Das Wissen der Masse ermöglicht Unternehmen, diese kollektive Intelligenz zur Ideengewinnung oder zur Prognose bestimmter Geschehnisse zu nutzen.
Die Prediction Markets und das Crowdvoting machen von dieser Nutzung der kollektiven Intelligenz Gebrauch, und so können bestimmte Vorhersagen verschiedener Ereignisse durch die Preise dieser Aufträge akkurat prognostiziert werden. Das Crowdvoting nutzt die kollektive Intelligenz, indem durch die Teilnahme einer Vielzahl von Crowdvotern, eine Rangfolge oder eine Bewertung einer großen Anzahl von Daten erstellt werden kann.
Diese Bachelorarbeit vergleicht die beiden Techniken und stellt gewisse Vor- und Nachteile des jeweiligen Anwendungsgebiets heraus. Weiterhin werden Gemeinsamkeiten und Unterschiede dieser Ideenfindungs- oder Prognoseprozesse herausgearbeitet und näher erläutert.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Problemstellung der Arbeit
1.2 Zielsetzung der Arbeit
1.3 Gliederung und Vorgehensweise
2. Theoretische Grundlagen
2.1 Grundlegende Definitionen und Konkretisierungen
2.1.1 Prediction Markets und das Social Forecasting
2.1.2 Crowdsourcing und Crowdvoting
2.2 Crowd-basierte Techniken zur Ideenfindung
3. Literatur- und Forschungsüberblick
3.1 Wisdom of the Crowd
3.2 Prediction Markets
3.3 Crowdsourcing und Crowdvoting
4. Gegenüberstellung der Crowd-basierten Vorhersage und Bewertungsverfahren
4.1 Aufbau und Durchführung der Analyse
4.1.1 Untersuchung der Prediction Markets und des Social Forecastings
4.1.2 Untersuchung des Crowdvotings
4.2 Vergleichende Analyse zwischen den Prediction Markets und dem Crowdvoting
4.3 Ergebnisse
5. Zusammenfassung und Ausblick
5.1 Fazit
5.2 Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Bachelorarbeit verfolgt das Ziel, die Funktionsweisen von Prediction Markets und Crowdvoting-Prozessen detailliert zu analysieren, deren Anwendbarkeit im Innovationsprozess aufzuzeigen und die beiden Methoden hinsichtlich ihrer Effizienz, Vor- und Nachteile sowie ihres Anreizmechanismus miteinander zu vergleichen.
- Analyse der Funktionsweise und Anwendbarkeit von Prediction Markets.
- Untersuchung von Crowdvoting als Verfahren der kollektiven Intelligenz.
- Vergleich der Anreizmechanismen bei beiden Methoden.
- Darstellung des "Wisdom of the Crowd"-Effekts in der Praxis.
- Untersuchung von Erfolgsfaktoren für eine präzise Prognosegüte.
Auszug aus dem Buch
2.1.1 Prediction Markets und das Social Forecasting
Die akkurate Vorhersage bestimmter zukünftiger Ereignisse erwies sich als ein komplexes Aufgabengebiet und als eine Herausforderung, denen Unternehmen heutzutage gegenüberstehen. Durch das Social Forecasting und durch die Prediction Markets wird es Entscheidungsträgern verschiedener Bereiche ermöglicht, akkurate Prognosen für das Eintreffen eines bestimmten Ereignisses zu ermitteln. Durch eine Vielzahl von Preisabgaben für das Eintreffen einer Eventualität in der Zukunft, die von der Masse erzeugt werden, lassen sich einzelne Eintrittswahrscheinlichkeiten ermitteln. Prediction Markets sind also Terminmärkte, die den Hauptzweck haben, den Informationsinhalt aus den Marktpreisen zu nutzen, um eine Eintrittswahrscheinlichkeit zu berechnen [BR03].
Sollen zum Beispiel die Wahrscheinlichkeiten eines Wahlergebnisses oder auch einer Produktinnovation beurteilt werden, kann mithilfe eines Prediction Markets ein Preis für das Eintreten eines solchen Ereignisses festgelegt werden. Man zahlt diesen gewissen Preis. Bei tatsächlichem Eintreten des Ereignisses erhält der Händler beispielsweise 1$. Wenn dies nicht passiert, bekommt er auch kein Geld. Wenn der Preis also 0,68$ beträgt, so ist die Prognose der Teilnehmer, die diesen Preis zu zahlen bereit sind, mindestens 68%, dass dieses Ereignis tatsächlich in der Zukunft eintreten wird. Teilnehmer, die nicht bereit sind diesen Preis zu zahlen, verkaufen ihre bereits erworbenen Anteile, da sie vermuten, dass dieses Ereignis nicht eintreten wird und sie so noch einen geringen Profit erwirtschaften können [PS15]. Diese Kauf- und Verkaufsaktivitäten verändern kontinuierlich den Preis eines solchen Vertrages des Prediction Markets. Durch den Marktpreis lässt sich also simpel eine kumulierte Eintrittswahrscheinlichkeit aller Teilnehmer ablesen [Buck16]. Es wirkt ein monetärer Anreizmechanismus, und je höher der Preis, desto wahrscheinlicher ist auch das Eintreten dieses Ereignisses.
So lässt sich also durch die verschiedenen separaten Prognosen der Crowd eine präzise Gesamtprognose für das Eintreten eines Ereignisses berechnen.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Diese Einleitung führt in die Relevanz von Prediction Markets und Crowdvoting als Methoden zur Nutzung kollektiver Intelligenz ein und definiert die Problemstellung sowie die Zielsetzung der Arbeit.
2. Theoretische Grundlagen: Hier werden die zentralen Begriffe, wie Crowdsourcing, Crowdvoting und Prediction Markets, definiert und in den Kontext der modernen Innovationsprozesse eingeordnet.
3. Literatur- und Forschungsüberblick: Dieses Kapitel fasst den aktuellen Wissensstand zum "Wisdom of the Crowd"-Phänomen sowie spezifische Erkenntnisse zu Prediction Markets und Crowdsourcing zusammen.
4. Gegenüberstellung der Crowd-basierten Vorhersage und Bewertungsverfahren: Eine detaillierte Untersuchung der beiden Methoden erfolgt hier, inklusive einer vergleichenden Analyse von Anreizstrukturen, Prognosegüte und Anwendungsgebieten.
5. Zusammenfassung und Ausblick: Der abschließende Teil fasst die wesentlichen Erkenntnisse zusammen und gibt einen Ausblick auf die zukünftige Bedeutung der untersuchten Methoden in der Unternehmenspraxis.
Schlüsselwörter
Prediction Markets, Crowdvoting, Wisdom of the Crowd, Crowdsourcing, Social Forecasting, kollektive Intelligenz, Innovationsmanagement, Marktpreise, Prognosegüte, Anreizmechanismen, Entscheidungsunterstützung, Informationseffizienz.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht und vergleicht zwei Methoden der kollektiven Intelligenz: Prediction Markets und Crowdvoting, um deren Eignung für Prognose- und Ideenfindungsprozesse in Unternehmen zu bewerten.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Die Schwerpunkte liegen auf den Mechanismen der Massenpartizipation, der Informationsaggregation über Marktmechanismen und der Rolle von Anreizstrukturen bei diesen Prozessen.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, die Funktionsweisen beider Ansätze transparent zu machen, ihre Effektivität anhand von Praxisbeispielen zu beleuchten und Unterschiede im Hinblick auf Arbeitsaufwand und Ergebnisqualität herauszuarbeiten.
Welche wissenschaftliche Methode verwendet der Autor?
Es handelt sich um eine Literaturanalyse und eine vergleichende, qualitative Untersuchung, bei der bestehende Studien und theoretische Konzepte in einen direkten Vergleich gesetzt werden.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Fundierung, eine Literaturübersicht sowie eine tiefgehende Gegenüberstellung der Verfahren, inklusive einer tabellarischen Analyse der Bewertungs- und Prognoseeigenschaften.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren diese Arbeit?
Die zentralen Begriffe sind Prediction Markets, Crowdvoting, Wisdom of the Crowd, Crowdsourcing und kollektive Intelligenz.
Warum sind Anreizmechanismen für Prediction Markets so wichtig?
Monetäre Anreize motivieren Teilnehmer dazu, ihr Wissen und ihre Einschätzungen präzise abzugeben, da sie bei korrekten Vorhersagen einen finanziellen Profit erzielen können, was die Marktpreise als Indikatoren für Eintrittswahrscheinlichkeiten validiert.
Inwiefern unterscheidet sich Crowdvoting von Prediction Markets?
Während Prediction Markets oft auf monetären Anreizen und komplexen Preismechanismen basieren, ist Crowdvoting meist intuitiver, erfordert weniger Aufwand und stützt sich stärker auf subjektive Bewertungen oder Abstimmungen der Masse.
Welche Rolle spielt der "Wisdom of the Crowd"-Effekt?
Der Effekt besagt, dass eine große, heterogene Gruppe bei der Lösung komplexer Probleme oder der Vorhersage von Ereignissen oft akkuratere Ergebnisse liefert als einzelne Experten, sofern die Aggregation der Einzelinformationen korrekt erfolgt.
Sind die Ergebnisse des Crowdvotings immer zuverlässig?
Die Zuverlässigkeit hängt stark von der Teilnehmerzahl ab; bei zu kleinen Gruppen sinkt die Aussagekraft, während eine ausreichend große Masse statistische Mittelwerte bildet, die eine tragfähige Entscheidungsgrundlage bieten können.
- Arbeit zitieren
- Hendrik Tieben (Autor:in), 2017, Prediction Markets. Literaturüberblick und vergleichende Analyse zu Crowdvoting, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/364612
