positiver und negativer Beobachtungen in beiden Fällen identisch ist (75% richtige Antworten, 25% falsche Antworten), wird der Lehrer den Schüler A besser bewerten, als den Schüler B, was an der unterschiedlichen Stichprobengröße liegt.

In einer Reihe von Experimenten in einem simulierten Klassenzimmer konnten Fiedler, Walther, Freytag und Plessner (2002) ebendies nachweisen. Analog dazu ergaben ihre Experimente, dass schwächere Schüler bei gleichem Anteil schlechter Beiträge umso negativere Bewertungen erhielten, je größer die vorliegende Stichprobe war.

Zusammenfassend kann also festgehalten werden, dass eine Tendenz bei zunehmender Stichprobengröße psychologisch „signifikanter“ und bedeutsamer wird (vgl. Fiedler, 2000, S.663).

Wie Brinkmann und Seifert (2001) beobachteten, beträgt negatives Feedback durchschnittlich nur 1,1% des Gesamtfeedbacks. Um diese Hypothese zu überprüfen, wurde ein Profil herangezogen, welches 3% negatives Feedback aufweist und somit unter dem Durchschnitt liegt.

Deshalb nehmen wir an, dass die Erkenntnisse für „schwächere Schüler“ an dieser Stelle greifen, dass also bei gleichem Anteil „schlechter Beiträge“ (=negativer Bewertungen) derjenige Verkäufer als weniger vertrauenswürdig empfunden wird, für den die größere Stichprobe (=Anzahl von Bewertungen insgesamt) vorliegt.

Weiter vermuten wir, dass die Versuchspersonen drei schlechte Bewertungen noch als „Versehen“ akzeptieren werden, wohingegen sie 30 eher als „erwiesene Nachlässigkeit“ ansehen werden.

Operationalisierung

Um das Phänomen der illusorischen Korrelation nachzuweisen, wird den Versuchsgruppen je eines von zwei Verkäuferprofilen vorgelegt. Beide verfügen über 97 Prozent positive und drei Prozent negative Bewertungen, jedoch unterscheiden sie sich in der Gesamtzahl der Wertungen. Ein Verkäuferprofil besteht aus insgesamt 1000, also 970 positiven und 30 negativen Bewertungen, das andere aus insgesamt 100, also 97 positiven und drei negativen Beurteilungen. In beiden Fällen sollen die Probanden die Vertrauenswürdigkeit des Verkäufers einschätzen.

Um Hypothese drei bestätigen zu können, müsste der Verkäufer, der insgesamt nur 100 Bewertungen besitzt, als vertrauenswürdiger eingestuft werden.

Grenzwert negativer Bewertungen f ü r Kaufbereitschaft

In einer Analyse von 937 zufällig ausgewählten Bewertungsprofilen zeigte sich als niedriger Anteil negativer und neutraler Bewertungen am Gesamtprofil null Prozent und als hoher Anteil acht Prozent (vgl. Ba / Pavlou, 2002, S.13f). Die Autoren treffen jedoch keine Aussage darüber, ob acht Prozent negative und neutrale Bewertungen gleichzeitig als Grenzwert gelten kann, ab dem sich kein Käufer mehr findet.

Aus diesem Grund möchten wir herausfinden, ab welchem Anteil negativen Feedbacks ein Großteil der eBay-Nutzer nicht mehr bieten würde. Der Übersichtlichkeit halber beschränken wir uns auf negative Bewertungen.

Operationalisierung

Auf die vier Gruppen verteilt legen wir den Versuchspersonen zehn verschiedene Verkäuferprofile vor, die bei insgesamt 100 Bewertungen einen Anteil negativer

Bewertungen aufweisen, der zwischen null und 25 Prozent variiert. Neutrale Bewertungen kommen nicht vor.

Da schon acht Prozent als hoher Anteil an Beschwerden und neutralen Wertungen gilt, erachten wir einen Anteil von 25 Prozent oder mehr als kaum existent. Deshalb lassen wir schlechtere Profile außer Acht.

Die Versuchspersonen sollen auf einer Skala von null bis zehn ihr Vertrauen in den jeweiligen Verkäufer angeben und entscheiden, ob sie mitbieten würden. Bei der Auswertung werden wir auf diese Weise eine interpolierte Kurve der Kaufbereitschaft erhalten.

H4: Bei gleichem Grund zur Unzufriedenheit ü ber den Ausgang einer Transaktion tendieren K ä ufer dazu, einen von anderen bisher sehr gut bewerteten Verk ä ufer besser zu bewerten, als einen von anderen bisher eher schlecht bewerteten Verk ä ufer.

Resnick und Zeckhauser untersuchten die eBay-Bewertungsprofile von 13.695 Verkäufern und fanden heraus, dass mit steigender Gesamtmenge des Feedbacks der prozentuale Anteil neutraler und negativer Bewertungen sinkt. Gestört wird dieser Trend nur von der Gruppe der Verkäufer mit 1000 oder mehr Bewertungen, die wieder über eine höhere Frequenz von neutralem und negativem Feedback verfügen4 (vgl. Resnick / Zeckhauser, 2001, S.12 f).

Das Phänomen der Verbesserung des Profils mit zunehmender Bewertungsanzahl könnte mit der steigenden Erfahrung der Verkäufer erklärt werden, die es ihnen erleichtert, Käufer zufrieden zu stellen.

Resnick und Zeckhauser geben jedoch darüber hinaus zu bedenken, dass ein Bewertungsprofil mit sehr viel Feedback, das fast ausschließlich gut ist, bei einem Käufer, der ursprünglich neutral oder negativ bewerten wollte, dazu führen kann, dass er an seinem eigenen Urteil zweifelt (vgl. Resnick / Zeckhauser, 2001, S. 12).

Wenn er daraufhin sein Verhalten dem der Mehrheit anpassen und besser bewerten würde, als er dies geplant hatte, läge ein Fall von Konformität vor.

Konformität wird definiert als „Übereinstimmung der eigenen Meinung oder des eigenen Handelns mit den Normen und Standards der Bezugsgruppe“ (Bierhoff / Herner, 2002, S.124).

Konformes Verhalten lässt sich grob in zwei Arten unterteilen:

Die von Resnick und Zeckhauser beschriebene Reaktion bezeichnet man als wahre Konformität. Dabei wird eine Person durch die Gruppensituation überzeugt (vgl. Frey / Greif, 1994, S. 209). Die Gruppensituation ist in diesem Fall das Bewertungsverhalten anderer eBay-Mitglieder.

Gibt jemand dagegen der Gruppensituation nach, im Bewusstsein dessen, dass er andernfalls abweichen würde, spricht man von Nachgiebigkeit (vgl. Frey / Greif, 1994, S. 209). Anders als im Fall der wahren Konformität, in der die Person aus Überzeugung handelt, stehen bei Nachgiebigen Einstellung und Handeln in einem Widerspruch zueinander.

Die Wirkung von Gruppendruck auf das konforme Verhalten von Menschen wurde in zahlreichen experimentellen Anordnungen untersucht. Das bekannteste ist das Experiment von Asch (1946):

Er bat Versuchspersonen auf zwei Tafeln Striche gleicher Länge zu identifizieren. Auf der ersten Tafel befand sich ein Strich, die Standardlinie. Auf der zweiten Tafel waren drei verschieden lange Striche zu sehen, von denen der mittlere dieselbe Länge hatte wie die Standardlinie.

Die Probanden sollten die Schätzungen gemeinsam mit sechs von Asch eingeweihten Helfern vornehmen, die bewusst falsch antworteten. Die jeweilige Versuchsperson war nun in einer Konfliktsituation, in der sie sich mit der gesamten Gruppe konfrontiert sah.

Unter diesem Gruppendruck gab ein Drittel aller Versuchspersonen in mindestens der Hälfte der Schätzungen nach und bestätigte das falsche Urteil. Sie zweifelten damit ihre eigene Wahrnehmung an und korrigierten sich, um nicht der Lächerlichkeit preisgegeben zu sein. In einer Vergleichs-Gruppe, der diese

[...]


1 Inzwischen hat sich eBay dieses Problems angenommen. Bei jeder Auktion erscheint nun auch der prozentuale Anteil positiver Bewertungen des Verkäufers.

2 Der Vertrauensindex wird wie folgt errechnet: Bewertungssumme / Gesamtzahl der Bewertungen.

3 Die hier angegebenen Größen, die zur Definition des Rufes verwendet werden, beziehen sich auf die jeweiligen Ausgangsüberlegungen. Die meisten Autoren rechnen zusätzlich auch mit anderen Größen.

4 Die Autoren äußern die Vermutung, dass die betreffenden Verkäufer ihr Profil nicht mehr aufgeben möchten, wenn sie derartig viel Feedback gesammelt haben. Möglicherweise spekulieren sie auch darauf, dass Käufer hauptsächlich die Bewertungssumme beachten und nutzen deren Vertrauen in etablierte Verkäufer aus, indem sie ihre Leistung verschlechtern (vgl. Resnick / Zeckhauser, 2001, S.13).

Ende der Leseprobe aus 93 Seiten

Details

Titel
Vertrauen bei Online-Auktionen
Hochschule
Technische Universität Ilmenau  (Institut für Medien- und Kommunikationswissenschaft)
Note
1,0
Autoren
Jahr
2003
Seiten
93
Katalognummer
V18440
ISBN (eBook)
9783638227902
Dateigröße
1999 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Vertrauen, Online-Auktionen
Arbeit zitieren
Ruth Kornberger (Autor)Katharina Hellwig (Autor), 2003, Vertrauen bei Online-Auktionen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/18440

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