Der transformative Trend der Verkehrswende. Vergleichende Bewertung der Nutzerakzeptanz von innovativen Technologiefeldern

I Inhaltsverzeichnis

I Inhaltsverzeichnis

II Abbildungsverzeichnis

III Tabellenverzeichnis

IV Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Relevanz des The
1.2 Forschungsfr
1.3 Abgrenzung des Themengebietes
1.4 Aufbau der Masterthe

2 Theoretische Grundlagen
2.1 Begriffserklarunge
2.1.1 Technologieakzeptanz
2.1.2 Relevanz der Trendforsch
2.2 Modellerklarung
2.2.1 Technologieakzeptanzmodell
2.2.2 Technologie-Reifeg
2.2.3 Hype-Zyklus
2.3 Stand der Wissenscha
2.3.1 Technologie- und Innovationsmanagement
2.3.2 Technologieakzeptanzmodell
2.3.3 Technologie-Reifegrad der Mobilitatstrends
2.4 Forschungslücke
2.4.1 Forschungsdefizit des Technologieakzeptanzmodells
2.4.2 Bisherige Akzeptanzuntersuchungen von Mobilitatstrend

3 Entwicklung der Methode
3.1 Hauptforschungsmethode
3.1.1 Quantitative Forschungsmethode
3.1.2 Qualitative Forschungsmethod
3.1.3 Mixed Method
3.2 Aufbau der Methode
3.2.1 Vorgehen der Meth
3.2.2 Internationaler Akzeptanzvergleich der Technologiefeld
3.3 Durchführung der Methode
3.3.1 Quantitative Onlinebefragu
3.3.2 Internationaler Akzeptanzvergleich der Technologiefeld
3.3.3 Mixed Method auf einer Expertenkonferenz
3.3.4 Qualitative Experteninterviews

4 Fallstudie: Transformative Trends der Verkehrswend
4.1 Begriffserklarun
4.1.1 Verkehrswe
4.1.2 Transformative Trends der Verkehrswen
4.2 Stichprobenbeschreib
4.2.1 Internationale Onlineumfrage zur Technologieakzeptanz
4.2.2 Mixed Method auf Expertenkonferen
4.2.3 Qualitative Experteninterviews
4.3 Durchführung der Methode am Fallbeispiel Verkehrswende
4.3.1 Internationale Onlineumfrage zur Technologieakzeptanz
4.3.2 Internationaler Akzeptanzvergleich der Mobilitatstrends
4.3.3 Mixed Method auf einer Expertenkonfer
4.3.4 Qualitative Experteninterviews
4.4 Ergebnisse der Fallstudi
4.4.1 Internationale Onlinebefragung zur Technologieakzept
4.4.2 Internationaler Akzeptanzvergleich der Mobilitatstre
4.4.3 Mixed Method auf einer Expertenkonfer
4.4.4 Qualitative Experteninterviews

5 Fazit
5.1 Ergebnisse und Beantwortung der Forschungsfr
5.2 Kritische Würdigung
5.3 Ausblick und weiterer Forschungsbedarf

Anh

Literatur

II Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Verlaufe von Trends, Fads und Grundrauschen (Belz, Schögel und Tomczak, 2007, S. 13, Ries und Trout, 1993)

Abbildung 2: Technologieakzeptanzmodell 3 (Fazel, 2014, S. 167, Venkatesh und Bala, 2008, S. 280)

Abbildung 3: Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies, 2019 (Garnter Inc., 2019)

Abbildung 4: Schema zur Abgrenzung der Begriffe aus dem Wissensmanagement (Albers und Gassmann, 2005, S. 64)

Abbildung 5:TEMA als Bindeglied von Ingenieurs- und Wirtschaftswissenschaften (Bullinger, 1994)

Abbildung 6: Akzeptanzmodelle (vgl. Michael Schnell, 2009)

Abbildung 7: Anzahl der TAM- Veröffentlichungen nach Erscheinungsjahr (Fazel, 2014, S. 149)

Abbildung 8: Phasen der bisherigen TAM-Forschung und wesentliche Veröffentlichungen (Fazel, 2014, S. 155)

Abbildung 9: Vorgehensmodell der Methode für die induktive Forschung (eigene Darstellung)

Abbildung 10: Vorgehensmodell der Methode für die deduktive Forschung (eigene Darstellung)

Abbildung 11: Ablaufplan für den landerspezifischen Akzeptanzvergleich (eigene Darstellung)

Abbildung 12: Ablaufplan des Experteninterviews (eigene Darstellung)

Abbildung 13: Vorgehenspyramide der Methode (eigene Darstellung)

Abbildung 14: Einordnung der internationalen Teilnehmer in Generationen (Fraunhofer IAO, 2019)

Abbildung 15: Einordnung der internationalen Teilnehmer nach BevölkerungsgröBe (Fraunhofer IAO, 2019)

Abbildung 16: Ergebnis zu "Befürchtungen" des Technologiefeldes Elektro-Tretroller (Fraunhofer IAO, 2019) 81 Abbildung 17: Ergebnis zu den Hype Cycle Phasen des Technologiefeldes Elektro- Tretroller (Fraunhofer IAO, 2019)

Abbildung 18: Ergebnis zu "Befürchtungen" des Technologiefeldes Hyperloop (Fraunhofer IAO, 2019)

Abbildung 19: Ergebnis zu den Hype Cycle Phasen des Technologiefeldes Hyperloop (Fraunhofer IAO, 2019)

Abbildung 20: Vergleich zu "Befürchtungen" an Elektro-Tretroller & Hyperloop in DEU (eigene Darstellung)

Abbildung 21: Elektro-Tretroller Vergleich in GER und USA, zu "Befürchtungen" (eigene Darstellung)

Abbildung 22:Beispiel eines Ergebnisses aus der Expertenkonferenz zur Validierung (eigene Darstellung)

Abbildung 23: Beispiel eines Ergebnisses aus der Onlinestudie, zur Validierung (eigene Darstellung)

Abbildung 24: Ergebnisse Onlinebefragung "Elektroauto" 1 (eigene Darstellung)

Abbildung 25: Ergebnisse Onlinebefragung "Elektroauto" 2 (eigene Darstellung)

Abbildung 26: Ergebnisse Onlinebefragung "Elektroauto" 3 (eigene Darstellung)

Abbildung 27: Ergebnisse Onlinebefragung "Elektroauto" 4 (eigene Darstellung)

Abbildung 28: Ergebnisse Onlinebefragung "Elektroauto" 5 (eigene Darstellung)

Abbildung 29: Ergebnisse Onlinebefragung "automatisiert fahrendes Auto" 1 (eigene Darstellung)

Abbildung 30: Ergebnisse Onlinebefragung "automatisiert fahrendes Auto" 2 (eigene Darstellung)

Abbildung 31: Ergebnisse Onlinebefragung "automatisiert fahrendes Auto" 3 (eigene Darstellung)

Abbildung 32: Ergebnisse Onlinebefragung "automatisiert fahrendes Auto" 4 (eigene Darstellung)

Abbildung 33: Ergebnisse Onlinebefragung "automatisiert fahrendes Auto" 5 (eigene Darstellung)

Abbildung 34: Ergebnisse Onlinebefragung "vernetzte Mobilitat " 1 (eigene Darstellung)

Abbildung 35: Ergebnisse Onlinebefragung "vernetzte Mobilitat " 2 (eigene Darstellung)

Abbildung 36: Ergebnisse Onlinebefragung "vernetzte Mobilitat " 3 (eigene Darstellung)

Abbildung 37: Ergebnisse Onlinebefragung "vernetzte Mobilitat " 4 (eigene Darstellung)

Abbildung 38: Ergebnisse Onlinebefragung "vernetzte Mobilitat " 5 (eigene Darstellung)

Abbildung 39: Ergebnisse Onlinebefragung "Elektro-Tretroller " 1 (eigene Darstellung)

Abbildung 40: Ergebnisse Onlinebefragung "Elektro-Tretroller " 2 (eigene Darstellung)

Abbildung 41: Ergebnisse Onlinebefragung "Elektro-Tretroller " 3 (eigene Darstellung)

Abbildung 42: Ergebnisse Onlinebefragung "Elektro-Tretroller " 4 (eigene Darstellung)

Abbildung 43: Ergebnisse Onlinebefragung "Elektro-Tretroller " 5 (eigene Darstellung)

Abbildung 44: Ergebnisse Onlinebefragung "Hyperloop " 1 (eigene Darstellung)

Abbildung 45: Ergebnisse Onlinebefragung "Hyperloop " 2 (eigene Darstellung)

Abbildung 46: Ergebnisse Onlinebefragung "Hyperloop " 3 (eigene Darstellung)

Abbildung 47: Ergebnisse Onlinebefragung "Hyperloop " 4 (eigene Darstellung)

Abbildung 48: Ergebnisse Onlinebefragung "Hyperloop " 5 (eigene Darstellung)

Abbildung 49: Ergebnisse Onlinebefragung "autonomes Flugtaxi" 1 (eigene Darstellung)

Abbildung 50: Ergebnisse Onlinebefragung "autonomes Flugtaxi" 2 (eigene Darstellung)

Abbildung 51: Ergebnisse Onlinebefragung "autonomes Flugtaxi" 3 (eigene Darstellung)

Abbildung 52: Ergebnisse Onlinebefragung "autonomes Flugtaxi" 4 (eigene Darstellung)

Abbildung 53: Ergebnisse Onlinebefragung "autonomes Flugtaxi" 5 (eigene Darstellung)

Abbildung 54: Ergebnisse Onlinebefragung "virtuelle Mobilitat " 1 (eigene Darstellung)

Abbildung 55: Ergebnisse Onlinebefragung "virtuelle Mobilitat " 2 (eigene Darstellung)

Abbildung 56: Ergebnisse Onlinebefragung "virtuelle Mobilitat " 3 (eigene Darstellung)

Abbildung 57: Ergebnisse Onlinebefragung "virtuelle Mobilitat " 4 (eigene Darstellung)

Abbildung 58: Ergebnisse Onlinebefragung "virtuelle Mobilitat " 5 (eigene Darstellung)

III Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Neue Mobilitatstrends in Hype-Zyklus-Phasen (eigene Darstellung)

Tabelle 2: Technology Readiness Level der Technologiefelder (eigene Darstellung)

Tabelle 3: Fragestellung zur „wahrgenommenen Nützlichkeit“ (eigene Darstellung)

Tabelle 4: Fragestellung zur „Einfachheit der Nutzung“ (eigene Darstellung)

Tabelle 5: Fragestellung aus „Angst gegenüber Technologien“ (eigene Darstellung)

Tabelle 6: Fragestellung zur „Freiwilligkeit der Nutzung“ (eigene Darstellung)

Tabelle 7: Fragestellung zur "Verhaltensabsicht" (eigene Darstellung)

Tabelle 8: Fragestellung aus dem Hype-Zyklus (eigene Darstellung)

Tabelle 9: Aus dem Hype-Zyklus abgeleitete Antwortmöglichkeiten (vgl. Garnter Inc., 2019)

Tabelle 10: Fragestellung zur Bedeutung in 10 Jahren (eigene Darstellung)

Tabelle 11: Fragestellung zur Bedeutung in 20 Jahren (eigene Darstellung)

Tabelle 12: Technologiefelder aus dem Bereich der neuen Mobilitat und Bereiche der Experten (eigene Darstellung)

Tabelle 13: Antwortmöglichkeiten für die Frage nach Befürchtungen gegenüber Technologien (eigene Darstellung)

Tabelle 14: Empfehlungen um Nutzerakzeptanz von Technologien zu erhöhen (eigene Darstellung)

Tabelle 15: Neue Fragestellungen für die abgefragten Technologiefelder (eigene Darstellung)

IV Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

Die Nutzerakzeptanz von Technologien stellt Unternehmen bereits seit der Einführung der ersten Computer, bei der Implementierung neuer Technologien und Systeme vor erfolgskritische Herausforderungen (Robra-Bissantz und Lattemann, 2019, S. 192). Eine geringe Verbreitung von transformativen Technologiefeldern, kann in der mangelnden Akzeptanz der entsprechenden „neuen“ Technologie gesehen werden. Dies wirft die Frage auf, welche Faktoren für die Akzeptanz dieser neuen Technologie ausschlaggebend sind. Zur Technologieakzeptanz existiert bereits eine Reihe von Forschungsbeitragen und Erkenntnissen, allerdings sind diese weitgehend auf die Anwendungsdomane der Informations- und Kommunikationstechnologien beschrankt (Fazel, 2014). Untersuchun- gen zur Akzeptanz von innovativen Technologiefeldern, wie transformativen Trends der Verkehrswende, haben hingegen noch keinen sehr hohen Reifegrad erreicht (Fazel, 2014, VII).

An diesem Punkt knüpft die vorliegende Masterthesis an. In ihr wird untersucht welche Faktoren für die Akzeptanz von Trends der Verkehrswende ausschlaggebend sind. Dazu wird das Technology Acceptance Model (TAM) auf diesen Anwendungskontext transferiert und eine umfassende empirische Untersuchung durchgeführt.

Die Einleitung setzt sich aus der Relevanz der Verkehrswende und des Vergleichs von Technologieakzeptanz, sowie der Erlauterung der Forschungsfrage zusammen. AuBer- dem wird das Themengebiet abgegrenzt und der Aufbau der Masterthesis bzw. die Vorgehensweise beschrieben. Der Unterpunkt „Relevanz“ klart, warum die Verkehrs- wende für die Gesellschaft und der Vergleich der Technologieakzeptanz für die Forschung wichtig sind. AuBerdem wird hier die Aufgabenstellung beschrieben, sowie die Problemstellung und Motivation erlautert. Das Kapitel der „Forschungsfrage“, umfasst zum einen die nahere Erlauterung der Forschungsfrage und zum anderen Lösungsansatze zur Beantwortung dieser. AuBerdem wird geklart, welcher Erkenntnis- gewinn von der Arbeit zu erwarten ist. Hierfür werden die Ziele und Methoden beschrieben, welche dazu verwendet werden. Das Kapitel „Aufbau der Masterthesis“ erlautert die inhaltliche Vorgehensweise der Arbeit. Hier wird beschrieben, wie beim Beantworten der Forschungsfrage vorzugehen ist.

1.1 Relevanz des Themas

In folgendem Kapitel soll die Relevanz des Akzeptanzvergleichs von Technologiefelder aufgezeigt werden und diese in den Forschungskontext der Technologieakzeptanz eingeordnet werden. Ebenfalls wird die Relevanz des Fallbeispiels „Verkehrswende“ verdeutlicht und das konkrete Problem des fehlenden Akzeptanzvergleichs zwischen Technologiefelder beschrieben.

Relevanz der vergleichenden Bewertung von innovativen Technologiefelder:

Im Folgenden wird die Ausgangssituation beschrieben. Hier wird geklart auf welchem Forschungsstand die Masterarbeit basiert. AuBerdem wird erörtert, welcher Punkt in der Entwicklung den Status quo bildet. Fazel verdeutlicht, dass es gerade vor dem Hinter- grund der Anwendung des Technology Acceptance Model, auf eine neue Technologie auBerhalb des klassischen Anwendungsgebiets der Informations- und Kommunikations- technologien wünschenswert ist, das Modell durch weitere empirische Validierung zu bestatigen (Fazel, 2014, S. 327-328). Ebenfalls könnte eine landerübergreifende Datenerhebung dazu beitragen, landerspezifische Unterschiede in der Akzeptanz der Technologiefelder aus dem Bereich der Verkehrswende zu identifizieren (Fazel, 2014, S. 328). Des Weiteren ware es nach Fazel erstrebenswert, den Einsatz neuer Technologien zu validieren. Hierdurch kann überprüft werden, inwiefern neue Technolo- gien in der Lage sind, eine akzeptanzsteigernde Wirkung zu entfalten und die Diffusion zu beschleunigen. Ein Nachweis des Einflusses der Nutzungsform neuer Technologien auf das Adoptionsverhalten potenzieller Nutzer hatte somit nach Fazel groBe Bedeutung für den wissenschaftlichen Bereich der Innovationsforschung (Fazel, 2014, S. 330).

Der erste Schritt besteht darin, in der Analyse der Nutzerakzeptanz bzw. Adoptionsbe- reitschaft der Technologiefelder mögliche Einflussfaktoren auf die grundlegende Erwar- tungshaltung und Nutzerakzeptanz zu identifizieren. Dieses Vorgehen erlaubt es, Rückschlüsse auf mögliche Informationsdefizite der potenziellen Nutzer zu ziehen. Daraufhin lassen sich StellgröBen finden, mit denen versucht werden kann, die Nutzerakzeptanz der Technologiefelder zu verbessern. Dies ist deshalb besonders wichtig, weil eine negative Erwartungshaltung oft auf einer Unsicherheit gegenüber einer Technologie beruht, welche durch Wissens- oder Informationsdefizite entsteht (Burkhardt et al., 2015, S. 159, Götz et al., 2012). Hierfür ist ein tiefgreifendes Verstandnis der akzeptanzfördernden Einflussfaktoren unabdingbar, gerade im Hinblick auf die mit der neuen Technologie einhergehenden und nicht unerheblichen Veranderun- gen im Vergleich zu bisherigen Verkehrsmitteln (Fazel, 2014, S. 28).

Das konkrete Problem ist ein fehlender Vergleich zwischen der Akzeptanz von Technologiefelder. Diese Problematik greift die entwickelte Methode dieser Masterthesis auf. Hierdurch soll bewiesen werden, dass eine vergleichende Bewertung möglich ist. Ebenfalls zu prüfen ist, ob es erhebliche landerspezifische Unterschiede in der Akzeptanz von Technologiefeldern gibt. Ein erwartetes Ergebnis ist die unterschiedliche Akzeptanz der Technologiefelder innerhalb eines Landes. Ebenfalls wird erwartet, dass unterschied- liche Altersgruppen, Unterschiede in der Technologieakzeptanz zeigen werden. Diese Ergebnisse können der Wirtschaft, Wissenschaft, Politik und Gesellschaft wichtige Handlungsempfehlungen für die landerspezifische Akzeptanz der innovativen Technolo- giefelder liefern. Diese Handlungsempfehlungen können aufzeigen, welche Technologie gute Voraussetzungen für eine Verbreitung in der Gesellschaft hat und welche Technologiefelder bezüglich ihrer Akzeptanz Verbesserungen benötigen.

Bei der Ermittlung der Akzeptanz ist eine vergleichende Betrachtung zwischen den Technologiefelder unerlasslich, um aussagefahige Ergebnisse zu erhalten. Zielführend kann eine Methode sein, welche einen Abgleich der Akzeptanz zwischen mehreren Technologietrends bietet. Hierbei können die Akzeptanz und Nutzungswahrscheinlich- keit zwischen mehreren Technologietrends abgeglichen werden, um eine Aussage über deren Akzeptanz im Verhaltnis zu anderen Trends fallen zu können. Ein Beispiel aus dem Bereich der Verkehrswende ist ein Vergleich der Akzeptanz des Elektro-Tretrollers und der Akzeptanz des Hyperloops.

Relevanz der Verkehrswende:

Im Folgenden wird beschrieben warum sich als Fallbeispiel für neue Mobilitatstrends aus dem Bereich der Verkehrswende entschieden wurde. Dies geschieht anhand der Motivation für die Verkehrswende. Die vorliegende Arbeit soll schlussendlich zum Erreichen der Verkehrswende beitragen. Hauptmotivation für eine Verkehrswende ist die Reduzierung von verkehrsbedingten Umwelt- und Personenschaden. Wichtiges Ziel ist die Senkung von CO2-Emissionen. Um das im Übereinkommen von Paris vereinbarte Ziel zu erreichen, die globale Erwarmung auf deutlich unter 2 °C zu begrenzen, muss die Verbrennung von Erdölprodukten bis etwa 2040 eingestellt werden (Rockström et al., 2017). Da die CO2-Emissionen des Verkehrs in Deutschland auf praktisch Null sinken müssen (Mortsiefer, 2017), reichen die bisher im Verkehrsbereich getroffenen MaBnah- men nicht aus, um die gesetzten Klimaschutzziele zu erreichen (Canzler und Wittowsky, 2016). Eine Verkehrswende dient in den Metropolregionen und groBen Stadten auch gesundheitlichen Zwecken und soll insbesondere der massiven Luftverschmutzung entgegenwirken (Kriener, 2017). Beispielsweise verursachte der Verkehr in Deutschland 2015 etwa 38 % der auf den Menschen zurückzuführenden Stickoxidemissionen (Sachverstandigenrat für Umweltfragen, 2017). Alleine durch die Luftverschmutzung des Verkehrs an Land starben im Jahr 2010 rund 164.000 Menschen; in Deutschland waren es gut 6.900 Menschen (Lelieveld et al., 2015). Eine neuere Studie des gleichen Hauptautors kommt zu dem Ergebnis, dass durch die Luftverschmutzung des StraBenver- kehrs in Deutschland jahrlich 11.000 Todesfalle verursacht werden, die potenziell ver- mieden werden könnten. Diese Zahl ist 3,5 Mal so hoch wie die Zahl der Todesopfer durch Unfalle (Lelieveld, 2017). Weitere Motive sind der Wunsch nach weniger Larm, StraBen mit Aufenthaltsqualitat und geringeren Unfallrisiken. Nach Schatzungen der europaischen Umweltagentur sind 113 Millionen Menschen in Europa von StraBenlarm auf ungesundem Niveau betroffen (Harvey, 2020). Eine Verkehrswende dient demnach auch der Steigerung der Lebensqualitat (Deutsches Institut für Urbanistik gGmbH, 2017). Den Verkehr frei von klimaschadlichen Emissionen zu machen, erfordert eine grundle- gende Wende der Mobilitat. Um dazu beizutragen, die Erhitzung der Erde auf den Wert von 2 °C gegenüber dem vorindustriellen Zeitalter zu begrenzen, muss Deutschland schon jetzt die notwendigen Veranderungen für eine Dekarbonisierung des Verkehrs bis 2035 anstoBen (vgl. Stephan, 2018). Verkehrswende heiBt neue Mobilitat: Die gleichen Be- dürfnisse können mit weniger Verkehrsaufwand erfüllt werden. Die Autonutzung geht zurück, und es stehen mehrere Varianten zur Verfügung, um von A nach B zu kommen. Zugleich bedeutet diese Wende auch eine Energiewende im Verkehr - weg vom Öl und hin zu einer auf Erneuerbaren Energien basierenden Elektromobilitat (vgl. Stephan, 2018).

Um die Vielfaltigkeit der Verkehrswende zu bewaltigen, werden mehrere innovative Technologien benötigt. In der vorliegenden Masterarbeit werden wichtige Technologie- felder der Verkehrswende identifiziert und deren gesellschaftliche Akzeptanz ermittelt.

1.2 Forschungsfrage

Ziel der Arbeit ist es der Wissenschaft, Wirtschaft und Politik aufzuzeigen wie die gesellschaftliche Akzeptanz von einzelnen Technologiefelder aus einer bestimmten Branche ist. Durch die ermittelte Akzeptanz kann eine valide Aussage über das Nutzungsverhalten der Technologien getroffen werden. Der zu entwickelnde Akzeptanz- vergleich zwischen den Technologiefelder wird eine Aussage über deren Akzeptanz im Verhaltnis zu anderen Trends fallen. Dieses Ziel wird erreicht indem das Technologieak- zeptanzmodell als Grundlage für eine quantitative Onlinebefragung dient. Dessen Ergeb- nisse ermöglichen den Vergleich. Vor dem Vergleich sind die Ergebnisse der Onlinebe- fragung auf einer Expertenkonferenz mit der Mixed Method zu validieren. Erganzend werden Experteninterviews durchgeführt, welche neue Fragestellungen zur Technologie- akzeptanzforschung liefern. Diese Kombination der Verfahren ermöglicht eine umfassen- dere Sicht auf die Forschungsproblematik. Ein Verfahren allein würde nur eine einge- schrankte Sicht auf das Forschungsproblem bieten.

Zentrale Fragestellung:

Bei einer separaten Akzeptanzbewertung eines Technologiefeldes fehlt der Vergleich zu anderen Technologiefeldern. Dieser Vergleich bietet den Vorteil, eine Aussage über die Relevanz, aufgrund der Akzeptanz des Technologiefeldes treffen zu können. Aktuell gibt es keine vergleichende Bewertung der Akzeptanz von innovativen Technologiefelder. Dies stellt ein Problem dar, welches der Ausgangspunkt dieser Masterarbeit ist.

Die zu füllende Wissenslücke liegt nicht nur in der fehlenden, vergleichenden Bewertung der Akzeptanz von innovativen Technologiefeldern, sondern auch in der landerspezifi- schen Akzeptanz von innovativen Technologiefeldern. Somit könnte die Akzeptanz aus verschiedenen Lander gegenüber innovativen Technologiefelder miteinander verglichen werden und dadurch Empfehlungen für Markte gegeben werden. Damit kann die Wissenslücke über die landerspezifische Akzeptanz gegenüber innovativen Technologie- felder geschlossen werden. Die wenigen bisherigen Arbeiten, die sich mit der Akzeptanz von Mobilitatstechnologien beschaftigen, lassen haufig nur eine begrenzte und unvollstandige Einbettung in den theoretischen Bezugsrahmen der Akzeptanzforschung erkennen (Fazel, 2014). Da darüber hinaus meist keine Validierung anhand empirischer Untersuchungen stattfindet, bleibt das damit verbundene Verstandnis des Zusammen- spiels aller relevanten und beeinflussenden GröBen dabei aber aus. Diese identifizierte wissenschaftliche Lücke eines fehlenden Modellansatzes wird durch die Masterthesis aufgegriffen und geschlossen.

Aufgrund des erörterten Problems, des Forschungstandes und der zu füllenden Wissenslücke, wird folgende Forschungsfrage in der Arbeit beantwortet:

FF1: Wie kann die Akzeptanz von technologischen Trends untereinander verglichen werden?

Die Antwort auf diese Fragestellung hilft dabei, die ermittelte Akzeptanz für ein Technologiefeld, in einen Vergleich mit einem benachbarten Technologiefeld zu setzten. Dieser Vergleich zwischen der Akzeptanz zweier benachbarter Technologiefelder ergibt ein aussagekraftigeres Ergebnis über die Akzeptanz und die Nutzungswahrscheinlichkeit. Eine weitere Forschungsfrage der Masterthesis ist:

FF2: Welche landerspezifischen Unterschiede ergeben sich bei der Bewertung von transformativen Trends durch die Öffentlichkeit?

Eine Akzeptanzermittlung in nur einer Region würde nicht ausreichen, um eine globale Aussage über die Akzeptanz der Technologiefelder fallen zu können. Lander wie Deutschland, USA und Süd-Korea unterscheiden sich nicht nur geografisch oder kulturell deutlich voneinander, sondern auch in ihrer Einstellung gegenüber Neuem und in ihrem Interesse an der Technik.

Basierend auf einer fundierten Literaturrecherche, dienen Theorien zur Ermittlung der Technologieakzeptanz, wie das Technology Acceptance Model als Grundlage für die Bearbeitung der Forschungsfrage. Ebenfalls werden Theorien über die Relevanz von technologischen Trends als Basis genutzt. Zusatzlich wird die Theorie des „Technology Hype Cycle“ als Grundlage für die Erwartungen der Öffentlichkeit an eine Technologie, herangezogen. Zur Beantwortung der Forschungsfrage dienen ebenfalls die Methoden der quantitativen und qualitativen Akzeptanz-Befragung (Mixed Method).

1.3 Abgrenzung des Themengebietes

Im Folgenden wird begründet wie und weshalb das Thema eingegrenzt wird. Die vorliegende Masterarbeit hat mehrere thematische Abgrenzungen, welche dazu dienen die Arbeit zu fokussieren und den Umfang der Masterthesis zu begrenzen. Abgrenzungen sind die Nutzung des Technologieakzeptanzmodells als Basis für die Fragestellungen und damit einer Vergleichbarkeit der Onlinebefragung. Das Technologieakzeptanzmodell ist nur eine von vielen Methoden zur Ermittlung der Technologieakzeptanz. Deshalb ist diese Abgrenzung wichtig. Eine weitere Abgrenzung ist die Auswahl des Fallbeispiels. Hier wurden Trends der Verkehrswende gewahlt, da die Verkehrswende einen klimaneutralen Verkehr bis zum Jahre 2050 als Ziel hat und die Ergebnisse dieser Arbeit einen Beitrag zum Erreichen dieses Ziels leisten. Für die Identifizierung der Mobilitats- trends wurde die CASE (Connected, Autonomous, Shared, Electric) Strategie aus der Mobilitatsbranche und der Gartner Hype Cycle betrachtet (vgl. Gartner Inc., 2019). Im Folgenden sind die Trends der Verkehrswende aufgelistet:

- Elektroauto
- automatisiert fahrendes Auto
- vernetzte Mobilitatsdienste
- Elektro-Tretroller
- Hyperloop
- autonomes Flugtaxi
- virtuelle Mobilitat

Eine weitere Eingrenzung ist der Akzeptanzvergleich zwischen verschiedenen Markten. Hier wurden Lander aus den drei wirtschaftlich interessantesten Kontinenten gewahlt. Zum einen die USA als gröBter Wirtschaftsmarkt in Nord Amerika und Deutschland als wichtigster Markt in Europa. Süd-Korea wurde für den asiatischen Markt ausgewahlt, da dessen Wirtschaft nicht zu stark staatlich reguliert wird und den beiden anderen Markten deshalb ahnlicher ist.

Aufgrund der genannten Vorgehensweise scheint eine Durchführbarkeit realistisch. Als Quelle wird Forschungsliteratur über die „Technologieakzeptanz“ mit einbezogen. Ebenfalls deckt die Literaturrecherche den Bereich „Relevanz der Trendforschung“ ab. Um eine Aussage über die Erwartungen der Öffentlichkeit an eine Technologie treffen zu können, wird ebenfalls Material über den „Hype Cycle“ recherchiert. Die Literaturrecher- che ist durch die sieben Technologiefelder begrenzt, da an diesen das Vorgehen evaluiert wird.

1.4 Aufbau der Masterthesis

Der Ablauf der Masterthesis wird mit einer Gliederung dargestellt. Diese gibt die Reihenfolge der einzelnen, behandelten Aspekte wieder. Dieses Unterkapitel soll zeigen, wie die einzelnen Kapitel aufeinander aufbauen und welcher Argumentationslinie gefolgt wird. Im ersten Kapitel, der „Einleitung“, wird die Forschungsfrage formuliert. Hierfür dient der aktuelle Forschungsstand, das zu lösende Problem und die zu füllende Wissenslücke als Basis. Neben der Forschungsfrage begründet die „Abgrenzung des Themengebietes“, warum die Verkehrswende als Fallbeispiel ausgewahlt wurde und sich auf die sieben Technologiefelder konzentriert wird. Ebenfalls dient dieser Abschnitt, um die Fokussierung auf die drei genannten Lander zu erlautern. AnschlieBend wird aufgezeigt, dass das „Technology Acceptance Model“ die Abgrenzung der Technologie- akzeptanz darstellt. Die Einleitung schlieBt mit einem Überblick über den Aufbau der Masterthesis ab. Hier wird gezeigt, wie die einzelnen Kapitel aufeinander aufbauen und welcher Argumentationslinie gefolgt wird. Die „Theoretischen Grundlagen“ beginnen mit den relevanten Begriffs- und Modellerklarungen. Hier werden die Technologieakzep- tanz und die Relevanz der Trendforschung, sowie die Modelle des Technologieakzep- tanzmodells, das Technologie-Reifegrad-Modell und der Hype-Zyklus erklart. Das Kapitel „Theoretische Grundlagen“ beinhaltet ebenfalls den „Stand der Wissenschaft“. Hier wird die Einbettung der Technologieakzeptanz in das Technologie- und Innovationsmanagement erörtert und ebenfalls der Stand des Technology Acceptance Model dargeboten. Zusatzlich wird der technologische Reifegrad der sieben Trends der Verkehrswende erlautert. Das Kapitel schlieBt mit der Identifikation und Beschreibung der Forschungslücke. Die Beschreibung zeigt, welche wissenschaftlichen Lücken die Masterthesis schlieBt. Das dritte Kapitel „Entwicklung der Methode“ beschreibt die verwendeten Hauptforschungsmethoden, den Aufbau der Methode und die Durchführung der Methode. Das Unterkapitel „Hauptforschungsmethoden“ beschreibt die quantitative Vorstudie, welche durch eine Onlinebefragung umgesetzt wird. Ebenfalls wird hier das Vorgehen der Mixed Method beschrieben, welche die Ergebnisse der Onlinebefragung, auf einer Konferenz mit Mobilitatsexperten validiert. Das Kapitel schlieBt mit der Beschreibung der qualitativen Forschungsmethode. Hierfür wird das Experteninterview genauer beschrieben. Auf die Hauptforschungsmethoden folgt der „Aufbau der Methode“. Hier wird das Vorgehen der Methode beschrieben und erklart wie der landerspezifische Akzeptanzvergleich der Technologiefelder durchzuführen ist. Kapitel 3 endet mit der Durchführung der Methode. Hierfür werden die einzelnen Schritte der Methode, neutral angewandt. In Kapitel vier wird die entwickelte Methode am Fallbeispiel „Transformative Trends der Verkehrswende“ durchgeführt. Hierfür werden im ersten Schritt die Begriffe „Verkehrswende“ und die einzelnen Technologiefelder aus der Verkehrswende erklart. Dieser Erklarung folgt die Stichprobenbeschreibung. Diese Beschreibung soll klaren, wie sich die Stichprobe der Onlinebefragung, Expertengruppe und Experteninterviews zusammensetzen und welche Auswahlverfahren bzw. Rahmenbedingungen für die Teilnehmer verwendet werden. Das Unterkapitel „Durch- führung“, beinhaltet die Umsetzung der Methode am Fallbeispiel „Verkehrswende“. Das Kapitel „Fallstudie“ wird mit den Ergebnissen abgeschlossen. Hier werden die eigenen Daten aus der Onlinebefragung ausgewertet und die Ergebnisse des Akzeptanzvergleichs veranschaulicht. Ebenfalls wird die Validierung durch die Mixed Method aufgezeigt und die Ergebnisse aus den Experteninterviews prasentiert. Die Masterthesis endet mit dem „Fazit“. Dieses beginnt mit den wesentlichen Aussagen bzw. der Zusammenfassung. Hierbei wir ein Überblick über den Aufbau der Arbeit gegeben und die Ergebnisse der einzelnen Kapitel zusammengefasst. Auf die Zusammenfassung folgt die Antwort auf die Forschungsfrage. Hierfür werden die Ergebnisse und die Forschungsfrage in Beziehung gesetzt. Dafür soll eine Antwort auf die, aus dem Thema abgeleiteten Fragestellungen gegeben werden. Auf diese Antwort folgt die kritische Würdigung, wobei die Ergebnisse in den Forschungskontext eingeordnet werden. Dieses Unterkapitel beinhaltet auch eine selbstkritische Reflexion und Kritikpunkte. Auf die kritische Würdigung folgen die Konsequenzen der Ergebnisse und Forschungsbedarfe. Diese beinhaltet weiterführende Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen. Aus offen geblieben Fragen ergeben sich Vorschlage für eine weitere Forschung. Das Fazit schlieBt mit einem Ausblick ab. Dieser projiziert die Ergebnisse in die Zukunft und skizziert bevorstehende Entwicklungen. Ebenfalls werden die Auswirkungen der Ergebnisse auf die Praxis aufgezeigt.

2 Theoretische Grundlagen

Im folgenden Kapitel werden die theoretischen Grundlagen der Masterthesis dargestellt und damit die Basis für die vergleichende Bewertung der Akzeptanz von innovativen Technologiefeldern geschaffen. Nach einem Überblick über generelle Prozesse der Entwicklung und Adoption von Technologien wird der Fokus auf die Bedeutung der Akzeptanz von Technologien und Innovation als Voraussetzung einer erfolgreichen Marktdurchdringung gesetzt. AnschlieBend werden die wesentlichen Modelle zur Erklarung von Technologieakzeptanz vorgestellt, bevor das Technology Acceptance Model als Basis detailliert erlautert wird. Nach einer Bestandsaufnahme des aktuellen Forschungsstandes im Bereich der TAM-Forschung und des Standes der Wissenschaft zu den sieben Trends der Verkehrswende, folgen die Begriffserklarungen zur Technologie- akzeptanz, des TAMs, der Relevanz von Trends, des Hype-Zyklus und der Technologie- felder. AbschlieBend folgt die Einbettung in den wissenschaftlichen Kontext, in welchem die zu schlieBende Forschungslücke beschrieben wird.

2.1 Begriffserklarungen

Dieses Kapitel stellt eine Übersicht der verwendeten Begrifflichkeiten dar, die den Entwurf der Methode und dessen Evaluation am Fallbeispiel Mobilitatstrends ermöglichen. Hierzu gehört die Definition der Technologieakzeptanz, um die Sicht der Nutzer und deren Wichtigkeit bei der Einführung von neuen Technologien an Markten zu verdeutlichen. Ebenfalls soll die Relevanz von Trends deutlich machen welche Bedeutung diese für Unternehmen und deren bestehen an Markte hat.

2.1.1 Technologieakzeptanz

Unter Akzeptanz werden die Bereitschaft zur Nutzung eines Produkts und die damit verbundene Bildung von positiven Einstellungen und Nutzungsabsichten verstanden (Fazel, 2014, S. 26, Dethloff, 2004). Sie ist als zentrales Kriterium anzusehen, inwiefern die transformativen Technologiefelder der Verkehrswende von potenziellen Nutzern als valide Alternativen zu herkömmlichen Mobilitatslösungen angesehen werden, und bestimmt somit über die erfolgreiche Diffusion (und dadurch den Erfolg oder Misserfolg) dieser neuen Technologien (Fazel, 2014, S. 26). Bei Dienstleistungen am externen Faktor Mensch, die Maschinen oder Roboter erbringen könnten, stellt sich die Frage der Akzeptanz: beispielsweise bei einem automatisiert fahrenden Auto oder bei autonomen Flugtaxis (Robra-Bissantz und Lattemann, 2019, S. 9). Wie Robra-Bissantz und Lattemann erlautern, muss einer funktionalen Technologiebetrachtung eine Kundenak- zeptanzanalyse zur Seite gestellt werden, welche die Relevanz der Technologieakzeptanz untermauert (Robra-Bissantz und Lattemann, 2019, S. 116). Eine Berücksichtigung der Technologieakzeptanz ist in allen Bereichen, in denen eine neue Technologie eingeführt werden soll, notwendig. Dies bedeutet, dass sowohl in der Arbeit als auch im Freizeitbe- reich die Technologieakzeptanz der potenziellen Nutzer ermittelt, analysiert und ausgewertet werden sollte. Passiert dies nicht, so ist die erfolgreiche Einführung neuartiger Technologien in Gefahr und das Produkt wird von Nutzern unter Umstanden nicht erfolgreich angenommen (Robra-Bissantz und Lattemann, 2019, S. 151, Thielsch, 2012). Der Einsatz von konventioneller Akzeptanz-Modellen ist nur begrenzt möglich, da einerseits Hard- und Software durch eine hohe Integration nicht vollstandig differenziert untersucht werden können, und da sich andererseits stetig neue Anforderungen durch innovative Technologien in den übergeordneten Bereichen Verkehrswende und Transportation ergeben (Robra-Bissantz und Lattemann, 2019, S. 199).

2.1.2 Relevanz der Trendforschung

Um sich an den Entwicklungen in den Markten und im Umfeld zu orientieren, gilt es für Unternehmen, die maBgeblichen Trends zu erfassen und sich auf diejenigen zu konzentrieren, die zu den eigenen Fahigkeiten passen und sich erfolgreich nutzen lassen. Mit ihrer Zukunftsarbeit hoffen Anbieter und Führungskrafte sich an etwas zu beteiligen, was ohnehin geschieht und mit gezieltem Aufwand besonders gute Ergebnisse verspricht (vgl. Belz, Schögel und Tomczak, 2007, S. 10). Ein Trend ist eine angenommene Entwicklung in der Zukunft, die langerfristig und nachhaltig etwas bewirkt und verandert (vgl. Hengsberg, 2018). Ein Trend ist also nichts anderes als eine Veranderungsbewegung oder ein Wandlungsprozess. In den unterschiedlichsten Bereichen des Lebens sind Trends zu finden - von der Ökonomie über die Politik bis zur Konsumwelt - in den unterschied- lichsten Durchdringungstiefen: Es kann sich um reine Oberflachenphanomene (z.B. Produkttrends) oder um tiefe, nachhaltige Strömungen handeln (z.B. Megatrends) (vgl. Zukunftsinstitut GmbH, 2019c). Moderne Trend- und Zukunftsforschung sind gestaffelte Systeme von Trends, die sich kurz- oder langfristig auswirken (vgl. Zukunftsinstitut GmbH, 2019c).

Arten von Trends:

Trends lassen sich hinsichtlich ihrer Wirkkraft und der zeitlichen Auspragung einordnen. Hierfür kann folgendes Schichtenmodell des Zukunftsinstituts dienen (vgl. Zukunftsinsti- tut GmbH, 2019c):

- Metatrends: In der Ebene der Natur finden in Jahrmillionen-Abstanden Auf- und Abschwünge von Spezies und Ökologien statt. Die Metatrends sind die evolutionaren Konstanten in der Natur.
- Megatrends: Bei Megatrends handelt es sich um langfristige Entwicklungen, die für alle Bereiche von Gesellschaft und Wirtschaft pragend sind. Dies spricht für die bedeutsame Relevanz dieser Trends. Drei Voraussetzungen müssen für einen Megatrend gegeben sein:

1. Megatrends haben eine Halbwertszeit von mindestens 25 bis 30 Jahren.
2. Sie müssen in allen möglichen Lebensbereichen auftauchen und dort Auswirkungen zeigen (nicht nur im Konsum, sondern auch in der Politik, Ökonomie etc.).
3. Megatrends haben prinzipiell einen globalen Charakter, auch wenn sie nicht überall gleichzeitig stark ausgepragt sind.

- Soziokulturelle Trends: Dies sind mittelfristige Veranderungsprozesse, die von den Lebensgefühlen der Menschen im sozialen und technischen Wandel gepragt werden. GröBere soziokulturelle Trends haben eine Halbwertszeit von rund 10 Jahren. Beispiel: Der Wellness-Trend.
- Konsum- und Zeitgeisttrends: Dies sind mittel- bis kurzfristige Veranderungen, die sich vor allem in den Konsum- und Produktwelten bemerkbar machen. Die gröBeren von ihnen haben eine Halbwertszeit von 5-8 Jahren, z.B. der „Geiz ist Geil“-Trend.
- Produkt- und Modetrends: Dies sind flüchtige, oberflachliche und haufig marketinggesteuerte Phanomene, die eher im Bereich einer Saison bzw. eines halben Jahres zu finden sind.

Die für die Masterthesis relevante Trends sind aus dem Bereich der Verkehrswende. Dieses Themengebiet ist der Mobilitat zugeordnet. Die neue Mobilitat wird als Megatrend gesehen. Demzufolge wird im weiteren Verlauf der Megatrend Mobilitat hervorgehoben.

Megatrend Mobilitat:

Die Welt im 21. Jahrhundert ist nicht nur durch einen weiterwachsenden Mobilitatsbedarf gekennzeichnet, sondern vor allem durch eine zunehmende Vielfalt an Mobilitatsformen. Individualisierung, Konnektivitat, Urbanisierung und Neo-Ökologie bestimmen die Mobilitat von morgen. Technische Innovationen und veranderte Bedürfnisse der Menschen werden zum Motor neuer Formen der Fortbewegung: vernetzt, digital, post­fossil und geteilt. Zukunftsforscher sprechen von einer Evolution der Mobilitat. Nach deren Einschatzungen steht die Menschheit am Beginn eines neuen, multimobilen Zeitalters (vgl. Zukunftsinstitut GmbH, 2019a).

Unterscheidung von Trends:

Die Beschaftigung mit Trends und der Zukunft ist eine der wichtigsten Innovationsauf- gaben. Sie liefert die Grundlage für die Entwicklung der Innovationsstrategie und der zukünftigen Ausrichtung. Somit zeigt sich, dass die Trendforschung ein wichtiger Erfolgsfaktor im Innovationsmanagement ist (vgl. Hengsberg, 2018). Aus dieser Frage ergibt sich die zentrale Herausforderung, relevante Trends von unwichtigen und kurzfristigen - sogenannten „Fads“ - zu trennen. Typischerweise lassen sich langfristige Trends dadurch kennzeichnen, dass ihre Relevanz im Zeitablauf zunimmt. Demgegen- über auBert sich ein Fad dadurch, dass er in absehbarer Zeit zwar an Bedeutung gewinnt, jedoch auch relativ rasch wieder aus den Diskussionen im Management verschwindet (vgl. Ries und Trout, 1993, S. 121, Zupancic, Belz und Biermann, 2004, S. 12-13). Neben Trends und Fads lassen sich aber auch Entwicklungen feststellen, die sich am besten unter dem Begriff „Grundrauschen“ zusammenfassen lassen (siehe Abbildung 1) (vgl. Belz, Schögel und Tomczak, 2007, S. 12).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Verlaufe von Trends, Fads und Grundrauschen (Belz, Schögel und Tomczak, 2007, S. 13, Ries und Trout, 1993)

Die eigentliche Leistung liegt dabei aber nicht nur in der Definition und Auswahl der relevanten Trends. Auch fundierte Aussagen über mögliche Fads oder unwichtige Tendenzen sind wichtig. Die Selektion bietet auch den Vorteil, bestimmte Themen von einer weiteren Bearbeitung aktiv auszuschlieBen. Im wirtschaftlichen Sinn können dann Ressourcen und Budgets zielgerichtet für die relevanten Trends genutzt werden (vgl. Let- scher, 1990, S. 22). Grundsatzlich besteht die Herausforderung vor allem darin, dass der Verlauf einzelner Entwicklungen nicht vorhergesagt werden kann. So lassen sich sicherlich meist auch andere Kurvenverlaufe identifizieren. Daher ist es von zentraler Bedeutung, die für das eigene Unternehmen relevanten Veranderungen aktiv zu begleiten und eigene Aktivitaten so einzusetzen, dass sich der Trend verstarkt und am Markt durchsetzt (Belz, Schögel und Tomczak, 2007, S. 13). Durch die Zuordnung der Verkehrswende zum Megatrend „Mobilitat“ ist davon auszugehen, dass die Verkehrs- wende kein Fad und auch kein „Grundrauschen“ ist.

2.2 Modellerklarung

Dieses Kapitel stellt eine Übersicht der verwendeten Modelle dar, die als Basis für die entwickelte Methode dienen. Als Arbeitsgrundlage soll das Technology Acceptance Model helfen, die Verhaltensabsicht und das Nutzungsverhalten der Anwender zu ermitteln. Der Hype Cycle soll als Grundlage für die Methode dienen und verdeutlichen, welchen Phasen des Hype Cyles, die Technologiefelder der Verkehrswende zuordnen werden.

2.2.1 Technologieakzeptanzmodell

Zur Messung der Technologieakzeptanz existieren verschiedene Modelle. Das Techno­logy Acceptance Model nach Davis (Robra-Bissantz und Lattemann, 2019, S. 151, Davis, 1989) ist sowohl die am haufigsten angewandte Methode zur Messung von Technologie- akzeptanz als auch insgesamt ein sehr beliebtes Messinstrument (Fazel, 2014). GemaB des Technology Acceptance Models (Venkatesh, Morris und Davis, 2003) hangt die Akzeptanz im Wesentlichen von der „Usefulness“ und der „Ease of Use“ ab (Robra-Bis- santz und Lattemann, 2019, S. 11). Robra-Bissantz und Lattemann haben auf Basis des Technologieakzeptanzmodells eine Online-Umfrage durchgeführt, mit dessen Hilfe die Technologieakzeptanz getestet wurde. Diese Online-Umfrage hatte einen Trend als Ergebnis. Damit haben Sie gezeigt, dass eine Akzeptanzbefragung auf Basis des TAMs zielführend sein kann (Robra-Bissantz und Lattemann, 2019, S. 147).

Das Ziel von Venkatesh und Bala war es, die zahlreichen Veröffentlichungen im Bereich der TAM-Forschung zu einem integrierten Modell zusammenzufassen, dass das Adoptions- und Nutzungsverhalten sowohl für Informationssysteme als auch für andere Technologien erklart (Venkatesh und Bala, 2008, S. 273). Hierzu verknüpfen sie das bestehende Technology Acceptance Model 2 mit dem von Venkatesh entwickelten Modell der Determinanten der „Wahrgenommenen Einfachheit der Nutzung“ und entwickeln das Technology Acceptance Model 3, das in Abbildung 2 dargestellt ist (Fazel, 2014, S. 166, Venkatesh und Davis, 2000, 186 ff., Venkatesh, 2000, 342 ff.).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Technologieakzeptanzmodell 3 (Fazel, 2014, S. 167, Venkatesh und Bala, 2008, S. 280)

Die Determinanten der „Wahrgenommenen Nützlichkeit“ bestehen analog zum TAM 2 aus Subjektiver Norm, Image, Arbeitsrelevanz, Ergebnisqualitat, Sichtbarkeit des Ergebnisses sowie „Wahrgenommener Einfachheit der Nutzung“. Letztere wiederum wird determiniert durch die Konstrukte der Computerbezogenen Selbstwirksamkeitser- wartung (Computer Self-Efficacy), der „Wahrgenommenen Externen Kontrolliertheit“ (Perception of External Control), der Angst vor Computernutzung (Computer Anxiety), der Computerbezogenen Spielfreude (Computer Playfulness), des „Wahrgenommenen Vergnügens“ (Perceived Enjoyment) sowie der „Objektiven Benutzbarkeit“ (Objective Usability ), auf die im Folgenden kurz eingegangen wird (Fazel, 2014, S. 167). Die „Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwartung“ beschreibt das Vertrauen einer Person in sich selbst, bestimmte Handlungen am Computer erfolgreich ausführen zu können. Diese Erwartungen der eigenen Kompetenz haben signifikanten Einfluss darauf, ob eine Handlung begonnen wird, wie intensiv sich eine Person um die erfolgreiche Aus- bzw. Durchführung der Handlung bemüht und wie lange und ausdauernd sie sich mit der Ausführung beschaftigt (vgl. Spannagel und Bescherer, 2009, S. 25). Die „Wahrgenommenen Externe Kontrolliertheit“ ist mit dem bereits bekannten Konstrukt der „Wahrgenommenen Verhaltenskontrolle“ (Perceived Behavorial Control) vergleichbar und beschreibt den Grad, zu dem entsprechende organisatorische und technische Ressourcen vorhanden sind, um die Nutzung des Systems zu unterstützen. Die Angst vor Computernutzung drückt die Abneigung oder gar Furcht vor der potenziell bevorstehenden Benutzung von Computern aus (vgl. Venkatesh, 2000, S. 349). Die „Computerbezogene Spielfreude“ bezeichnet den Grad an kognitiver Spontanitat in Bezug auf computerbezogene Interaktionen (vgl. Webster und Martocchio, 1992, S. 204). Das „Wahrgenommene Vergnügen“ bringt die intrinsische Motivation zum Ausdruck, ein System unabhangig von jeglicher Leistungsverbesserungen und nur aufgrund der Freude an der Ausführung zu nutzen (vgl. Venkatesh, 2000, S. 351). Das Konstrukt der „Objektiven Benutzbarkeit“ bezeichnet den objektiven, nicht durch subjektive Wahrnehmung verzerrten Vergleich von Systemen auf Basis des zur erfolgreichen Ausführung einer Aufgabe benötigten Aufwands (vgl. Venkatesh, 2000, 350 f.). Analog zum TAM 2 fungieren Erfahrung sowie Freiwilligkeit der Nutzung als Moderatoren. Zudem können die Konstrukte der „Computerbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung“, der „Wahrgenommenen Externen Kontrolliertheit“, der Angst vor Computernutzung sowie der „Computerbezogenen Spielfreude“ zu sog. Ankervariablen zusammengefasst werden, die generelle Haltungen in Form von Kontrolle (Computerbezogene Selbstwirk- samkeitserwartung und Wahrgenommene externe Kontrolliertheit), Emotion (Angst vor Computern) sowie intrinsischer Motivation (Computerbezogene Spielfreude) zum Ausdruck bringen. Das „Wahrgenommene Vergnügen“ und die „Objektive Benutzbar- keit“ gehören der Gruppe der sog. Anpassungsvariablen an und drücken Haltungen aus, die durch den direkten Kontakt mit der Technologie bzw. dem System und im Laufe der Zeit entstehen (vgl. Chuttur, 2009, S. 15); (vgl. Fazel, 2014, S. 167-168). Venkatesh und Bala heben in ihrer Arbeit die Vollstandigkeit ihres Modells hervor und betonen, alle zur Erklarung des individuellen Akzeptanzverhaltens notwendigen Variablen berücksichtigt zu haben. Gleichzeitig gehe jedoch auch die Einfachheit des ursprünglichen TAM nicht verloren (vgl. Venkatesh und Bala, 2008, S. 302). Der Erfolg des TAM 3 ist jedoch kritisch zu hinterfragen, da zeitlich nachfolgende Forschungsbeitrage nach wie vor das TAM als Grundmodell verwendet und ihrerseits kontextbezogene Anpassungen vorgenommen haben. Es bleibt also die Frage offen, ob das TAM 3 nicht einfach eine (erneute) kontextspezifische Anpassung darstellt, die sich zwar um eine Aggregation bisheriger Forschungsergebnisse bemüht, jedoch für andere Forschungshaben nicht ohne weiteres einsetzbar ist.

Als Fazit zu bestehenden TAM-Erweiterungen kann festhalten werden, dass in der Vergangenheit mehrere Versuche stattgefunden haben, bestehende und auf Davis ursprünglichem Modell der Technologieakzeptanz Forschungsbeitrage zu einem allgemeingültigen Modell zu konsolidieren und dadurch die bis dato stattgefundene Forschungsleistung zu aggregieren. Die jeweiligen Autoren proklamieren stets, den zum jeweiligen Zeitpunkt der Veröffentlichung aktuellen Stand der Forschung zu vereinen und ein Modell entwickelt zu haben, das künftigen Forschungsvorhaben als Ausgangslage dienen kann. Doch obgleich all diese Modelle durch die Definition und Überprüfung neuer Konstrukte den zur Verfügung stehenden "Baukasten" erweitern und dadurch zum Fortschritt des Forschungsgebietes beitragen, bleibt festzuhalten, dass das ursprünglich von Davis entwickelte TAM vor allem aufgrund seiner Einfachheit und Flexibilitat nach wie vor als Basismodell der TAM-bezogenen Akzeptanzforschung dient und das Grundgerüst jeglicher Forschungsbeitrage darstellt. Durch die Einführung der beiden Variablengruppen der Anker- sowie Anpassungsvariablen ermöglicht es das TAM 3, die Wahrgenommene Einfachheit der Nutzung des Zielsystems im Zeitverlauf zu betrachten und entsprechende Rückschlüsse zu ziehen (vgl. Venkatesh, 2000, S. 344). Somit stellt für die vorliegenden Masterthesis das TAM3 aufgrund der bisherigen Modellerweiterun- gen die beste Ausgangsbasis zur Untersuchung der vergleichenden Bewertung der Akzeptanz von innovativen Technologiefelder dar (vgl. Fazel, 2014, S. 169-170). In diesem Zusammenhang sollen auch bestehende Limitierungen identifiziert und anschlieBend im Rahmen der Identifikation und Beschreibung der Forschungslücke (Kapitel 2.3) die Notwendigkeit der Entwicklung einer eigenen Methode (Kapitel 3.1) auf Basis des Technology Acceptance Model begründet werden.

2.2.2 Technologie-Reifegrad

Der Technology Readiness Level (TRL), auf Deutsch als Technologie-Reifegrad übersetzt, ist eine Skala zur Bewertung des Entwicklungsstandes von neuen Technologien auf der Basis einer systematischen Analyse. Er gibt auf einer Skala von 1 bis 9 an, wie weit entwickelt eine Technologie ist. Entwickelt wurde der TRL 1988 von der NASA für die Bewertung von Raumfahrttechnologien, davon ausgehend hat er sich als Standard in weiteren Bereichen der Zukunftstechnologien entwickelt (vgl. John C. Mankins, 1995). Im europaischen Forschungskontext wird das Technology Readiness Level als Grundlage und zur Bewertung von Forschungsprojekten und allgemein zur Bewertung von Zukunftstechnologien bis zur vollstandigen kommerziellen Umsetzung genutzt (vgl. John C. Mankins, 1995). Im Folgenden ist die Beschreibung der Stufen aufgeführt (in Klam- mern Zeit bis zur Marktreife) (John C. Mankins, 1995):

TRL 1: Beobachtung und Beschreibung des Funktionsprinzips (8-15 Jahre)

TRL 2: Beschreibung der Anwendung einer Technologie

TRL 3: Nachweis der Funktionstüchtigkeit einer Technologie (5-13 Jahre)

TRL 4: Versuchsaufbau im Labor

TRL 5: Versuchsaufbau in Einsatzumgebung

TRL 6: Prototyp in Einsatzumgebung

TRL 7: Prototyp im Einsatz (1-5 Jahre)

TRL 8: Qualifiziertes System mit Nachweis der Funktionstüchtigkeit im Einsatzbereich

TRL 9: Qualifiziertes System mit Nachweis des erfolgreichen Einsatzes

Der Technologie-Reifegrad soll einen Überblick über den Entwicklungsstandes der untersuchten Technologiefelder geben. Aufgrund dieser Einschatzung kann eine besser terminierte Strategie für die Akzeptanzverbesserung der Technologiefelder erstellt werden.

2.2.3 Hype-Zyklus

Eine wichtige Orientierungshilfe für Unternehmen liefert hier der jahrlich aktualisierte Hype Cycle für neue Technologien von Gartner. Hier wird aufgezeigt, welche Phasen branchenübergreifend relevante Technologien hinsichtlich der in sie gesetzten Erwartungen in ihrem technologischen Lebenszyklus bereits erreicht haben. Dabei wird sichtbar, welche Technologien ggf. noch überbewertet und welche bereits zum etablierten Werkzeug geworden sind oder sich dorthin entwickeln (siehe Abbildung 3). Hinsichtlich der Erwartungen an die Technologien definiert Gartner fünf verschiedene Phasen, die Aufschluss über den Stand der Marktaufnahme neuer Technologien liefern (Kreutzer, 2015, S. 3)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies, 2019 (Garnter Inc., 2019)

- Technology Trigger („Technologische Impulse“) In dieser Phase werden erste Erfolgsmeldungen neuer Technologien publiziert und von den Medien gerne aufgegriffen. Ob diese Technologien einen nachhaltigen Einsatz finden werden, ist zu diesem frühen Zeitpunkt noch nicht absehbar (vgl. Kreutzer, 2015).
- Peak of Inflated Expectations („Höhepunkt der überzogenen Erwartungen“) In dieser Zeitspanne wird eine Vielzahl von Erfolgsstorys sichtbar, die die Erwartungen an eine neue Technologie auf den Höhepunkt führen. Gleichzeitig werden aber auch Misserfolge bei der Nutzung der Technologie sichtbar, wodurch die Erwartungen an Grenzen stoBen. Der technologische Einsatz bleibt nach wie vor auf wenige Unternehmen beschrankt (Kreutzer, 2015, S. 3).
- Trough of Disillusionment („Tiefpunkt der Ernüchterung“) Diese Talsohle im technologischen Lebenszyklus basiert auf der Erkenntnis, dass viele Erwartungen an neue „Wunderwaffen“ nicht erfüllt wurden. In dieser Phase überleben nur die Technologie- Anbieter, die die Early Adopters von den Vorzügen der Technologie nachhaltig überzeugen können. Die anderen Anbieter scheiden aus dem Wettbewerb aus (vgl. Kreutzer, 2015).
- Slope of Enlightenment („Anstieg der Erkenntnis/Aufklarung“) Hier wird zunehmend sichtbar, wie eine Technologie nutzbringend eingesetzt werden sollte. Technologische Entwicklungen der zweiten und dritten Generation der Initialtechnologie werden angeboten und zunehmend von innovationsoffenen Unternehmen aufgegriffen und in den Workflow integriert (vgl. Kreutzer, 2015).
- Plateau of Productivity („Produktivitatsplateau“) Die Technologie wird jetzt breit eingesetzt, da deren Vorteile nicht nur sichtbar sind, sondern sich auch umfassend rechnen. Der Einsatz als Mainstream-Technologie ist vorgezeichnet. Ein Einsatz in immer mehr Unternehmen und Anwendungsbereichen ist nur noch eine Frage der Zeit (Kreutzer, 2015, S. 4).

Zusatzlich prasentiert Gartner eine Prognose, wann voraussichtlich das Produktivitats- plateau erreicht werden wird. Dies ist an der unterschiedlichen Helligkeit und Symbolen bei den einzelnen Technologien erkennbar (siehe Abbildung 3). Hier soll das Augenmerk auf ausgewahlte technologische Entwicklungen gerichtet werden. Ein Blick auf die Abbildung zeigt, dass die Themenfelder Bio Chip und AI PaaS kurz vor ihrem Erwartungshöhepunkt stehen. Bei beiden Themenfeldern wird davon ausgegangen, dass sie das Produktivitatsplateau in ca. fünf bis zehn Jahren erreichen werden. Das Autonomous Driving Level 5 steht ebenfalls kurz vor seinem Erwartungshöhepunkt, es wird jedoch erwartet, dass das Produktivitatsplateau erst in mehr als zehn Jahren erreicht werden wird (vgl. Kreutzer, 2015). Graph Analytics, Next-Generation Memory und 3D Sensing Cameras sind dagegen in der Phase der Konsolidierung, da sie den Erwartungs- höhepunkt schon überschritten haben. Virtual Reality aus dem Hype Cycle 2017 , Gesture Control und Enterprise 3D Printing aus dem Hype Cycle 2015 sind dagegen schon auf dem Weg, fester Bestandteil vieler Unternehmenskonzepte zu werden und den an sie gerichteten (reduzierten) Ansprüchen Rechnung zu tragen. Im Hype Cycle aus dem Jahr 2019 befindet sich keine Technologie in den beiden letzten Phasen. Nach Einschatzung von Gartner ist das übergeordnete Thema in Bezug auf neue Technologien die sich entwickelnde Beziehung zwischen Menschen und Maschine. Angesichts der hier herrschenden Dynamik sollte jedes Unternehmen für sich prüfen, welche Bedeutung diese Entwicklungen für das eigene Unternehmen haben (vgl. Kreutzer, 2015). Dabei wird die groBe Relevanz betont, die Perspektive von einer Zukunft, in der Maschinen Menschen ersetzten, zu erweitern. Vielmehr sind drei Haupt-Trends zu beobachten: Die Erweiterung menschlicher Fahigkeiten durch Technologie, Maschinen, die Menschen ersetzten und die Zusammenarbeit von Menschen und Maschine. Diese Trends werden durch drei Bereiche ermöglicht, die die Beziehung zwischen Menschen und Maschine erleichtern und unterstützen (Kreutzer, 2015, S. 4-6).

Der Fokus soll dabei auf dem Themenfeld Mobilitat und sieben identifizierten Technolo- giefelder gelegt werden. Im Hype Cycle 2019 sind zwei der sieben Technologiefelder zu finden. Zum einen das Autonomous Driving Level 4, welches sich auf dem Weg zum Tiefpunkt der Ernüchterung befindet. AuBerdem befinden sich nach Gartner, das Autonomous Driving Level 5 und die Flying Autonomous Vehicles auf dem Weg zum Höhepunkt der überzogenen Erwartungen. Im Folgenden (siehe Tabelle 1) werden sieben Technologiefelder in die jeweiligen Phasen geordnet (vgl. Gartner Inc., 2019):

Tabelle 1: Neue Mobilitatstrends in Hype-Zyklus-Phasen (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

2.3 Stand der Wissenschaft

In diesem Abschnitt wird begründet, warum für den Einsatz im Rahmen dieser Arbeit das TAM ausgewahlt wurde. Dazu wird zunachst der aktuelle wissenschaftliche Stand der TAM-Literatur durch Analyse der bisherigen Veröffentlichungen vorgestellt. Anschlie- Bend wird durch Einteilung der TAM-Forschung in unterschiedliche Phasen ein Überblick über die bisherige Entwicklung in diesem Forschungsgebiet gegeben. Darauf aufbauend werden die bestehenden Erweiterungen des ursprünglichen TAM dargestellt und detailliert erlautert, bevor abschlieBend die Forschungslücke herausgearbeitet wird (Fazel, 2014, S. 147-148). Ebenfalls wird der Stand der Wissenschaft der sieben Trends der Verkehrswende vorgestellt.

2.3.1 Technologie- und Innovationsmanagement

In diesem Unterkapitel soll geklart werden, was das Technologie- und Innovationsma- nagement sind, warum die Akzeptanz eine Voraussetzung für Innovationen ist und welche Methode zur Ermittlung der Akzeptanz zu bevorzugen ist.

Durch das Technologiemanagement wird die Erzeugung neuen Wissens aus unterneh- mensinternen und unternehmensexternen Quellen unter dem Einsatz von vorhandenem Wissen und weiteren Produktionsfaktoren in einem überprüfbaren Vorgehen gesteuert. Es dient in erster Linie dazu, neue Produkte und Prozesse im Unternehmen oder für Dritte zu ermöglichen. Darüber hinaus ist die Speicherung und die unternehmensinterne sowie externe Verwertung neuen technologischen Wissens durch Technologiemanagement zu leisten. Das Innovationsmanagement setzt seinerseits Wissen und andere Produktionsfak- toren ein, um die erstmalige Akzeptanz der neuen Produkte und Prozesse zu erreichen. Insofern kann das Innovationsmanagement ebenso wie das Technologiemanagement als wirtschaftliche Überwindung von Informationsbarrieren angesehen werden, die als Ergebnis von Unsicherheiten und Informationsasymmetrien auftreten (vgl. Albers und Gassmann, 2005, S. 63). Da diese Masterarbeit die Akzeptanz von neuen Produkten und Dienstleistungen behandelt, ist neben dem Technologiemanagement, das Innovationsma- nagement (im weitesten Sinne) von Relevanz (Abbildung 4).

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Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Schema zur Abgrenzung der Begriffe aus dem Wissensmanagement (Albers und Gassmann, 2005, S. 64)

In dieser Arbeit werden die Begriffe wie folgt voneinander abgegrenzt: Innovationsma- nagement hat als zentrales Objekt eine Neuerung, wahrend Technologiemanagement primar die Technologie und das Technologiepotenzial zum Gegenstand hat (Kohler, 1994, S. 137). Technologiemanagement konzentriert sich dabei nicht ausschlieBlich auf neue Technologien, sondern auch auf die strategische Erhaltung und Weiterführung vorhandener Technologien, wahrend Innovationsmanagement sich vornehmlich auf neue Technologien und den damit verbundenen Wandlungsprozess bezieht (vgl. Albers und Gassmann, 2005, S. 85, Blessin, 1998, S. 130, Hauschildt, 2004, S. 28).

Begriff und Umfang des Technologiemanagements:

Technologiemanagement ist ein Wissensgebiet, welches die Erkenntnisse des allgemei- nen Managements und jene der Ingenieurwissenschaften einschlieBt (vgl. Kohler, 1994, S. 7). Technologiemanagement wird deshalb auch als Bindeglied bzw. "Brücke" zwischen den Ingenieurwissenschaften und den Wirtschaftswissenschaften bezeichnet (Abbildung 5). Technologiemanagement umfasst damit sehr unterschiedliche Themenge- biete, weshalb eine breite und ganzheitliche Betrachtungsweise notwendig ist (Albers und Gassmann, 2005, S. 221). Damit ist Technologiemanagement (TEMA) eine deutlich interdisziplinar ausgepragte Aufgabe des Managements, welche verschiedene Unterneh- mensfunktionen umfasst (Albers und Gassmann, 2005, S. 221, vgl. Bullinger, 1994, S. 43).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5:TEMA als Bindeglied von Ingenieurs- und Wirtschaftswissenschaften (Bullinger, 1994)

Zusammenfassend zeigt sich, dass der Wettbewerb der heutigen Wirtschaft zunehmend ein Innovations- und Technologiewettbewerb ist. Technologiemanagement tragt dazu bei, aus vorhandenen Potenzialen, wie z.B. gut ausgebildeten Menschen und einer leistungs- fahigen Forschungslandschaft, Technologien und Innovationen zu schaffen, die eine positive Entwicklung von Lebensqualitat und Beschaftigung ermöglichen (Albers und Gassmann, 2005, S. 231).

Begriff und Umfang des Innovationsmanagements:

Der Begriff "Innovation" wird in der Öffentlichkeit haufig mit einer Bahn brechenden technischen Idee assoziiert. Es macht jedoch keinen Sinn, den Begriff so stark einzugrenzen. Von Innovationen wird gesprochen, wenn aus einer guten Idee ein neues Produkt, eine neue Dienstleistung oder ein neuer Prozess entstanden ist, der durch hohen Kundennutzen Akzeptanz am Markt findet und sich zu einem lebensfahigen Geschaft entwickelt (Albers und Gassmann, 2005). Erst dieser Erfolg am Markt macht eine Inno­vation wirklich aus (vgl. Albers und Gassmann, 2005, S. 716). Ebenfalls Günther Schuh ist der Meinung, dass erst die Akzeptanz der neuen Technologie durch den Abnehmer zu einem Wettbewerbsvorsprung führt (Schuh, 2011, S. 275). Durch diese Definition wird die Wichtigkeit der Akzeptanz am Markt, als Voraussetzung für eine Innovation verdeutlicht. Auch wenn Produkte und Dienstleistungen kundenorientiert und systematisch entwickelt wurden, können Akzeptanzprobleme im Markt auftreten. Das Detailkonzept soll bezüglich Kundenakzeptanz und Vermarktungsfahigkeit getestet werden. Hier sollte eine Erprobungsphase durchlaufen werden. Die Informationen aus der Erprobungsphase flieBen anschlieBend in die weitere Umsetzung der Markteinfüh- rung ein. Zu diesem Zweck kann beispielsweise eine Marktanalyse durchgeführt werden, mit deren Hilfe die Kundenakzeptanz erhoben wird. Die Erhebung der Akzeptanz ist teilweise kritisch, da Kunden haufig skeptisch sind und daher angeben, dass sie nicht bereit sind, für neue Produkte oder Dienstleistungen etwas zu bezahlen. Zusatzlich zu einer Marktanalyse können deshalb Interviews mit ausgewahlten Experten durchgeführt werden. In diesen Experteninterviews werden Punkte wie Akzeptanz angesprochen und mit dem Experten diskutiert (vgl. Simon, 1992); (vgl. Albers und Gassmann, 2005, S. 631-632).

Technology Acceptance Model als eine Methode der Akzeptanzermittlung:

Als Basis für die Ermittlung der Akzeptanz können verschiedene Modelle dienen (Abbildung 6):

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Abbildung 6: Akzeptanzmodelle (vgl. Michael Schnell, 2009)

Das TAM ist interessant, denn es ist im angloamerikanischen Raum eines der verbreiteten und auch in der Literatur haufig sowohl in Reinform als auch abgewandelt zu finden. Es geht auf eine Untersuchung von Davis zurück. Dieses Modell ist im Gegensatz zu den anderen Modellen deutlich weniger komplex, weil nur zwei Einflussfaktoren berücksich- tigt werden, auf die allerdings noch externe Reize einwirken (vgl. Michael Schnell, 2009). Auf der einen Seite ist es der wahrgenommene Nutzen (Perceived Usefulness) und auf der anderen die wahrgenommene einfache Bedienbarkeit (Perceived Ease of Use). Je höher der Nutzen und die einfache Bedienbarkeit empfunden werden, desto eher sollen die Anwender dann bereit sein, eine Innovation zu nutzen (vgl. Michael Schnell, 2009). Zu den verschiedenen Akzeptanzmodellen ergibt sich die interessante Frage, ob diese auch andere und/oder höhere Erklarungskompetenzen besitzen. Beispielsweise ob mehrstufige oder Rückkoppelungsmodelle eine höhere Erklarungskompetenz als Input-/ Output-Modelle haben. Diese Frage ist in der Literatur noch nicht geklart worden (vgl. Michael Schnell, 2009). Jedoch kann das TAM durch die wahrgenommene einfache Benutzbarkeit und den Nutzen als die entscheidenden Faktoren für die Feststellung der Akzeptanz dienen und soll in dieser Masterthesis als Basis für die Erstellung einer quan- titativen Vorstudie für die Ermittlung der Akzeptanz dienen.

Technologiefelder:

Technologiefelder sind ein Teil der Technologiestrategien. Künftige Technologiefelder von Unternehmen werden aus der Wettbewerbsstrategie sowie der Technologiefrühauf- klarung bestimmt und der angestrebte Grad der technologischen Leistungsfahigkeit festgelegt (Bullinger, 2012). Dabei wird in technologische Führerschaft und technologi­sche Prasenz unterschieden. Im Blick auf Selektionsstrategien ist eine Wahl zwischen einer Spezialisierung auf ein Technologiefeld oder wenige Technologiefelder und der Bearbeitung eines breiten Spektrums von Technologiefeldern zu treffen (Schuh, 2011). In keinem Unternehmen ist es möglich, alle für die dort vorhandenen Produkte und Produktionsprozesse relevanten Technologien gleichermaBen zu fördern. Die Setzung von Prioritaten und die Auswahl von Betatigungsfeldern ist unumganglich. Kompetenz- Strategien definieren die qualitative und quantitative Auspragung der technologischen Kompetenz in den verschiedenen Technologiefeldern, d.h. z.B. die Tiefe und Breite des Know-hows innerhalb des Feldes, die Anwendungsreife des Know-hows und den Anwendungsgrad in Produkten und Prozessen (vgl. Bullinger, 2012, vgl. Schuh, 2011). Auf die Auswahl und Begründung, der in der Fallstudie verwendeten Technologiefeldern wird in Kapitel 2.3.3 „Technologie-Reifegrad der Technologiefelder“ naher eingegangen.

2.3.2 Technologieakzeptanzmodell

Neben der Erlauterung der Phasen der bisherigen TAM-Forschung wird mit dem Aufzeigen der Entwicklung der Veröffentlichungen ein deskriptiver Überblick über die bestehende Literatur im Bereich der TAM-Forschung geschaffen. Hierfür wurden ahnlich der Vorgehensweise von Yarbrough und Smith sowie Holden und Karsh über das Daten- banksystem Business Source Premier (BSP) des Anbieters EBSCO Publishing (über 2.300 wirtschaftswissenschaftliche Publikationen und Fachzeitschriften enthalten) wissenschaftliche Journals ab dem Jahr 1986 (Im Jahr 1986 wurde der Begriff des Tech­nology Acceptance Model von Davis das erste Mal in einem wissenschaftlichen Beitrag erwahnt) (Davis, 1986) nach Artikeln durchsucht, die in Titel, Zusammenfassung und/o- der Verschlagwortung den Begriff "Technologie Acceptance Model" enthielten (Yarbrough und Smith, 2007, Holden und Karsh, 2010). Die dadurch erhaltene Treffer- liste wurde systematisch auf ihre inhaltliche Relevanz hin überprüft (Fazel, 2014, S. 148).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 7: Anzahl der TAM- Veröffentlichungen nach Erscheinungsjahr (Fazel, 2014, S. 149)

Bei der Auflistung der erschienenen Forschungsbeitrage differenziert nach dem Erschei- nungsjahr (siehe Abbildung 7) wird deutlich, dass vor allem ab dem Jahr 2005 zahlreiche Veröffentlichungen im Bereich der TAM-Forschung publiziert wurden, wobei im Jahr 2012 mit Abstand am meisten Veröffentlichungen stattgefunden haben (115). Dies mag daran liegen, dass gerade in diesem Zeitraum der vermehrte Einsatz von neuen Informations- und Kommunikationstechnologien sowohl im privaten als auch im beruflichen Bereich zur Notwendigkeit geführt hat, die für eine erfolgreichen Einführung relevanten Faktoren der menschlichen Akzeptanzbildung zu verstehen und die entsprechenden Informationssysteme dahingehend zu gestalten (Fazel, 2014, S. 149). Eine Google Scholar Recherche ergab eine sinkende Zahl der Veröffentlichungen zur TAM-Forschung. Von 2012 bis 2018 haben sich die Veröffentlichungen halbiert. Dieser Trend ist auch für das Jahr 2019 festzustellen (Google Scholar, 2020). Die wissenschaft- lichen Zeitschriften mit der höchsten Anzahl der Veröffentlichungen beschaftigen sich mit Forschungsfeldern im Bereich der Computer- und Informationssysteme (Information & Management, Management Information Systems Quarterly, Journal of Management Information Systems, International Journal of Information Management), der Analyse menschlichen Verhaltens (Decision Sciences) sowie dazwischen befindlichen Bereichen (Computers in Human Behavior, Behavior & Information Technology). Dies ist der Tatsache geschuldet, dass sich die TAM-Forschung aufgrund ihres ursprünglichen Einsatzes durch Davis vor allem der Untersuchung von Technologieakzeptanz am Arbeitsplatz und in einem zweiten Schritt von Informationssystemen auBerhalb des direkten Arbeitsumfeldes gewidmet hat (Hung, Ku und Chang, 2003, Carlsson et al., 2006, Jung, Perez-Mira und Wiley-Patton, 2009, Liao, Tsou und Huang, 2007). Erst in letzter Zeit wurde das TAM auch auf Bereiche auBerhalb der klassischen Informations- und Kommunikationstechnologien angewandt (Wu und Wu, 2005, Hung, Ku und Chang, 2003). Gerade diese jüngere Entwicklung der TAM-Forschung soll durch die vorliegende Masterthesis und die Anwendung auf die innovativen Technologiefelder der Verkehrswende unterstützt werden und die wissenschaftliche Relevanz des TAM für die Akzeptanzforschung dadurch bekraftigen (Fazel, 2014, S. 150-151). Davis ursprüngli- cher Artikel Perceived Usefulness, Ease of Use, and Usage of Information Technology erschien in der wissenschaftlichen Zeitung Management Information Systems (MIS) Quarterly, einem Journal mit ausgezeichneter wissenschaftlicher Reputation. Dies wird durch mehrere Rankings bestatigt (Mingers und Harzing, 2007). Auch die darauf aufbauenden Artikel, die das TAM validierten, erweiterten bzw. verfeinerten, wurden al- lesamt in qualitativ hochwertigen wissenschaftlichen Zeitschriften veröffentlicht. Neben der Qualitat der Zeitschriften, in denen diese Artikel veröffentlicht wurden, unterstreicht auch die Anzahl der Zitationen die Wichtigkeit und wissenschaftliche Relevanz des TAM. So wurde der ursprüngliche Artikel von Davis sowie die entsprechenden nachfolgenden Veröffentlichungen bis heute mehrere tausend Mal innerhalb weiterer Artikel zitiert (Fazel, 2014, S. 153). Die Artikel von Davis sowie Venkatesh, in dem die Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) vorstellt wurde, stellen bis 2013 die beiden meistzitierten Artikel in Management Information Systems (MIS) Quarterly dar (Fazel, 2014). Der ebenfalls 1989 erschienene Artikel von Davis ist der bis heute am haufigsten zitierte Artikel der Fachzeitschrift Management Science. Die Veröffentlichung von Venkatesh und Davis, in dem sie das Technology Acceptance Model 2 als Erweiterung des ursprünglichen TAM vorstellen, ist der bis 2013 am fünfthaufigsten zitierte Artikel dieses Journals. Der Artikel von Davis und Venkatesh ist der 2013 meistzitierte Artikel der wissenschaftlichen Fachzeitschrift Decision Sciences und der Artikel von Venkatesh der am zweithaufigsten zitierte Artikel der Zeitschrift Information Systems Research . Bei beiden Journals handelt es sich ebenfalls um hochre- putierte Journals (Fazel, 2014, S. 153). Dies unterstreicht die wissenschaftliche Qualitat der entsprechenden Artikel, ohne die ein solch breiter Anklang in der wissenschaftlichen Gemeinde nur sehr schwer vorstellbar ware (Fazel, 2014, S. 153).

Phasen der TAM-Forschung:

Die bisherige Entwicklung der TAM-Forschung kann gemaB Lee in die vier Phasen der Modelleinführung, der Modellvalidierung, der Modellerweiterung und der Modellverfei- nerung eingeteilt werden und wird anhand von Abbildung 8 veranschaulicht (Fazel, 2014, S. 155, Lee, Kozar und Larsen, 2003, S. 755).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 8: Phasen der bisherigen TAM-Forschung und wesentliche Veröffentlichungen (Fazel, 2014, S. 155)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die erste Phase nach der Entwicklung des TAM durch Davis kann als die Phase der Modelleinführung bezeichnet werden, in der das TAM auBerhalb seines ursprünglichen Einsatzgebietes angewendet wurde, so z. B. mit unterschiedlichen Technologien, unter Betrachtung von Langzeituntersuchungen oder mit einem anderen Forschungsaufbau (Lee, Kozar und Larsen, 2003, S. 754, Davis, 1989, 319 ff.). So untersuchten Adams das TAM in fünf unterschiedlichen Anwendungsbereichen, und auch Davis wandte sein ursprüngliches Modell auf zwei weitere Technologien an und konnte es empirisch bestatigen (Adams, Nelson und Todd, 1992, S. 227, Davis, 1993, 475 ff.). Dies sollte vor allem dazu dienen, die Aussagekraft und damit Gültigkeit des Modells zu verifizieren. Des Weiteren entstand in der Phase der Modelleinführung ein Forschungsstrang, der sich mit dem Vergleich des TAM mit der Theory of reasoned Action (TRA) bzw. der Theory of planned Behavior (TPB) und der Frage beschaftigte, inwiefern das TAM einen Erkenntnisgewinn gegenüber seinem Ursprungsmodell TRA darstellt (Lee, Kozar und Larsen, 2003, S. 754). Dabei konnten Davis sowie Hubona und Cheney die erhöhte Erklarungskraft des TAM gegenüber den Ursprungsmodellen der TRA und der TPB empirisch belegen (Fazel, 2014, S. 155-156, Davis, 1989, 982 ff., Davis, Bagozzi und Warshaw, 1992, Hubona und Cheney, Jan. 1994, 532 ff.). Der Phase der Modelleinführung folgte die Phase der Modellvalidierung (Lee, Kozar und Larsen, 2003, S. 756). Neben ersten Studien zur Bestatigung des TAM in der Modelleinführungsphase diente die Modellvalidierungsphase der Überprüfung und Validierung des TAM auf seine Fahigkeit hin, ein akkurates Messinstrument der Nutzerakzeptanz im Kontext verschiedener Technologien, Situationen und Aufgaben zu liefern (Lee, Kozar und Lar­sen, 2003, S. 756). So konnten u. a. Adams sowie Davis und Venkatesh die Validitat und Reliabilitat des Modells feststellen (Fazel, 2014, S. 156, Adams, Nelson und Todd, 1992, 227 ff., Davis und Venkatesh, 1996, 19 ff.). Die anschlieBend folgende Phase der Model- lerweiterung wurde hauptsachlich dazu genutzt, das Modell um neue Variablen zu erwei- tern und die daraus entstehenden Abhangigkeiten innerhalb des Modells zu untersuchen. Zudem wurden Determinanten der beiden wesentlichen Konstrukte des TAM, namlich der „Wahrgenommenen Nützlichkeit“ sowie der „Wahrgenommenen Einfachheit“ der Nutzung, identifiziert (Lee, Kozar und Larsen, 2003, 756 f.). Des Weiteren wurde in dieser Phase verstarkt der Einfluss von Rahmenbedingungen getestet. So konnten sowohl Straub als auch Teo den Einfluss unterschiedlicher Kulturen auf die Akzeptanz von Technologien validieren (Straub, 1994, 23 ff., Teo et al., 2009, 1000 ff.). Lee stellten in ihrer Metaanalyse fest, dass in dieser Phase durch die Beseitigung der bisherigen Limitierungen (z. B. der Fokussierung auf bestimmte Technologien, des Untersuchungskontexts der Arbeitsplatzanalyse) die Berücksichtigung anderer theoreti­scher Modelle, die Aufnahme weiterer externer Variablen sowie die Anwendung unter unterschiedlichen Rahmenbedingungen eine stetige und kontinuierliche Weiterentwick- lung des TAM stattgefunden hat (Fazel, 2014, S. 156-157, Lee, Kozar und Larsen, 2003, S. 768).

Ab der Entwicklung des Technology Acceptance Model 2 durch Venkatesh und Davis sowie spatestens durch den Vorschlag für ein integriertes Modell (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) durch Venkatesh, kann von einer Phase der schrittweisen Modellverfeinerung des TAM gesprochen werden, in der eine zunehmend kontextspezifische Anwendung des TAM stattgefunden hat (Venkatesh und Davis, 2000, 186 ff., Venkatesh, Morris und Davis, 2003, 425 ff.). So gelang es Venkatesh und Davis, mithilfe der Aufnahme weiterer Konstrukte innerhalb des TAM 2 den Erklarungsgehalt des Modells weiter zu steigern (Venkatesh und Davis, 2000, 186 ff.). Neben zahlreichen weiteren wissenschaftlichen Beitragen nahm bspw. Venkatesh in seiner Langsstudie die Messung des bis dato nicht untersuchten Konstrukts der Freiwilligkeit der Nutzung (Voluntariness) vor und betrachtete darüber hinaus die Tatsachliche Nutzung der Technologie anstatt der Verhaltensabsicht , die im TAM als Indikator dafür dient (Venkatesh, 2000, 342 ff.). Durch die Entwicklung des Technology Acceptance Model 3 versuchten Venkatesh und Bala, den bisherigen Forschungsstand zusammenzufassen und in ein integriertes Modell zu überführen (Venkatesh und Bala, 2008, S. 273). Venkatesh versuchten schlieBlich, durch die Entwicklung einer adjustierten Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT 2) den Anwendungsbereich neben dem organisatorischen auch auf den konsumentenorientierten Kontext auszuweiten (Fazel, 2014, S. 157, Venkatesh, Thong und Xu, 2012, 157 ff.).

2.3.3 Technologie-Reifegrad der Mobilitatstrends

Die entwickelte Methode soll anhand eines Fallbeispiels evaluiert werden. Hierfür eignet sich die Forschung nach der Akzeptanz von innovativen Technologiefeldern. Da für das Thema „Verkehrswende“ der Megatrend „Mobilitat“ identifiziert wurde, werden im Folgenden, die zu untersuchenden Technologiefelder aus dem Megatrend „Mobilitat“ in die Stufen der TRL Skala geordnet. Hierdurch kann der Status des Technologiefeldes beschrieben werden.

Elektroauto:

Im Jahr 2019 (bis Oktober) sind in Deutschland bisher insgesamt 47.903 E-Autos neu zugelassen worden (EnBW, 2019). Insgesamt haben E-Autos einen derzeitigen Marktanteil von circa 2,4 Prozent (EnBW, 2019).

Forscher an der Universitat Wien prognostizieren nach der Analyse mehrerer Studien, dass je nach Szenariobedingung für das Jahr 2025 Elektroautoanteile am Neuwagenmarkt von 1,2 bis 13,1% sein werden (vgl. Link, Sammer und Stark, 2012). Bei einer mittleren technologischen Entwicklung wird ein Elektroautoanteil von 5,7% im Jahr 2025 vorhergesagt (vgl. Link, Sammer und Stark, 2012). Die Prognosen zukünftiger Marktchancen von Elektroautos sind mit Unsicherheiten behaftet. Nicht nur die zu Grunde liegenden Annahmen und Rahmenbedingungen der Szenarien, sondern auch die Methode der Erhebung haben entscheidenden Einfluss auf die Ergebnisse.

Das Elektroauto erfüllt also die Bedingungen: „Qualifiziertes System mit Nachweis des erfolgreichen Einsatzes“, denn es gibt bereits Zulassungen für Elektroautos. Ebenfalls können diese kommerziell erworben werden. Somit befindet sich das Technologiefeld „Elektroauto“ in TRL 9 „Full Commercial Application“.

Automatisiert fahrendes Auto:

Der Anteil von Neufahrzeugen, bei denen sich der Fahrer komplett von der Fahraufgabe abwenden kann, wird laut Prognos im „optimistischen“ Fall von 2,4 Prozent im Jahr 2020 auf immerhin 70 Prozent im Jahr 2050 steigen. Ab 2030 werden dann Pkw mit Citypilot, also der Fahigkeit, sowohl auf der Autobahn als auch in der Stadt allein zu fahren, allmahlich auf den StraBen auftauchen. Und erst nach 2040 werden in gröBerer Zahl Autos angeboten, die völlig autonom von Tür zu Tür kommen, also auch auf LandstraBen keinen Fahrer mehr benötigen (vgl. Altenburg, Kienzler und Maur, 2018).

Nach jahrelangen Tests hat Waymo offiziell den ersten kommerziellen autonomen Mitfahrservice in den USA gestartet. Die autonomen Autos von Waymo sind 20 Millionen Meilen auf öffentlichen StraBen gefahren (LeBeau, 2019). Pony.ai war in China das erste Unternehmen, das einen autonomen Ride-Hailing-Service Ende 2018 startete (Sun, 2019).

Das automatisiert fahrende Auto (ab Autonomiestufe 4) erfüllt also die Bedingungen: „Qualifiziertes System mit Nachweis der Funktionstüchtigkeit im Einsatzbereich“, denn es gibt bereits kommerzielle Fahrten z.B. in den USA und China. Somit befindet sich das Technologiefeld „automatisiert fahrendes Auto“ in TRL 8 „First of a kind commercial system“. Nach dem TRL Modell benötigt dieses Technologiefeld weniger als 5 Jahren für eine umfassendere Kommerzialisierung.

Vernetzte Mobilitatsdienste:

Mitte 2019 starteten die Berliner Verkehrsbetriebe gemeinsam mit dem Unternehmen Trafi, den vernetzten Mobilitatsservice Jelbi. Mit diesem Service lassen sich verschiedene Mobilitatsangebote der Stadt nutzen. Mit der Plattform Jelbi sind verschiedene Sharing- Angebote und öffentliche Verkehrsmittel kombinierbar (Berliner Verkehrsbetriebe, 2019).

Ein weiterer vernetzter Mobilitatsdienst ist ReachNow, welcher 2019 aus der Zusammen- legung der Mobilitatsdienste der Daimler (u.a. Moovel) und der BMW entstand . Reach­Now bietet eine vereinfachte Verbindungsübersicht und Navigation in der Stadt. In dieser App kann nach Mobilitatsangeboten gesucht werden, auBerdem sind diese direkt buchbar. Neben Carsharing können auch Fahrrader geliehen werden (Moovel, 2019).

Vernetzte Mobilitatsdienste erfüllen also die Bedingungen: „Qualifiziertes System mit Nachweis des erfolgreichen Einsatzes“, denn es gibt bereits kommerzielle, vernetzte Mobilitatsdienste wie z.B. Jelbi und ReachNow. Somit befindet sich das Technologiefeld „vernetzte Mobilitatsdienste“ in TRL 9 „Full Commercial Application“.

Elektro-Tretroller:

Elektro Tretroller sind ein neues Konzept, das die Mobilitat in unseren Stadten zum Guten verandern soll. Mit einer Flotte von Elektro-Scootern bieten Unternehmen wie z.B. Tier Mobility, Voi Technology und Lime Scooter, Nutzern komplette Unabhangigkeit, um entspannt und günstig durch die Stadt zu kommen, ohne dabei die Umwelt zu belasten. Öffentliche E-Scooter-Verleihsysteme gibt es seit 2017 weltweit. Seit Mai 2019 sind E-Scooter auch in Deutschland zugelassen (Leuschner, 2019).

Die Elektro-Tretroller erfüllen also die Bedingungen: „Qualifiziertes System mit Nachweis des erfolgreichen Einsatzes“, denn es gibt bereits kommerzielle, Elektro- Tretroller zu kaufen oder als Sharing Fahrzeug zu mieten, wie z.B. Tier Mobility, Voi Technology und Lime Scooter. Somit befindet sich das Technologiefeld „Elektro- Tretroller“ in TRL 9 „Full Commercial Application“.

Autonomes Flugtaxi:

Porsche Consulting geht davon aus, dass im Jahr 2035 weltweit bereits etwa 23.000 Flug- taxis im Einsatz sein werden. Die meisten davon wohl eher in Singapur, Dubai oder China. Die Politik dort sei offener für die Erprobung neuer Technologien, heiBt es in der Untersuchung (Grandl, Cachay und Salib, 2018).

Das Volocopter Flugtaxi flog 2019 eine Runde über dem Hafen von Singapur und ist 2019 erstmals über einer europaischen Stadt (Stuttgart) geflogen - allerdings ohne Passagiere und vom Boden gesteuert. 2017 hatte Volocopter in Dubai seinen Jungfernflug absolviert. 2021 will Volocopter den kommerziellen Betrieb in Singapur aufnehmen (Spiegel- Gruppe, 2019).

Das autonome Flugtaxi erfüllt also die Bedingungen: „Prototyp in Einsatzumgebung“, denn Volocopter hat mehrfach einen funktionierenden Prototypen gezeigt. Trotzdem wurde noch kein autonomer Flug in Einsatzumgebung absolviert, womit sich das Technologiefeld erst am Beginn der Validierung befindet. Das Technologiefeld „autonomes Flugtaxi“ ist dem TRL 6 „Prototype System“ zuzuordnen.

Hyperloop:

Virgin Hyperloop One betreibt aktuell eine 500 Meter lange Teststrecke in der Wüste des US-Bundesstaates Nevada. Konkurrent Hyperloop Transportation Technologies hat ein Test- und Forschungszentrum in Toulouse in Südfrankreich mit einer 300 Meter langen Teststrecke aufgebaut (Pluta, 2019). Von der beabsichtigten Geschwindigkeit (1.100 km/h) sind die aktuellen Systeme allerdings noch weit entfernt: Die schnellste Kapsel bisher hat 463 km/h geschafft. Sie wurde vom Team TUM Hyperloop gebaut, dass damit die vom US-Unternehmen SpaceX ausgeschriebene Hyperloop Pod Competition gewann. Der Plan von Virgin Hyperloop One, ist es kommerzielle Fahrten bereits ab 2020 bzw. 2021 anzubieten (Herenz, 2019).

Der Hyperloop erfüllt also die Bedingungen: „Versuchsaufbau im Labor“, denn es gibt mehrere Vorhaben wie z.B. HyperloopTT, Virgin Hyperloop One und TUM Hyperloop, welche gezeigt haben, dass erste Prototypen funktionieren, auch wenn noch nicht die versprochene Geschwindigkeit von über 1.000 km/h erreicht wird. Das Technologiefeld „Hyperloop“ ist dem TRL 4 „Small Scale Prototype“ zuzuordnen.

Virtuelle Mobilitat:

Chat- beziehungsweise Collaboration-Tools für die Zusammenarbeit im Unternehmen, aber auch im privaten, vermeiden schon seit Jahren Personentransport. Tools wie Microsoft Teams, Slack und WhatsApp ermöglichen das Kommunizieren, per Text, Sprachnachricht bzw. Telefonat und Videotelefonie und vermeiden somit das Treffen der Personen in der realen Welt. Dies führt zu weniger Personentransport (vgl. Feige, 2018). Die virtuelle Mobilitat erfüllt also die Bedingungen: „Qualifiziertes System mit Nachweis des erfolgreichen Einsatzes“, denn es gibt bereits seit Jahren, mehrere Möglichkeiten z.B. Meetings durch Skype -Calls oder Slack durchzuführen. Das Technologiefeld „virtuelle Mobilitat“ ist dem TRL 9 „Full Commercial Application“ zuzuordnen.

Zusammenfassung:

Tabelle 2: Technology Readiness Level der Technologiefelder (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Zusammenfassend zeigt sich (siehe Tabelle 2), dass einige Mobilitatstrends bereits marktreif sind und andere bereits funktionierende Prototypen vorweisen können. Die Technologiefelder Hyperloop, autonomes Flugtaxi und automatisiertes Fahren, haben die marktreife noch nicht erreicht, aber Prototypen wurden erfolgreich getestet. Für diese Technologiefelder macht es Sinn, die Akzeptanz zukünftiger Kunden bereits im Vorhinein zu ermitteln, um Fehler bei deren Entwicklung zu vermeiden. Die Technologiefelder Elektroauto, Elektro-Tretroller, vernetzte Mobilitatsdienste und virtuelle Mobilitat sind bereits marktreif und dabei ihre Marktfahigkeit zu beweisen. Hierfür ist die Akzeptanz der potenziellen Nutzer ein wichtiger Schritt. Deshalb wird die Akzeptanz der sieben Technologiefelder in der vorliegenden Masterarbeit behandelt.

2.4 Forschungslücke

In diesem Kapitel wird beschrieben, welche wissenschaftliche Lücke die vorliegende Masterthesis schlieBen soll. Wie folgend erlautert, gibt es derzeit (10.12.2019) kein akzeptanzvergleichendes Vorgehen für Technologien. Das TAM wird in der praktischen Anwendung, jeweils auf eine Technologie angewandt. Dies verhindert einen Akzeptanz- vergleich zwischen mehreren Technologiefelder. Um ein akzeptanzvergleichendes Vorgehen für Technologien umzusetzen, fehlt ein entsprechendes Modell. Dieses Fehlen, bildet die Forschungslücke für einen wissenschaftlichen Vergleich der Akzeptanz von Technologiefeldern. Da nachhaltige Mobilitat global angegangen werden muss ist es bei der Ermittlung der Akzeptanz von Mobilitatstrends sinnvoll eine Ermittlung international durchzuführen.

2.4.1 Forschungsdefizit des Technologieakzeptanzmodells

Wie im vorangegangenen Kapitel beschrieben, existiert in der bisherigen Literatur bislang noch kein wissenschaftlicher Beitrag, der die wesentlichen Faktoren für die Erklarung der Nutzerakzeptanz von Mobilitatstrends in einem theoretisch fundierten Akzeptanzmodell zusammenfasst und empirisch überprüft (vgl. Morton, 2011, S. 5). Zwar haben sich mehrere Forschungsbeitrage dem Thema der Akzeptanzfaktoren von z.B. Elektroautos, automatisiert fahrenden Autos, autonomen Flugtaxis und der virtuellen Mobilitat gewidmet, jedoch werden haufig lediglich quantitative Ansatze verfolgt, die nur teilweise empirisch überprüft wurden und deren Fahigkeit zur ausreichend guten Erklarung der Nutzerakzeptanz somit nicht nachgewiesen werden kann. In anderen Arbeiten wird kein vollstandiger Ansatz verfolgt, z. B. durch die Fokussierung auf die Untersuchung des deutschen Marktes oder die ausschlieBliche Untersuchung von nur einem Technologiefeld der Verkehrswende. Diese Lücke eines ganzheitlichen Ansatzes, der neben einer theoretischen Herleitung von Hypothesen auch deren empirische Überprüfung umfasst, soll durch die vorliegende Arbeit geschlossen und ein entsprechender Forschungsbeitrag geleistet werden. Als Ergebnis sollen die wesentlichen Einflussfaktoren auf die Akzeptanz von Mobilitatstrends identifiziert und daraus Empfehlungen für die Markte gegeben werden. Als Basis der Untersuchung dieser Faktoren dient in der vorliegenden Forschungsarbeit das Technology Acceptance Model.

Die Betrachtung der bisherigen TAM-Literatur inkl. der Modellerweiterungen ergab, dass das Technology Acceptance Model vor allem durch seine Robustheit und Leistungsfa- higkeit bei gleichzeitiger Schlichtheit eine solide Basis zur Untersuchung von Technolo- gieakzeptanz darstellt, was durch zahlreiche wissenschaftliche Beitrage bestatigt wird. Die Flexibilitat des Modells zur kontextspezifischen Erweiterung ermöglicht zudem die Untersuchung von Technologien auch auBerhalb des ursprünglichen Einsatzgebietes der Informations- und Kommunikationstechnologien (vgl. Fazel, 2014). Durch die vorliegende Arbeit kann der TAM-Forschung darüber hinaus dazu verholfen werden, den bisherigen starken Fokus auf die Informations- und Kommunikationstechnologien durch die Anwendung auf eine weitere Technologie zu erweitern, was in der Literatur explizit gefordert wird (vgl. Davis, 1989, S. 335, Venkatesh und Davis, 2000, S. 200, Venkatesh, Morris und Davis, 2003, S. 470, Lee, Kozar und Larsen, 2003, S. 766vgl. , Benbasat und Barki, 2007, S. 216, Ozaki und Dodgson, 2010, S. 311, Morton, 2011, 10 f.). Zwar fanden bisher auch TAM-Untersuchungen auBerhalb der Informations- und Kommunikations- technologien statt, jedoch lag der Fokus bislang eindeutig auf dieser. So merken sowohl Davis als auch Venkatesh, Lee, Benbasat und Barki, Ozaki und Dodgson und Morton ausdrücklich an, dass das TAM auch auBerhalb des ursprünglichen Einsatzgebietes der Informations- und Kommunikationstechnologien getestet werden soll (Fazel, 2014, S. 173-175). Die Anwendung auf die Technologiefelder der Verkehrswende gibt Hoffnung, dass die TAM-bezogene Akzeptanzforschung sukzessive auch auf weitere Technologien angewendet wird und so weitere wesentliche Ergebnisse zum Verstandnis des Akzeptanz- verhaltens von Individuen beigesteuert werden.

2.4.2 Bisherige Akzeptanzuntersuchungen von Mobilitatstrends

Zur Identifikation der Wissenslücke werden im Folgenden bisherige wissenschaftliche Arbeiten, welche den TAM zur Untersuchung der Akzeptanz einsetzten, untersucht. Hierfür wird für jedes der sieben Technologiefelder eine reprasentative Arbeit zur Identifikation der Wissenslücke herangezogen.

Elektroauto: Dudenhöffer nutze eine Kombination aus TAM und Theory of Planned Be­havior (Verhaltenstheorie) um die Akzeptanz von Elektroautos in Deutschland und China zu ermitteln. Zur Datenerhebung wurden Reprasentativbefragungen und Experimentstu- dien durchgeführt (Dudenhöffer, 2015).

In dieser Dissertation basiert die quantitative Empirie auf der Ermittlung der Akzeptanz durch eine Kombination aus TAM und TPB. Auf eine qualitative Empirie wurde verzichtet. Es wurde ein Akzeptanzvergleich für den chinesischen und deutschen Markt durchgeführt. Ein Vergleich der Akzeptanz mit dem US-amerikanischen Markt fehlt. Ebenfalls wurde nur ein Technologiefeld (Elektroauto) aus dem Bereich Verkehrswende untersucht, wodurch kein Vergleich zu anderen Mobilitatstrends möglich ist.

Automatisiert fahrendes Auto: Arndt, Engeln und Vratil verwendeten das Technology Acceptance Model um die Pradiktoren der Akzeptanz von Fahrerassistenzsystemen zu ermitteln. Ziel dieses Beitrags ist herauszufinden, ob es Determinanten der Akzeptanz gibt, die über verschiedene Fahrerassistenzsysteme hinweg einen konstanten Beitrag zur Vorhersage der Akzeptanz leisten (Schade und Engeln, 2008).

In dieser Arbeit wurden die Elemente des TAM über eine quantitative empirische Methode ermittelt. Auf eine qualitative Empirie wurde verzichtet. Die Akzeptanz wurde nur für den deutschen Markt ermittelt. Ein Vergleich der Akzeptanz mit dem US- amerikanischen Markt und dem asiatischen Markt fehlen. Ebenfalls wurde nur ein Technologiefeld (automatisiert fahrendes Auto) aus dem Bereich Verkehrswende untersucht, wodurch kein Vergleich zu anderen Mobilitatstrends möglich ist.

Autonomes Flugtaxi: Al Haddad stellt durch Ihre wissenschaftliche Arbeit klar, dass die Ergebnisse einer Literaturrecherche, die Notwendigkeit eines angepassten Modells zur Darstellung der Flugtaxi Akzeptanz zeigen. Daher hat sie ein angepasstes Flugtaxi-TAM- Modell entwickelt (vgl. Al Haddad, 2018).

In dieser wissenschaftlichen Arbeit wurde das TAM an die Anforderungen des Flugtaxis angepasst und empirisch im GroBraum München evaluiert. Auf eine qualitative Empirie wurde verzichtet. Ebenfalls fehlt ein Vergleich der Akzeptanz mit den Markten in China und den USA. Das Verfahren wurde auf das Technologiefeld „autonomes Flugtaxi“ aus dem Bereich Verkehrswende angewandt und steht nicht im Vergleich zu anderen Mobilitatstrends.

Virtuelle Mobilitat: Pletz und Zinn veröffentlichten ein Paper im Journal of Technical Education über die Ermittlung der Technologieakzeptanz von virtuellen Lern- und Arbeitsumgebungen in technischen Domanen mittels TAM. Diese virtuellen Umgebun- gen führen zu weniger Pendelverkehr und sind somit Teil der virtuellen Mobilitat (vgl. Pletz und Zinn, 2018).

Beim Untersuchungsdesign handelt es sich um eine quantitative hypothesenprüfende Fragebogenstudie. Auf eine qualitative Empirie wurde verzichtet. Die Datenerfassung erfolgte über eine Onlinebefragung sowie im Rahmen einer Fachveranstaltung mittels Paper-Pencil-Befragung. Das Verfahren wurde nur in Deutschland angewandt. Ein Vergleich der Akzeptanz mit dem US-amerikanischen Markt und dem asiatischen Markt fehlen. Ebenfalls wurde nur ein Technologiefeld (Virtuelle Mobilitat) aus dem Bereich Verkehrswende untersucht, wodurch kein Vergleich zu anderen Mobilitatstrends möglich ist.

Zum jetzigen Zeitpunkt (Stand 10.12.2019) wurden keine wissenschaftlichen Arbeiten über die Anwendung des TAM zur Ermittlung der Akzeptanz von vernetzten Mobilitats- diensten, Elektro Tretroller, Hyperloop gefunden. Diese Erkenntnisse untermauern noch- mals die Relevanz der Entwicklung, einer Methode, um die landerspezifische Akzeptanz dieser Technologiefelder vergleichen zu können.

3 Entwicklung der Methode

Unterscheidung von qu Die entwickelte Methode soll einen Vergleich der Akzeptanz zwischen mehreren Technologiefelder aus einer Branche ermöglichen. Ebenfalls soll sie klaren ob es landerspezifische Unterschiede in der Akzeptanz von Technologien gibt. Hierfür muss im ersten Schritt identifiziert werden ob induktiv oder deduktiv geforscht wird. Für beide Forschungstypen ist in Kapitel 3.2 jeweils ein eigenes Vorgehen beschrieben. Je nach dem welches Vorgehen ausgewahlt wurde ist zuerst die quantitative oder qualitative Methode anzuwenden. Bei beiden Vorgehensmodellen folgt im zweiten Schritt die Mixed Method wodurch das Ergebnis aus der ersten Phase verifiziert wird. AnschlieBend folgt bei der induktiven Forschung, die quantitative Methode und bei der deduktiven Forschung folgt die qualitative Methode. Auf die quantitative Methode folgt bei beiden Vorgehensweisen der Vergleich der Akzeptanz zwischen den Technologiefelder. In der vorliegenden Masterarbeit bildet das TAM die Grundlage der empirischen Untersuchung. Das heiBt, dass die gestellten Fragen für die quantitative Befragung direkt aus dem TAM abgeleitet wurden. Da die Befragung auf dem TAM basieren und für jedes Technologie- feld gleich sind, lassen sich die Ergebnisse der einzelnen Technologiefelder untereinander vergleichen. Als weiteres Ergebnis, bieten die Experteninterviews neue Fragestellungen. Auf Basis dieser Fragestellungen können weitere Akzeptanzforschungen durchgeführt werden. Im Folgenden werden die Theorien der drei Hauptforschungsmethoden beschrieben. Hierbei handelt es sich um die quantitative Forschungsmethode, die qualitative Forschungsmethode und die Mixed Method. Im Anschluss folgt der Aufbau der Methode mit seinen zwei Vorgehensmodellen für die induktive und deduktive Forschung. AbschlieBend für das Kapitel 3 wird die Durchführung der entwickelten Methode, neutral beschrieben. antitativen und qualitativen Methoden:

Bei der Befragung können zur Erhebung von Primardaten qualitativ und quantitativ ori- entierte Methoden unterschieden werden: Qualitativ orientierte Methoden (z.B. Tiefenin­terview oder Gruppendiskussion) sind primar auf die Erfassung von qualitativen Infor- mationen sowie auf eine begrenzte Anzahl von Probanden ausgerichtet und besitzen einen flexiblen Aufbau hinsichtlich der Fragen und der Antwortmöglichkeiten. Dagegen sind quantitativ orientierte Methoden (z.B. standardisierte mündliche, schriftliche, telefoni­sche bzw. Online-Befragung) auf eine Standardisierung ausgerichtet. Sie verfolgen das Ziel, Antworten einer Vielzahl von Befragten unmittelbar mit Hilfe einer Datenanalyse vergleichen zu können. So sind neben den Fragen auch haufig die Antwortmöglichkeiten standardisiert (geschlossene Fragen) und mit Antwortskalen versehen (vgl. Homburg, 2017, 254 ff.). Diese standardisierten Formen der Befragung werden bei der Akzeptanz- messung auf Basis des TAM verwendet, um die Bestandteile des Modells zu messen so- wie auszuwerten und dadurch allgemeingültige Aussagen treffen zu können. Jedoch las­sen sich mit Hilfe der Befragung lediglich die Prozesse bei den Konsumenten erfassen, welche bewusst wahrgenommen wurden. Unbewusste, automatisierte, sensomotorische Wahrnehmungsprozesse können dagegen mit Hilfe von Befragungsmethoden nicht auf- gedeckt werden (vgl. Berekoven, Eckert und Ellenrieder, 2009, 99 ff.). Gleichzeitig misst eine Befragung lediglich die Erinnerung an die Informationsaufnahme, da in der Regel die Durchführung zeitversetzt stattfindet. Zwischen der tatsachlichen Informationsauf- nahme und der gemessenen Informationsspeicherung sind dadurch mehrere Prozesse ak- tiv, die eine Verfügbarkeit der Daten zum Zeitpunkt der Befragung verhindern (vgl. Kro- eber-Riel und Gröppel-Klein, 2013, S. 313). Somit ist diese Methode mit einem erhebli- chen Mangel versehen, da lediglich die Erfassung von subjektiven Wahrnehmungen er- folgt, welche nicht den gesamten Umfang der Informationsaufnahme abdeckt (vgl. Un­ger, 1986). Mit Hilfe der Befragung ist es zwar möglich im Rahmen der Akzeptanzmes- sung eine vollstandige Erfassung der Einstellung des Konsumenten durchzuführen, die Nutzungsebene kann jedoch nur soweit erfasst werden, wie sie subjektiv wahrgenommen wird. Hierdurch wird verdeutlicht, dass eine alleinige Erfassung durch eine Befragung nicht ausreichend ist. Es werden zwar alle gespeicherten Informationen irgendwann auf- genommen, aber nicht alle aufgenommenen Informationen auch tatsachlich gespeichert. Aufgrund dieser Tatsache kann eine Befragung die tatsachlich erfolgte Informationsauf- nahme nur unvollstandig abbilden (Stüber, 2011, S. 79-80, vgl. Kroeber-Riel und Gröp- pel-Klein, 2013, S. 313). Um die Informationsaufnahme zu erweitern, kann eine Be- obachtung als objektive Datenerhebungsmethode angewandt werden. Hier ware das Eye­Tracking als Beobachtungsmethode mit apparativer Unterstützung eine Möglichkeit.

3.1 Hauptforschungsmethoden

Es gibt zwei Hauptforschungsmethoden: quantitative und qualitative. Eine dritte Methode, eine Kombination aus beiden, dient als Untermauerung der Forschungsergeb- nisse. Die quantitative Methode, die ihren Ursprung in der wissenschaftlichen Methode hat, stützt sich auf statistische Verfahren zur Datenanalyse. Qualitative Methoden hingegen setzen bei der Datenanalyse auf die deskriptive Erzahlung (vgl. Bemos und Lucca, 2006). In der Forschungsliteratur dominieren in langjahriger Tradition quantitative Studien. Qualitative Studien werden auch als wichtige Wissensquelle anerkannt. In jüngster Zeit hat sich ein Mischmethodenansatz herausgebildet der, quanti­tative und qualitative Methoden zu einer neuen Methode verbindet (vgl. Martin Gunnell, 2017). Die Wahl der Methode wird stark von der Forschungsfrage beeinflusst. Die Forschungsfrage ist eine übergeordnete Frage, die den Forscher zur explorativen Untersuchung führt. Richtige Forschungsfragen geben Richtung und Fokus bei der Gestaltung von Datenerhebungs- und Analyseverfahren vor (vgl. Martin Gunnell, 2017). Bei der Bewertung der Wirksamkeit muss auch die Zusammensetzung der Umfrage berücksichtigt werden. Zu lange oder komplizierte Umfragen können zu Irritationen oder Ermüdung der Befragten führen. Solche Bedingungen können die Antworten negativ beeinflussen. Dies gilt für langere Befragungen, unabhangig davon, ob sie quantitativ oder qualitativ sind. Quantitative oder qualitative Interviews und Umfragen können persönlich, telefonisch, per Internet oder per Post durchgeführt werden. Eine Überlegung, die es zu berücksichtigen gilt, sind die Kosten für die Verwaltung der Umfrage, des Interviews oder des Fragebogens. Quantitative Methoden benötigen bestimmte MindeststichprobengröBen, um aussagekraftige Testergebnisse zu liefern. Aus statistischen Ergebnissen, die nicht statistisch signifikant sind, können keine Rückschlüsse gezogen werden. Die StichprobengröBe tragt zu den variablen Kosten für die Durchführung des Interviews oder der Umfrage bei. Die Kosten für eine Umfrage oder ein Interview steigen, wenn mehr Teilnehmer oder Befragte in die Studie aufgenommen werden (vgl. Martin Gunnell, 2017).

3.1.1 Quantitative Forschungsmethode

Da quantitative Methoden auf wissenschaftlichen Erkenntnissen beruhen, herrscht unter den Wissenschaftlern die "Auffassung vor, dass die traditionelle wissenschaftliche Methode die beste, wenn nicht sogar die einzige legitime Art ist, wissenschaftliche Forschung zu betreiben" (Gerdes und Conn, 2001, S. 1). Daher hat die wissenschaftliche Gemeinschaft klare Richtlinien und Verfahren für die Anwendung quantitativer Methoden entwickelt. Quantitativ impliziert die Verwendung numerischer Daten. Quantitative Methoden stützen sich also auf Experimente oder Erhebungen, um messbare Daten zu sammeln, so dass statistische Verfahren angewendet werden können (vgl. Cre­swell und Clark, 2017). Ein groBer Vorteil quantitativer Methoden ist, dass die Ergebnisse in der Regel auf gröBere Populationen verallgemeinert werden können (vgl. Martin Gunnell, 2017). Bei quantitativer Forschung müssen Methoden im Voraus geplant und messbar gemacht werden. Im Folgenden sind Beispiele von qualitativen Forschungs- methoden genannt:

- Umfrage: Eine systematische Befragung einer gröBeren Anzahl von Personen, z. B. nach ihrer Meinung zu einem bestimmten Problem.
- Systematische Beobachtung: Bei einer systematischen Beobachtung wird das Verhalten anderer erfasst.
- Experiment: Ein wissenschaftlicher Versuch oder auch ein gewagter Versuch, bzw. ein mit einem Risiko verbundenes Unternehmen.

Im folgenden Abschnitt werden nur die nicht-experimentelle Designmethoden diskutiert, denn für die vorliegende Masterarbeit soll ein breites Meinungsbild der Bevölkerung abgefragt werden, welches nicht experimentell durchgeführt werden kann.

Nicht-experimentelles Design

Zu den nicht-experimentellen Entwürfen gehören Beobachtungs-, Erhebungs- und andere verwandte Methoden zur Erfassung numerischer Daten, die keine Laboreinstellungen erfordern. Erhebungen dienen dazu, bei den Teilnehmern einer Grundgesamtheit Informationen über Variablen zu sammeln. Die externe Validitat wird verbessert, wenn die Daten mit Hilfe von Feldstudien erhoben werden. Externe Validitat impliziert, dass die Ergebnisse auf eine gröBere Population verallgemeinert werden, da die Ergebnisse über verschiedene Settings und Teilnehmer hinweg anwendbar sind (vgl. Egan, 2005).

Zu den Erhebungen gehören die Verwendung von Fragebögen oder strukturierten Interviews zur Datenerhebung. Quantitative Methoden verwenden strukturierte Inter­views, die dieselben Fragen ohne Abweichung für jeden Teilnehmer wiederholen. Strukturierte Interviewfragen zielen darauf ab, die Konsistenz zu erhalten und Verzerrungen zu vermeiden. Befragungen sind Instrumente, die Daten erheben, die statistische Berechnungen ermöglichen. Die Statistik verwendet Stichproben, um die Ergebnisse auf eine gröBere Grundgesamtheit zurückzuführen. Erhebungen können querschnittsorientiert sein, bei denen die Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt erhoben werden, oder langsschnittlich, bei denen die Daten im Laufe der Zeit erhoben werden. Es ist wichtig zu verstehen, dass Erhebungen zuverlassig und valide sein müssen, um als durchführbares Instrument zu gelten (vgl. Martin Gunnell, 2017).

3.1.2 Qualitative Forschungsmethode

Qualitative Methoden werden zur Analyse und Bewertung nichtnumerischer Informatio- nen verwendet. Bei quantitativen Studien wird versucht, nicht greifbare Beweise, wie z.B. Emotionen und Verhalten, zu verstehen. Qualitative Methoden sind auf Studien anwendbar, die Beziehungen zwischen Individuen, Individuen und ihrer Umgebung sowie Motive, die individuelles Verhalten und Handeln bestimmen, einbeziehen. Berrios und Lucca (Bemos und Lucca, 2006, S. 174) behaupteten, dass qualitative Methoden ein "besseres Verstandnis der menschlichen Entwicklung" ermöglichen (vgl. Martin Gunnell, 2017). Qualitative Methoden schreiben keine starren Regeln und Verfahren vor, die mit quantitativen Methoden vergleichbar sind. Qualitative Methoden leiten den Forschungs- prozess aus den Daten selbst ab. Ein Prozess führt in der Regel zur Entwicklung des nachsten Schrittes. Qualitative Methoden ermöglichen eine "Reichhaltigkeit der persön- lichen Erfahrung", indem sie vertiefte Informationen in der natürlichen Sprache der Erfahrung liefern. Dies ermöglicht eine Kategorisierung der Daten, indem die Erfahrung in ihrer natürlichen Umgebung beobachtet wird, vorgefasste Hypothesen ausgeschlossen werden und ein kritisches Forscherurteil verwendet wird (vgl. Bemos und Lucca, 2006, S. 181, vgl. Martin Gunnell, 2017). Gerdes und Conn schlugen vor, dass qualitative Methoden es erlauben, das "Ganze und nicht die Teile" zu betrachten (vgl. Gerdes und Conn, 2001). Gerdes und Conn behaupteten auch, dass das Testen von Hypothesen, wie es in quantitativen Forschungsmethoden spezifiziert ist, die falschen Fragen testen könnte (vgl. Gerdes und Conn, 2001). Es wurde behauptet, dass "es viel besser ist, eine ungefahre Antwort auf die richtige Frage zu haben, als eine exakte Antwort auf die falsche Frage" (Gerdes und Conn, 2001, S. 184). Diese Aussage betont die Bedeutung der richtigen Forschungsfrage, wenn sich auf eine quantitative Methode festlegt wird. Qualitative Methoden erlauben Flexibilitat und Verfahrensanderungen, weil der Prozess aus den in den Daten gefundenen Mustern hervorgeht (vgl. Martin Gunnell, 2017). Es gibt viele Möglichkeiten, qualitative Forschung zu betreiben, die umfangreiche, detaillierte Informationen zu dem entsprechenden Thema liefert. Im Folgenden sind Beispiele von qualitativen Forschungsmethoden genannt:

- Interviews: Einzelgesprache, die das angesprochene Thema in aller Tiefe behandeln.
- Fallstudien: Eine Sammlung von Kundenerfahrungen aus umfassenden Interviews.
- Expertenmeinungen: Informationen hoher Qualitat aus kenntnisreichen Quellen.
- Fokusgruppen: Persönliche Gesprache oder Online-Gesprache mit kleinen Gruppen, um ihre Meinung zu einem Produkt oder Thema zu erfragen.
- Offene Fragen: Ein Textfeld in einer Umfrage, in dem die Befragten ihre Meinung zu einem Thema frei formulieren können.
- Beobachtungsstudien: Beobachtung von Menschen bei ihren gewohnten Tatigkeiten, um ein besseres Verstandnis der Interaktion mit einem Produkt zu erhalten.

In der vorliegenden Masterthesis werden Expertenmeinungen durch Interviews für die qualitative Methode herangezogen. Für die qualitative Befragung werden Personen mit Expertenwissen auf einem bestimmten Technologiefeld, mit den Ergebnissen (Hypothe­sen) aus einer quantitativen Befragung konfrontiert.

3.1.3 Mixed Method

Der Mixed-Method-Ansatz erhebt und verwendet quantitative und qualitative Daten in derselben Studie. Dies ist keine neue Methode, denn quantitative und qualitative Daten werden seit vielen Jahren von Forschern gesammelt. Die Kombination der beiden Methoden ist ein neuartiges Ereignis. Creswell und Clark definierten die Forschung mit gemischten Methoden wie folgt (vgl. Creswell und Clark, 2017, S. 5):

Mixed-Method Research ist ein Forschungsdesign mit philosophischen Annahmen sowie Untersuchungsmethoden. Als Methode beinhaltet sie philosophische Annahmen, die die Richtung der Datenerhebung und -analyse und die Mischung aus qualitativen und quantitativen Ansatzen in vielen Phasen des Forschungsprozesses bestimmen. Als Methode konzentriert sie sich auf die Sammlung, Analyse und Mischung sowohl quantitativer als auch qualitativer Daten in einer einzigen Studie oder einer Reihe von Studien. Die zentrale Pramisse ist, dass die Verwendung von quantitativen und qualitativen Ansatzen in Kombination ein besseres Verstandnis von Forschungsproble- men ermöglicht als jeder Ansatz allein (vgl. Martin Gunnell, 2017).

Hurmerinta-Peltomakl und Nummeia behaupteten, dass die Anwendung einer Methode allein bei der Untersuchung komplexer Sachverhalte nur einen kleinen Einblick in das Gesamtbild ermöglicht (vgl. Hurmerinta-Peltomaki und Nummela, 2006). Gemischte Methoden liefern Informationen auf verschiedenen Ebenen des Verstandnisses. Wenn Methoden kombiniert werden, können qualitative Methoden ein tiefes Verstandnis der Variablen liefern, die zu quantitativen numerischen Ergebnissen führen. Gemischte Methoden können auch zur Verbesserung der Validitat der Forschung eingesetzt werden (vgl. Hurmerinta-Peltomaki und Nummela, 2006). Eine gemischte Methodik wird auch verwendet, um Verzerrungen zu verringern, denn alle Prozesse haben zugrunde liegende Verzerrungen (Martin Gunnell, 2017). Studien mit gemischten Methoden können mit qualitativer Methodik beginnen, um Forschungsfragen zu definieren oder um sich mit dem Thema vertraut zu machen. Der Forscher ist in der Lage, Forschungsergebnisse genauer zu interpretieren, indem er ein gröBeres Verstandnis des Forschungsgegenstan- des erlangt. Es gibt keine vorgeschriebenen Prozesse oder Regeln für die Kombination von quantitativen und qualitativen Methoden. Creswell hat jedoch sechs gemischte Methodenvarianten der Datenerhebung und -analyse zusammengefasst (vgl. Martin Gun­nell, 2017, vgl. Creswell und Clark, 2017):

1. Die sequenzielle Erklarungsstrategie sammelt und analysiert zunachst quantitative Daten, gefolgt von der Sammlung und Analyse qualitativer Daten.
2. Die explorative Strategie sammelt und analysiert qualitative Daten, gefolgt von der Sammlung und Analyse quantitativer Daten. Selden behauptete: "Eine qualitative Analyse kann auf qualitativen und quantitativen Daten aufbauen, aber hauptsachlich auf ersteren. Qualitative Forschung verwendet kaum quantitative Daten" (vgl. Seldén, 2005, S. 117).
3. Die sequenzielle transformative Strategie sieht eine Datenerhebung und -analyse beider Datentypen vor, bevor die Daten wahrend der Interpretationsphase der Studie kombiniert werden. Diese Methodik wird von einer theoretischen Perspektive geleitet.
4. Die Strategie der simultanen Triangulation sammelt Daten gleichzeitig und versucht, "die Ergebnisse innerhalb einer einzigen Studie zu bestatigen, zu kreuzvalidieren oder zu bestatigen" (vgl. Creswell und Clark, 2017, S. 217).
5. Die Strategie der gleichzeitigen Verschachtelung sammelt beide Datentypen gleichzeitig und bettet eine Methode in eine vorherrschende Methode ein. Bei der Anwendung dieser Methodik kann der Forscher verschiedene Fragen aus der hierarchischen Fragenleiter ansprechen.
6. Die gleichzeitige transformative Strategie sammelt jeden Datentyp gleichzeitig und kombiniert die Ergebnisse wahrend der Analysephase der Studie.

Aus organisatorischen Gründen wird in dieser Masterarbeit die sequenzielle Erklarungs- strategie angewandt und zunachst quantitative Daten mittels Onlinebefragung gesammelt und analysiert, hierauf folgt eine Mischung aus quantitativer und qualitativer Methode. Denn in diesem Schritt werden Experten auf einer Konferenz befragt. AbschlieBend folgt die Sammlung und Analyse der qualitativen Daten per Expertenbefragung.

Quantitative, qualitative, gemischte Analyse und Vergleich der Methoden

Creswell und Clark stellten fest (vgl. Creswell und Clark, 2017): Quantitative Methoden erfordern die Anwendung statistischer Verfahren zur Verfeinerung und Darstellung von Mustern, die sich aus den Daten ergeben. Qualitative Methoden erfordern eine Codierung der Daten, bei der die Daten auf der Grundlage von Phrasen, Ideen, Satzen oder anderen logischen Einheiten in kleinere Einheiten oder Kategorien unterteilt werden. Ein wesentlicher Unterschied zwischen quantitativen und qualitativen Forschungsmethoden besteht darin, dass quantitative Methoden in der Anfangsphase der Forschung mehr Aufwand erfordern, wahrend qualitative Methoden in der Endphase mehr Aufwand erfordern. Quantitative Methoden erfordern die Vorbereitung, das Testen, die Validierung, die Stichprobenidentifizierung und eine Vielzahl von Verfahren. Qualitative Methoden erlauben dagegen mehr Flexibilitat in der Anfangsphase des Prozesses (vgl. Martin Gunnell, 2017). Die Forschung mit Mixed Method vermeidet viele Kritikpunkte, indem sie die Auswirkungen der einen Methode durch die Einbeziehung der anderen Methode ausgleicht. Die Forschung mit gemischten Methoden trianguliert Ergebnisse, die eine höhere Validitat und Reliabilitat bieten. Ein Nachteil der Verwendung von gemischten Methoden ist, dass sie mehr Zeit und Aufwand erfordert und zudem noch potenzielle Kosten verursacht.

3.2 Aufbau der Methode

Im ersten Schritt muss identifiziert werden, wie geforscht wird. Handelt es sich um ein neu erforschtes Thema (explorative Forschung) wird induktiv geforscht. Hierfür werden qualitative Forschungsmethoden zum Erheben der Daten genutzt. Hier bieten sich Interviews mit Experten an, um neue Aspekte herauszufinden und neue Theorien ableiten zu können. Bei Themen, die bereits weitreichend in der Literatur untersucht wurden und bestimmte Theorien vorhanden sind, werden im deduktiven Vorgehensmodell Hypothe­sen abgeleitet und diese mit der empirischen Forschung auf Richtigkeit geprüft. Hier wird eine standardisierte Umfrage genutzt, um mit einer gröBeren Stichprobe eine reprasenta- tive Aussage treffen zu können. Es wird bei der Methode also zwischen induktiver und deduktiver Forschung unterschieden:

Induktive Forschung (sinnverstehen): Auf Basis der Forschung eine neue Theorie entwickeln.

Deduktive Forschung (messen): Eine bestehende Theorie mit einer Untersuchung bestatigen bzw. widerlegen.

3.2.1 Vorgehen der Methode

Zunachst wird in der empirischen Forschung zwischen zwei Forschungsmethoden unterschieden: Den qualitativen und quantitativen Forschungsmethoden. Zwischen diesen beiden Methoden kann nicht beliebig gewahlt werden, sondern die Wahl ist ein Resultat aus den vorangegangenen Untersuchungen. So bietet sich bei einem Forschungs- gebiet, in welchem es noch kaum Erkenntnisse gibt, keine standardisierte Befragung von mehreren Teilnehmern an. Für eine induktive Forschung bietet sich also eine qualitative Methode an, sodass aus den Beobachtungen neue Theorien entwickelt werden können. Bei einer deduktiven Forschung bietet sich dementsprechend eine quantitative Methode an, um abgeleitete Hypothesen aus bestehenden Theorien auf ihre Richtigkeit untersuchen zu können.

Ist identifiziert wie geforscht wird folgt auf die induktive Forschung die erste empirische Methode. Hier werden als qualitative Methode, Interviews mit einzelnen Experten durchgeführt (siehe Abbildung 9). Das Ergebnis der Experteninterviews sind Hypothesen und neue Fragestellungen. Darauf folgt die Mixed Method, bei welcher mehrere Experten gemeinsam befragt werden. Dieses Vorgehen validiert die Ergebnisse aus den Experten- interviews. Basierend auf den Ergebnissen der ersten beiden Methoden folgt anschlieBend die quantitative Methode. Um landerspezifische Unterschiede zu ermitteln, wird eine Onlinebefragung in mindestens zwei Lander mit jeweils mehreren hunderten Teilneh- mern durchgeführt. Die quantitative Methode validiert die Ergebnisse aus den Experten- interviews durch die Meinung der Öffentlichkeit. Zudem liefert die Onlinebefragung durch statistische Verfahren, eigene verwertbare Daten. Die Analyse der, durch die Onlinebefragung gewonnen Daten, ermöglicht einen Vergleich der Akzeptanz, zwischen den Technologiefelder durchzuführen. Dieser Akzeptanzvergleich folgt abschlieBend auf die quantitative Methode.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 9: Vorgehensmodell der Methode für die induktive Forschung (eigene Darstellung)

Wurde die deduktive Forschung identifiziert, folgt als quantitative Methode eine Online- befragung. Auch hier wird die Onlinebefragung in mindestens zwei Lander mit mehreren hunderten Teilnehmern durchgeführt, um landerspezifische Unterschiede zu ermitteln. Diese Onlineumfrage wird mit dem Ziel neue Hypothesen aufzustellen, ausgewertet (siehe Abbildung 10). Wie beim ersten Vorgehensmodell, liefert die Onlinebefragung eigene verwertbare Daten. Ebenfalls ermöglicht die Analyse der Daten einen Vergleich der Akzeptanz zwischen den Technologiefelder. Dieser Akzeptanzvergleich wird direkt nach der quantitativen Methode durchgeführt. Hierauf folgt ebenfalls wie bei der induktiven Forschung, die Mixed Method, bei welcher mehrere Experten befragt werden. Diese zweite Phase validiert die Ergebnisse aus der Onlinebefragung. Basierend auf den Ergebnissen der ersten beiden Methoden folgt abschlieBend eine qualitative Methode. Hier werden Interviews mit einzelnen Experten durchgeführt. Das Ergebnis der Experteninterviews sind Hypothesen und neue Fragestellungen, welche für eine weitere Akzeptanzforschung verwendbar sind.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 10: Vorgehensmodell der Methode für die deduktive Forschung (eigene Darstellung)

Aufgrund der beiden Vorgehensweisen bietet sich die „Befragung“ als Anwendung der qualitativen und quantitativen Methoden, sowie der Mixed Method am besten an. Die Befragung kann mittels Onlinefragebogen, quantitative Ergebnisse liefern oder als qualitative Methode im Experteninterview eingesetzt werden.

3.2.2 Internationaler Akzeptanzvergleich der Technologiefelder

In diesem Unterkapitel wird der Aufbau des landerspezifischen Akzeptanzvergleichs zwischen mehreren Technologiefelder erlautert. Wie im Theorieteil der Arbeit erwahnt, sollte für einen landerspezifischen Vergleich der Akzeptanz, bewusst sein welche Lander untersucht werden sollen und ob eine möglichst globaler Akzeptanzvergleich durchge- führt werden soll. Für einen globalen Akzeptanzvergleich empfiehlt es sich Lander aus unterschiedlichen Kontinenten zu untersuchen, um ein noch differenzierteres Ergebnis zu erhalten. Der Akzeptanzvergleich wird direkt nach der Aufbereitung der Daten aus der Onlinebefragung durchgeführt. Da die gestellten Fragen aus der Onlinebefragung auf dem TAM basieren, kann ein direkter Vergleich der Antworten über die relativen Haufigkeiten durchgeführt werden. Hierbei kann die Akzeptanz zwischen zwei verschie- denen Technologiefelder verglichen werden, aber auch die Akzeptanz zwischen mehreren Landern. Bei einer induktiven Forschung ist der Akzeptanzvergleich der letzte Schritt in der Methode. Im Vorgehensmodell der deduktiven Forschung folgt dem Akzeptanzver- gleich die Mixed Method.

3.3 Durchführung der Methode

Die Durchführung der Methode beschreibt die einzelnen Schritte die nötig sind, um die Methode durchzuführen. Im Folgenden wird lediglich die Durchführung des deduktiven Vorgehensmodells beschrieben, da sich zum induktiven Modell nur die Reihenfolge andert aber nicht das prinzipielle Vorgehen. Ist demnach die deduktive Forschung identifiziert, folgt die Onlineumfrage als quantitative Methode, welche Hypothesen als Ergebnis hat. Diese Ergebnisse werden durch die Rückmeldung der Expertenkonferenz validiert und dienen den Experteninterviews als Grundlage. Bevor die Experteninterviews durchgeführt werden ist der landerspezifische Akzeptanzvergleich der Technologiefelder beschrieben. In den Experteninterviews sollen abschlieBend neue Fragestellungen entwickelt werden. Zu Beginn wird ermittelt ob das induktive oder deduktive Vorgehens- modell anzuwenden ist. AnschlieBend wird das Vorgehen für die Durchführung der quantitativen Onlinebefragung erlautert. Darauf folgt die Durchführung der Mixed Method mittels Stimmungsbildes auf einer Expertenkonferenz. AbschlieBend wird das Vorgehen der qualitativen Experteninterviews beschrieben.

In dieser Masterthesis werden quantitative und qualitative Verfahren und die Mixed Method angewandt. Quantitative Methoden haben die Forschungsgemeinschaft aufgrund ihrer Wurzeln in der wissenschaftlichen Entdeckung dominiert. Quantitative Methoden identifizieren Hypothesen. Die Statistik versucht, Muster in den Daten zu finden, die Daten zu beschreiben oder aus einer Stichprobe Rückschlüsse zu ziehen (vgl. Martin Gun­nell, 2017). Die Kombination der Methoden hat das Potenzial, individuelle Verzerrungen und die Kritik, die an jeder einzelnen Methode geübt wird, zu überwinden (vgl. Martin Gunnell, 2017).

3.3.1 Quantitative Onlinebefragung

Im folgenden Abschnitt wird der Aufbau der Onlinebefragung zur Untersuchung der Akzeptanz von Technologiefelder vorgestellt. Um ein solches Vorgehen zu entwickeln, wurden bestehende Theorien und Modelle der Akzeptanzforschung im Allgemeinen und die bestehende Literatur zum Technology Acceptance Model im speziellen untersucht. Trotz zahlreicher Versuche, vergangene Forschungsbeitrage in Form eines neuen, allgemeingültigen Modells zu konsolidieren, hat sich das TAM als solides Grundgerüst für Forschungsvorhaben bestatigt. Nichtsdestotrotz bedient sich die vorliegende Arbeit selektiv der Erweiterungen des ursprünglichen TAM, sofern diese sinnvoll und für den Aufbau der quantitativen Studie von Nutzen sind. Die gewonnenen Erkenntnisse wurden in einen Fragenkatalog zur Ermittlung der Akzeptanz von Technologiefelder überführt, das in den folgenden Kapiteln detailliert erlautert wird. Dabei wird neben der Erlauterung der einzelnen Bestandteile des Fragebogens auch auf deren Ableitung aus dem TAM eingegangen. Um die Akzeptanz von Technologiefelder im Rahmen des entwickelten Modells bestmöglich zu erklaren, ist es erforderlich, die wesentlichen beeinflussenden Parameter zu berücksichtigen und abzubilden. Obwohl diese teilweise bereits in den Ausführungen zum Aufbau des TAM sowie zu dessen Erweiterungen erlautert wurden, wird auf die im vorliegenden Forschungskontext verwendeten Modellparameter an dieser Stelle noch einmal kurz eingegangen und damit der spezifische Bezug zu den Technologiefelder hergestellt. Neben Fragestellungen die direkt aus dem TAM abgeleitet wurden, beinhaltet die quantitative Studie auch Fragen, die für die projektbasierte Arbeit am Institut notwendig waren. Ebenfalls bietet die quantitative Studie die Grundlage für die folgenden Schritte der Methode, wie die Mixed Method mittels Expertenkonferenz und die qualitative Studie mittels Experteninterviews (Fazel, 2014, S. 175-176).

Ableiten des Fragenkatalogs aus dem TAM:

Die klassischen Elemente des TAM, namlich die „Wahrgenommene Nützlichkeit“, die „Wahrgenommene Einfachheit der Nutzung“ sowie die generelle Verhaltensabsicht zur Nutzung von Technologietrends, werden aus dem ursprünglichen Technology Acceptance Model übernommen und bilden den Kern der an den Forschungskontext angepassten Methode. Die „Wahrgenommene Nützlichkeit“ ist dabei definiert als der Grad, zu dem eine Person davon überzeugt ist, dass die Nutzung eines Technologietrends Nutzen stiftet (vgl. Venkatesh und Davis, 2000). Die „Wahrgenommene Einfachheit der Nutzung“ beschreibt das AusmaB der körperlichen oder geistigen Anstrengungen, das für eine Person mit der Nutzung eines bestimmten Systems einhergeht (vgl. Venkatesh und Davis, 2000). Dies stellt einen wichtigen Aspekt dar, da einige der untersuchten Techno­logietrends noch nicht marktfahig sind und sich der Befragte, somit die Nutzung vorstellen muss. Die beiden Konstrukte der „Wahrgenommenen Nützlichkeit“ sowie der „Wahrgenommenen Einfachheit der Nutzung“ bilden die generelle Verhaltensabsicht zur Nutzung von Technologietrends (Fazel, 2014, S. 176). Auf Basis des TAMs wird im Folgenden, jeweils eine Frage zu den relevanten Bereichen abgeleitet. Ebenfalls sind die Antwortmöglichkeiten zur Frage aufgeführt. Hierbei ist das Wort „Technologiefeld“ durch den abgefragten Technologietrend z.B.: das Wort „Elektroauto“ zu ersetzen.

Zur wahrgenommenen Nützlichkeit wurde folgende Frage abgeleitet:

Tabelle 3: Fragestellung zur „wahrgenommenen Nützlichkeit“ (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Zur wahrgenommenen Einfachheit der Nutzung wurde folgende Frage abgeleitet:

Tabelle 4: Fragestellung zur „Einfachheit der Nutzung“ (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Aus der Ankervariable „Angst gegenüber Technologien“, welche zur wahrgenommenen

Einfachheit der Nutzung gehört, wurde folgende Frage abgeleitet:

Tabelle 5: Fragestellung aus „Angst gegenüber Technologien“ (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Aus der Variablen „Freiwilligkeit der Nutzung“, welche zur Verhaltensabsicht gehört, wurde folgende Frage abgeleitet:

Tabelle 6: Fragestellung zur „Freiwilligkeit der Nutzung“ (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Zur Verhaltensabsicht wurde folgende Frage abgeleitet:

Tabelle 7: Fragestellung zur "Verhaltensabsicht" (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Zusatzlich wurde eine Frage aus dem Hype-Zyklus abgeleitet, um das Technologiefeld aus der Sicht des Nutzers in seinen öffentlichen Erwartungen einordnen zu können:

Tabelle 8: Fragestellung aus dem Hype-Zyklus (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Antwortmöglichkeiten dieser Frage wurden aus dem Hype-Zyklus abgeleitet (siehe Tabelle 9).

Tabelle 9: Aus dem Hype-Zyklus abgeleitete Antwortmöglichkeiten (vgl. Garnter Inc., 2019)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

AbschlieBend werden zwei Fragen über eine zeitliche Einschatzung, der Marktverbrei- tung des Technologiefelds gestellt. Diese Informationen können für das strategische Marketing der innovativen Technologie genutzt werden:

Tabelle 10: Fragestellung zur Bedeutung in 10 Jahren (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 11: Fragestellung zur Bedeutung in 20 Jahren (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Diese aus dem TAM und Hype-Zyklus abgeleiteten Fragen können auf jedes beliebige innovative Technologiefeld angewandt werden. Folgende Schritte sind für die Durchführung der Online-Akzeptanzbefragung zu Technologietrends (quantitative Vor- studie) zu durchlaufen:

1. Definition der, auf Akzeptanz zu untersuchenden Technologiefelder (einer Branche)
2. Einholen aller verfügbaren Informationen über den Untersuchungsgegenstand
3. Konstruktion des Erhebungsinstruments (Fragebogen) auf Basis des TAM
4. Pretest des Erhebungsinstruments
5. Online-Datenerhebung mit z.B. Lime Survey
6. Quantitativ-statistische Auswertung mit z.B. IBM SPSS, Microsoft Power BI oder Microsoft Excel
7. Interpretation der Ergebnisse und gefundenen Zusammenhange
8. Aufstellen von Hypothesen

3.3.2 Internationaler Akzeptanzvergleich der Technologiefelder

Für die Durchführung des Akzeptanzvergleichs müssen die Rohdaten aus der quantitativen Befragung vorliegen. Die einfachste Möglichkeit einen Akzeptanzvergleich durchzuführen ist, eine Haufigkeitsauswertung bzw. die Haufigkeitsverteilung visuell darzustellen. Diese Darstellung ermöglicht einen direkten Vergleich zwischen der Akzeptanz der Technologiefelder oder einen landerspezifischen Akzeptanzvergleich. Für einen Akzeptanzvergleich zwischen Technologiefelder, wird die Haufigkeitsverteilung zu folgenden Fragestellungen verglichen. Diese folgende Fragestellung ist nur ein Beispiel aus dem Fragenkatalog der quantitativen Studie:

Fragestellung 1

- Wie stark waren Ihre Befürchtungen oder gar Angste, wenn Sie an die Nutzung eines "Technologiefeld 1" denken?

Fragestellung 2

- Wie stark waren Ihre Befürchtungen oder gar Angste, wenn Sie an die Nutzung eines "Technologiefeld 2" denken?

Die Fragestellung ist die gleiche nur wird jeweils nach einem anderen Technologiefeld gefragt. Soll ein landerspezifischer Akzeptanzvergleich durchgeführt werden, wird dieselbe Frage gestellt und die Haufigkeitsverteilung der Antworten aus zwei unterschiedlichen Landern verglichen.

Fragestellung 3 Markt 1

- Wie stark waren Ihre Befürchtungen oder gar Angste, wenn Sie an die

Nutzung eines "Technologiefeld 3" denken?

Fragestellung 3 Markt 2

- Wie stark waren Ihre Befürchtungen oder gar Angste, wenn Sie an die Nutzung eines "Technologiefeld 3" denken?

Der Akzeptanzvergleich zwischen Technologiefelder gibt eine Aussage über deren Akzeptanz in der Bevölkerung. Ziel ist es den aktuellen Stand der gesellschaftlichen Akzeptanz eines Technologiefeldes im Vergleich zu einem anderen Technologiefeld zu ermitteln. Aufgrund dieses aktuellen Standes der Akzeptanz in der Gesellschaft, können Technologiefelder mit einer geringeren Akzeptanz identifiziert werden und Schritte eingeleitet werden, die Akzeptanz zu verbessern. Durch die landerspezifische Ermittlung der Akzeptanz können Akzeptanzunterschiede auf verschiedenen Markten bzw. Landern identifiziert werden. Diese landerspezifische Akzeptanzbetrachtung dient Standortent- scheidungen. Als Grundlage für die Durchführung des landerspezifischen Akzeptanzver- gleichs von innovativen Technologiefelder, sind die Daten aus der Onlinebefragung aufzubereiten. Zur Aufbereitung sind die Daten in Auswertungstools wie Microsoft Excel, Microsoft Power BI oder IBM SPSS einzupflegen. Ist diese Grundlage geschaffen, muss festgelegt werden welche Art von Akzeptanzvergleich durchgeführt werden soll. Hierbei können zwei Vergleiche unterschieden werden (siehe Abbildung 11). Zum einen kann ein landerspezifischer Akzeptanzvergleich eines Technologiefeldes durchgeführt werden. Hierfür werden die Daten für ein Technologiefeld aus zwei unterschiedlichen Landern benötigt. Die zweite Möglichkeit ist ein Akzeptanzvergleich zwischen mehreren Technologiefelder. Hierfür werden die Daten von mindestens zwei unterschiedlichen Technologiefeldern benötigt. Ist entschieden welcher Akzeptanzvergleich durchgeführt werden soll, folgt die visuelle Aufbereitung der Ergebnisse in Excel, Power BI, SPSS oder einem ahnlichen Tool. Diese Visualisierung ermöglicht eine Interpretation der Daten, wodurch sich Hypothesen aufstellen lassen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 11: Ablaufplan für den landerspezifischen Akzeptanzvergleich (eigene Darstellung)

3.3.3 Mixed Method auf einer Expertenkonferenz

Bei der Mixed Method wird eine Expertengruppe von mindestens 15 Personen mit Hypothesen aus der quantitativen Vorstudie konfrontiert. Diese Experten beantworten im Anschluss die gleichen Fragestellungen wie die Befragten der quantitativen Vorstudie. Durch den Vergleich der beiden Ergebnisse können die Hypothesen aus der Vorstudie validiert werden. Verifiziert ist eine Hypothese, wenn das Ergebnis der Vorstudie mit dem Ergebnis der Mixed Method übereinstimmt. Weichen die beiden Ergebnisse zu stark voneinander ab, ist die Hypothese falsifiziert. Ein zu starkes abweichen tritt ein, wenn die Experten z.B. zu über 20% einer anderen Meinung sind. Zunachst sind die Fragen zu den prasentierten Hypothesen aus der Vorstudie, so aufzubereiten, dass diese den Experten gestellt werden können. AuBerdem ist eine Möglichkeit zu finden, bei welcher mehrere Experten vertreten sind, die sich bereit erklaren, an der Studie teilzunehmen (z.B. Konferenzen). Ist eine Gelegenheit gefunden, sind im ersten Schritt die Experten mit den Hypothesen der Vorstudie zu konfrontieren. Hierauf folgt die Abfrage der Experten. Im Nachgang sind die Ergebnisse der Mixed Method aufzubereiten und mit den Ergebnissen der Vorstudie zu vergleichen. Erst hierdurch können die Hypothesen der Vorstudie verifiziert werden um im dritten Schritt, bei den Experteninterviews genutzt zu werden.

Im Folgenden sind die einzelnen Schritte der Mixed Method nochmals zusammengefasst:

1. Fragenkatalog vorbereiten
2. Experten Panel ausfindig machen
3. Experten mit Hypothesen der quantitativen Studie konfrontieren
4. Fragen durch Expertengruppe beantworten lassen
5. Ergebnisse der quantitativen Studie durch Ergebnisse der Mixed Method validieren

3.3.4 Qualitative Experteninterviews

Die qualitativen Experteninterviews werden nach der Validierung der Ergebnisse aus der quantitativen Vorstudie durchgeführt. Die Experteninterviews folgen also auf die Mixed Method. In Abbildung 12 wird der Ablauf der Experteninterviews schematisch dargestellt. Die genaue Beschreibung der einzelnen Schritte folgt dieser Abbildung.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 12: Ablaufplan des Experteninterviews (eigene Darstellung)

Für die Entwicklung des Interviewleitfadens, gilt es ca. vier aussagekraftig Hypothesen aus den Ergebnissen der Vorstudie auszuwahlen. Mit diesen Hypothesen soll der Experte wahrend des Interviews, konfrontiert werden. Die Konfrontation dient als Anregung für neue Fragestellungen. Bei der Rekrutierung der Experten kann auf das berufliche Netzwerk zurückgegriffen werden. Es gilt für jedes Technologiefeld, welches auf Akzeptanz erforscht wird, einen Experten zu rekrutieren. Wichtig ist das die Befragten nicht an der Mixed Method, also der Expertenkonferenz teilgenommen haben, um ein diversifiziertes Ergebnis zu erhalten. Für die vorliegende Masterthesis ist ein Experte jemand der mind. 3 Jahre beruflich im Bereich des zu untersuchenden Technologiefelds beschaftigt ist. Berufliche Netzwerke wie LinkedIn und Xing bieten sich für die Kontaktaufnahme zu Experten an. Ebenfalls ist zu empfehlen die Interviews telefonisch durchzuführen, da diese Form des Interviews den geringsten Aufwand hat. Durch ein Telefoninterview werden Kosten und Zeit für den Interviewten reduziert, wodurch sich die Beteiligungswahrscheinlichkeit der Experten erhöht. Ist ein Experte gefunden und ein Termin für das Interview fixiert, soll dem Experten der Interviewleitfaden vorab zugesendet werden. Der Leitfaden enthalt die in der Vorstudie zum jeweiligen Technolo- giefeld gestellten Fragen und deren Antwortmöglichkeiten, sowie die fürs Interview ausgewahlten Hypothesen.

Zu Beginn des Interviews wird in einem kurzen Intro an den Experten erlautert, welche wissenschaftliche Arbeit bisher erfolgt ist und was der Inhalt und das Ziel des Interviews ist. Auf das Intro folgt die Konfrontation des Experten mit den Fragestellungen und Antwortmöglichkeiten aus der Vorstudie. Dies gibt dem Experten einen Überblick und Verstandnis für die gestellten Fragen in der Vorstudie. Der Experte soll die Fragen ebenfalls beantworten. Das beantworten dient wiederum einem vertieften Verstandnis für die gestellten Fragen. Im darauffolgenden Schritt wird der Experte mit den ca. vier ausgewahlten Hypothesen aus der Vorstudie konfrontiert. Hierbei soll der Experte in einer Diskussion über die Hypothesen angeregt werden, neue Fragestellungen zur Akzeptanz des Technologiefeldes zu entwickeln. Ziel der qualitativen Methode ist es, neue Fragestellungen und Hypothesen zu kreieren auf deren Basis weitere angewandte Forschungen durchgeführt werden können. Die Intention ist die „richtigen“ Fragen zu identifizieren. Weitere Ergebnisse aus den Experteninterviews sind folgende:

- Neu entwickelte Theorien
- Erganzungen durch den Experten
- Einschatzung und Meinung des Experten

Im Nachgang an das Experteninterview, sind die Verbaldaten auszuwerten und zu interpretieren. Wahrend des Interviews ist zu empfehlen, möglichst viel mitzuschreiben und zu notieren. Aus diesem Mitschrieb werden die neuen Fragestellungen und Hypothesen formuliert. Das Interview kann auch aufgenommen werden, was bessere Ergebnisse liefern kann, aber in keinem Verhaltnis zu dessen Aufwand in der Nachbereitung steht. AuBerdem sind hierbei die rechtlichen Rahmenbedingungen zu beachten. Für interne Zwecke am Institut bietet sich eine Dokumentation der Ergebnisse an. Diese Dokumentation dient als Grundlage für weitere Akzeptanzforschungen.

4 Fallstudie: Transformative Trends der Verkehrs- wende

Die in Kapitel 3 entwickelte Methode wird nun an einem Fallbeispiel evaluiert. Hierfür wird das Themengebiet der Verkehrswende mit ihren verschiedenen Technologiefelder ausgewahlt. Hauptmotivation für die Auswahl der Verkehrswende ist die Reduzierung von verkehrsbedingten Umweltschaden. Ein wichtiges Ziel ist die Senkung von CO2- Emissionen. Um das im Übereinkommen von Paris vereinbarte Ziel zu erreichen, die globale Erwarmung auf deutlich unter 2 °C zu begrenzen, muss die Verbrennung von Erdölprodukten bis etwa 2040 eingestellt werden (vgl. Rockström et al., 2017). Da die CO2-Emissionen des Verkehrs in Deutschland auf praktisch Null sinken müssen, (vgl. Mortsiefer, 2017) reichen die bisher im Verkehrsbereich getroffenen MaBnahmen nicht aus, um die gesetzten Klimaschutzziele zu erreichen (vgl. Canzler und Wittowsky, 2016). Die Verkehrswende kann mit ihren verschiedenen Technologiefeldern, auf welche im Folgenden eingegangen wird, die verkehrsbedingten Umweltschaden verringern. Die Ergebnisse der Nutzerakzeptanzuntersuchung, dieser Technologiefelder, sollen das Gelingen der Verkehrswende unterstützen.

4.1 Begriffserklarung

Im Unterkapitel Begriffserklarung, werden für die Fallstudie benötigte Begriffe erlautert. Dies dient einem besseren Verstandnis für die Zusammenhange der Fallstudie. Hierbei wird der Begriff „Verkehrswende“ definiert. Diese Definition bildet ein Grundverstand- nis für die in der Fallstudie verwendeten transformativen Trends der Verkehrswende. Die transformativen Trends der Verkehrswende werden ebenfalls erlautert. Aus diesen Trends wurden sieben wegweisende Technologiefelder ausgewahlt.

4.1.1 Verkehrswende

Der Begriff Verkehrswende bezeichnet den Prozess, Verkehr und Mobilitat auf nachhaltige Energietrager, sanfte Mobilitatsnutzung und eine Vernetzung verschiedener Formen des Individualverkehrs und des öffentlichen Personennahverkehrs umzustellen (Knoflacher, 1996). Sie beinhaltet auch einen kulturellen Wandel, eine Umleitung von Geldströmen und bezieht vor allem auch den Güterverkehr ein (vgl. Knoflacher, 1996). Die Verkehrswende ist eine der anspruchsvollsten Transformationen unserer Gesellschaft. Nicht nur die Industrie steht vor diesem Wandel - jeder einzelne Mensch muss umdenken. Treiber und Auslöser sind neben dem Klima- und Gesundheitsschutz der rasante technologische Fortschritt, die Digitalisierung sowie strukturelle Veranderun- gen durch die perspektivische Abkehr vom Verbrennungsmotor (Lorentz, 2019). Einer dynamischen technologischen Entwicklung stehen jedoch eine mangelhafte Infrastruktur und Nutzerinnen und Nutzer mit eingeübten Verhaltensmustern gegenüber (vgl. Lorentz, 2019).

Motivation:

Die Verkehrswende dient in den Metropolregionen und groBen Stadten auch gesundheit- lichen Zwecken und soll insbesondere der massiven Luftverschmutzung entgegenwirken (vgl. Kriener, 2017). Beispielsweise verursachte der Verkehr in Deutschland 2015 etwa 38 % der auf den Menschen zurückzuführenden Stickoxidemissionen (vgl. Sachverstan- digenrat für Umweltfragen, 2017). Allein durch die Luftverschmutzung des Verkehrs an Land starben im Jahr 2010 rund 164.000 Menschen; in Deutschland waren es gut 6.900 Menschen (vgl. Lelieveld et al., 2015). Eine neuere Studie des gleichen Hauptautors kommt zu dem Ergebnis, dass durch die Luftverschmutzung des StraBenverkehrs in Deutschland jahrlich 11.000 Todesfalle verursacht werden, die potenziell vermieden werden könnten. Diese Zahl ist 3,5 Mal so hoch wie die Zahl der Todesopfer durch Unfalle (vgl. Lelieveld, 2017). Weitere Motive sind der Wunsch nach weniger Larm, StraBen mit Aufenthaltsqualitat und geringeren Unfallrisiken. Eine Verkehrswende dient demnach auch der Steigerung der Lebensqualitat (vgl. Deutsches Institut für Urbanistik gGmbH, 2017). Ein weiterer Treiber der Verkehrswende ist der zunehmende Stillstand im Stau auf den StraBen. Die klassische Verkehrspolitik setzt hier zur Lösung des Stauproblems meist auf den Ausbau der StraBen (vgl. Ilg, 2016). Für den zunehmenden Stau gibt es global betrachtet wiederum zwei wichtige Faktoren: Immer mehr Menschen ziehen im Zuge der Urbanisierung in die Stadte und mit wachsendem Wohlstand werden mehr Automobile (auch als Statussymbol) gekauft. Es kann davon ausgegangen werden, dass in Zukunft der Ausbau des öffentlichen und des nichtmotorisierten Verkehrs wieder eine gröBere Rolle spielen wird (vgl. Rodrigue, 2020).

Ziele:

Ziel einer Verkehrswende in Deutschland ist nach einem Thesenpapier von Agora Ver- kehrswende, die Klimaneutralitat des Verkehrs bis zum Jahr 2050 sicherzustellen. Sie müsse auf zwei Saulen basieren (vgl. Agora Verkehrswende, 2019):

1. Mobilitatswende: Ziel ist eine deutliche Energieeinsparung. Die Mobilitats- wende soll eine qualitative Veranderung des Mobilitatsverhaltens bringen, insbe- sondere eine Vermeidung und Verlagerung von Verkehr. Eine effiziente Gestaltung der Verkehrssysteme ohne Einschrankung der Mobilitat soll erreicht werden.
2. Energiewende im Verkehr: Zur Dekarbonisierung des Verkehrs wird die Umstellung der Energieversorgung des Verkehrs auf erneuerbare Energien für notwendig erachtet (vgl. Ilg, 2016).

4.1.2 Transformative Trends der Verkehrswende

Die Methode wird an einer Fallstudie aus dem Bereich der Verkehrswende evaluiert. Hierfür ist es notwendig die auf Akzeptanz untersuchten transformativen Trends zu erlautern.

Elektroauto:

Elektroautos können grundsatzlich eine bestimmte Strecke rein elektrisch angetrieben zurücklegen. Die dazu benötigte Energie stammt in der Regel aus einer wiederaufladba- ren Batterie, sodass lokal kein AusstoB von CO2-Emissionen stattfindet. Zudem zeichnet sich das Elektroauto durch ein gerauscharmes Fahren aus.

Die Evolution der Mobilitat wird insbesondere am allmahlichen Durchbruch bei der Verbreitung von Elektrofahrzeugen sichtbar. Die gröBte Herausforderung stellt immer noch die Reichweite von Batterien und das Lademanagement dar. Durch die Digitalisie- rung der Verkehrssysteme und die zunehmende Automatisierung der Mobilitat in Form selbstfahrender Autos wird der Wandel jedoch weiter beschleunigt. (vgl. Zukunftsinstitut GmbH, 2019b)

Automatisiert fahrendes Auto:

Automatisiert fahrende Autos können weitgehend selbststandig und ohne menschliches Eingreifen im StraBenverkehr fahren. Hierdurch können Passagiere die Fahrzeit beliebig nutzen. AuBerdem erhöht das automatisierte Fahren die generelle Verkehrssicherheit.

Systeme zum (teil-)autonomen Fahren basieren auf dem Einsatz von Kameras sowie Radar- und Ultraschallsensoren in Fahrzeugen und ihrer Vernetzung mit der sie umgebenden Infrastruktur und anderen Fahrzeugen. Sie versprechen weniger Staus und Unfalle und mehr Ressourceneffizienz und Sicherheit, da menschliches Versagen durch innovative Car-to-Car-Kommunikation zum groBen Teil bedeutungslos wird (vgl. Zukunftsinstitut GmbH, 2019b).

Vernetzte Mobilitatsdienste:

Die zunehmende Vernetzung von Fahrzeug und Mensch über das Internet ermöglicht viele neue Mobilitatsdienste, wie Carsharing, bedarfsgerechte Sammeltaxis oder flexible Mitfahrgelegenheiten. Dies hat den Vorteil, dass immer mehr Fahrten von mehreren Personen geteilt werden und die Anzahl der Fahrzeuge auf der StraBe abnimmt. Der innerstadtische Verkehr wird effizienter und umweltschonender.

Fluide und nahtlose Übergange von einem Transportmittel zum anderen werden dank digitaler Vernetzung realisierbar. Integrierte Konzepte, die Mobilitat nicht mehr in unterschiedlichen Verkehrsmitteln denken, organisieren und anbieten, sondern entlang von Mobilitatsketten, ermöglichen eine multimodale Mobilitat. Die Nutzung verschiede- ner Verkehrstrager wird intelligent miteinander verzahnt und so immer reibungsloser funktionieren, inklusive durchgangiger Buchungs- und Bezahlmöglichkeit (vgl. Zukunftsinstitut GmbH, 2019b).

Elektro-Tretroller:

Kleine, elektrisch angetriebene Tretroller sind für den Einsatz auf Kurzstrecken in stadtischen Gebieten konzipiert. Es gibt sie sowohl zum Kauf als auch in flexiblen Sharing-Angeboten, um die sogenannte „letzte Meile“ zurückzulegen. Sie sollen ebenfalls dabei helfen, den Stadtverkehr zu reduzieren, indem für Kurzstrecken kein Auto mehr notwendig ist oder Haltestellen des öffentlichen Verkehrs besser erreichbar werden. Im immer dichter werdenden Stadtverkehr steigt der Bedarf an effizienten Mobilitatslö- sungen. Der öffentliche Verkehr entwickelt sich in Richtung individueller Massenmobi- litat weiter und wird durch ein dichtes Netz sogenannter Public Private Vehicles und Microcarrier wie Elektro-Roller, Fahrrader und andere Kleinstmobile komplettiert (vgl. Zukunftsinstitut GmbH, 2019b).

Hyperloop:

Der Hyperloop ist ein Hochgeschwindigkeitszug, bei dem sich Kapseln in einer Röhre von auBeren Einflüssen geschützt mit nahezu Schallgeschwindigkeit fortbewegen können. Aus diesem neuen Verkehrsmittel wird eine deutlich umweltschonendere und gleichzeitig noch schnellere Alternative zum Flugzeug erhofft. AuBerdem soll die Reise im Hyperloop deutlich günstiger sein, als mit der Bahn zu reisen (vgl. Musk, 2013).

In der Nahe von Stationen sollen Linearmotoren wie bei einer Magnetschwebebahn hohe Beschleunigungen ermöglichen, wahrend bei erreichter Reisegeschwindigkeit elektrisch betriebene Kompressoren genügend Vortrieb erzeugen sollen. Die Energie soll von auf der Röhre montierten Solarzellen generiert werden (vgl. Musk, 2013).

Autonomes Flugtaxi:

Ein autonomes Flugtaxi ist ein Transportmittel für Personen und Güter, das ohne einen menschlichen Piloten fliegen kann. Hierdurch lassen sich Staus umgehen und Strecken deutlich schneller zurücklegen. Zudem ist das in der Regel elektrisch betriebene Flugtaxi umweltfreundlich und beinahe lautlos.

Die Verwendung von autonomen Flugtaxis in urbanen Ballungsraumen wird derzeit (2019) vor allem im Rahmen des Urban-Air-Mobility-Konzepts diskutiert. Um einen autonomen Flug zu ermöglichen besitzt dieses Luftfahrzeug eine Vielzahl von Sensoren, deren Daten von Computern in Befehle für die Flugsteuerung umgesetzt werden (vgl. Hildebrandt und LandhauBer, 2019).

Virtuelle Mobilitat:

Unter virtueller Mobilitat sind Telekommunikationsanwendungen zu verstehen, die tatsachliche Reisen teilweise unnötig machen. Beispielsweise lassen sich viele Fahrten oder Flüge im Rahmen von Dienstreisen vermeiden, indem Geschaftstermine virtuell stattfinden und von jedem Ort aus teilgenommen werden kann. Dies hatte den Vorteil, dass nicht nur der Verkehr reduziert wird, sondern auch erheblich viel Reisezeit erspart und sinnvoller genutzt werden kann.

Die virtuelle Mobilitat gründet auf der Überlegung, dass künftige Anwendungen moderner Telekommunikations- und Medienangebote verstarkt eine Virtualisierung der Alltagsorganisation bewirken, in deren Folge sich ein Wandel im Mobilitatsverhalten einstellen könnte. Dieser Prozess findet z.B. bei der Nutzung von Internetangeboten im Banken- und Tourismusbereich sowie auf dem Gebiet des Chattens bzw. interaktiv vernetzter Spielumgebungen Internet statt (vgl. Zoche, Kimpeler und Joepgen, 2002).

4.2 Stichprobenbeschreibung

In diesem Unterkapitel sollen die Stichproben der drei durchgeführten empirischen Verfahren beschrieben werden. Die Beschreibung bezieht sich auf das Umfeld der Stichproben, die Verfahren allgemein, aber auch die Rekrutierung für die Onlinebefra- gung und die Experteninterviews werden beschrieben. Demografische Daten wurden nur bei der Onlinebefragung erfasst, bei den Experteninterviews und auf der Konferenz, wurde aufgrund der geringen Anzahl darauf verzichtet.

4.2.1 Internationale Onlineumfrage zur Technologieakzeptanz

Der Felddienstleister Cint rekrutierte die Probanden möglichst reprasentativ nach Geschlecht, Alter und Wohnort. Es gilt jedoch zu beachten, dass die Grundgesamtheit in diesem Fall ausschlieBlich die auf Cint registrierten Nutzer umfasst. Ein representatives Abbild der Grundgesamtheit kann innerhalb vorliegender Arbeit nicht realisiert werden, da dieses Kriterium nur durch die zufallige Ziehung einer Stichprobe erreicht werden kann (Möhring und Schlütz, 2010). Die Merkmalstrager wurden danach ausgewahlt, wie brauchbar bzw. wie zentral ihre Untersuchung für die Beantwortung der gewahlten Fragestellung ist. (Brosius, Haas und Koschel, 2016). Dadurch, dass die Technologiefel- der vor der Fragestellung kurz beschrieben bzw. definiert wurden, konnten auch Personen in die Befragung integriert werden, die noch nichts von den Technologiefeldern gehört haben. Aufgrund einer quotierten Auswahl der Probanden, kann daher von keinem reprasentativen Abbild der Grundgesamtheit ausgegangen werden, zudem erst anschlie- Bend festgestellt werden kann, wer sich nach Zusendung der Befragung tatsachlich daran beteiligt hat (Scholl, 2015).

Stichprobenbeschreibung:

Nach Bereinigung der Daten (Exklusion von Probanden mit sehr schneller Bearbeitungs- zeit und auffalligem Antwortverhalten) umfasst die Stichprobe insgesamt n = 2.220 Probanden (Deutschland: n = 746, USA: n = 733, Süd-Korea: n = 741). Aus Gründen der Einfachheit und zur möglichen Identifikation landerspezifischer Unterschiede, werden die Eigenschaften der Probanden für jedes Land einzeln ausgewiesen. So kann frühzeitig überprüft werden, ob soziodemografische Spezifikationen potenzielle Auswirkungen auf Antwortverhalten oder Praferenzen haben könnten. Als Randbedingung für die Online- befragung gelten der Probandenpool des Dienstleisters Clint und die Eingrenzung auf die erwahnten drei Lander. Die Ausfülldauer der Onlinebefragung war auf ca. 10 min angesetzt. Alle Befragten die schneller als 3 Minuten 15 Sekunden waren, wurden als „Speeder“ aussortiert.

Deutschland

Das deutsche Sample wird durch insgesamt n = 746 Befragte reprasentiert. 50,5% davon sind mannlich, 49,5% weiblich. 42% der Befragten sind in Vollzeit angestellt, 11% in Teilzeit. 21% befinden sich derzeit bereits im Ruhestand, dem gegenüber steht ein geringer Anteil von 4% an Personen, die momentan noch in der Ausbildung sind. Die meisten verfügen über ein durchschnittliches monatliches Nettoeinkommen zwischen 1.000 € und 1.999 € (33%) oder 2.000 € und 2.999 € (26%). 51% der Befragten hat einen Haupt- oder Realschulabschluss. 24% hingegen haben das Abitur und 24% einen (Fach)Hochschulabschluss. Der GroBteil der Deutschen wohnt in Kleinstadten (62%) oder mit 29% in Dörfern und 33% in Stadten mit bis zu 100.000 Einwohnern. Hier wird im Vergleich zu den anderen Landern eine deutlich rurale Tendenz erkannt. Hinsichtlich der Zufriedenheit mit den Mobilitatsangeboten die den Befragten derzeit zur Verfügung sind 44% wenig zufrieden bis überhaupt nicht zufrieden. Dagegen sind 57% eher zufrieden bis sehr zufrieden. Immerhin halten es 71% der Befragten für eher wahrschein- lich bis sehr wahrscheinlich, dass die Verkehrswende dazu beitragen kann, die Urbani- sierung und den Klimawandel bewaltigen. Lediglich 28% halten dies für wenig wahrscheinlich bis überhaupt nicht wahrscheinlich. Die deutschen Befragten haben im Median 7 Minuten 30 Sekunden für das Ausfüllen des Fragebogens gebraucht.

USA

Insgesamt wird das amerikanische Sample von n = 733 Befragten vertreten, 47% davon sind mannlich, 53% weiblich. 44% der Amerikaner arbeiten in Vollzeit, 15% sind bereits in Rente und 12% sind selbststandig oder arbeiten als Hausfrau / -mann. Es zeigt sich ebenfalls eine ahnliche Einkommensstruktur wie in Deutschland. Die meisten Befragten verfügen im Monat über umgerechnet 1.000 € bis 1.999 € (24%), 20% weisen sich dem Bereich zwischen 2.000 € und 2.999 € zu. 32% der Befragten haben einen High-School Abschluss, 18% einen vergleichbaren Abschluss zum Abitur und 37% verfügen über ein abgeschlossenes Studium. Hinsichtlich des aktuellen Wohnorts zeigt sich eine ausgewo- gene Verteilung ruraler und urbaner Gebiete. Der GroBteil der Amerikaner wohnt in Ortschaften mit weniger als 5.000 Einwohnern (31%). 13% der Befragten leben in Gegenden mit 5.000 bis 10.000 Einwohnern. Gefolgt von Stadten zwischen 10.000 und 100.000 Einwohnern mit (21%) sowie Ortschaften mit 100.000 bis 300.000 Einwohnern (13%). Hinsichtlich der Zufriedenheit mit den Mobilitatsangeboten die den Befragten derzeit zur Verfügung sind 26% wenig zufrieden bis überhaupt nicht zufrieden. Dagegen sind 74% eher zufrieden bis sehr zufrieden. Immerhin halten es 77% der Befragten für eher wahrscheinlich bis sehr wahrscheinlich, dass die Verkehrswende dazu beitragen kann, die Urbanisierung und den Klimawandel bewaltigen. Lediglich 23% halten dies für wenig wahrscheinlich bis überhaupt nicht wahrscheinlich. Die amerikanischen Befragten haben im Median 8 Minuten 30 Sekunden für das Ausfüllen des Fragebogens gebraucht.

Süd-Korea

Im koreanischen Sample befinden sich n = 741 Befragte, wobei der Anteil von Frauen 49% und der Anteil der Mannern 51% betragt. 56% arbeiten in Vollzeit, 11% sind Hausfrauen oder Hausmanner und 10% sind selbststandig. Die Einkommensstruktur ist ahnlich zu der in Deutschland: 26% verdienen zwischen umgerechnet 1.000 € und 1.999 €, 25% verfügen über rund 2.000 € bis 2.999 € netto im Monat. Das Sample zeichnet sich durch einen sehr hohen Bildungsdurchschnitt aus: 76% haben einen (Fach)Hochschulab- schluss und 21% einen Abschluss vergleichbar mit dem Abitur. Die meisten Süd-Korea- ner wohnen in Metropolen mit mehr als drei Millionen Einwohnern (40%). 16% wohnen in Stadten und 18% in GroBstadten. Hier zeichnet sich nicht nur die hohe Prasenz von Metropolen und Millionenstadten Süd-Korea ab, sondern auch die der Rekrutierung geschuldete ungleiche Abdeckung urbaner und ruraler Gebiete. Hinsichtlich der Zufriedenheit mit den Mobilitatsangeboten die den Befragten derzeit zur Verfügung sind 47% wenig zufrieden bis überhaupt nicht zufrieden. Dagegen sind 53% eher zufrieden bis sehr zufrieden. Immerhin halten es 87% der Befragten für eher wahrscheinlich bis sehr wahrscheinlich, dass die Verkehrswende dazu beitragen kann, die Urbanisierung und den Klimawandel zu bewaltigen. Lediglich 13% halten dies für wenig wahrscheinlich bis überhaupt nicht wahrscheinlich. Die koreanischen Befragten haben im Median 6 Minuten 30 Sekunden für das Ausfüllen des Fragebogens gebraucht.

4.2.2 Mixed Method auf Expertenkonferenz

Die Stichprobe der Mixed Method, welche auf einer Expertenkonferenz durchgeführt wurde setzte sich folgendermaBen zusammen. Die Ergebnisse der Onlinebefragung werden durch ein Stimmungsbild, der von Experten empfundenen Akzeptanz, validiert. Das Verfahren wurde auf dem „Forum Future Car 2019 - Mobility Transformation am 21.11.2019 am Fraunhofer -Institutszentrum Stuttgart durchgeführt. Die Konferenz ist eine Veranstaltung des Fraunhofer IAO und an Fachexperten und Führungskrafte aus Forschungs-, Vorentwicklungs- und Strategie-Abteilungen von Unternehmen der Mobilitatsindustrie oder verwandter Branchen adressiert. 18 Experten aus diesen Bereichen haben an der Mixed Method teilgenommen. Die Durchführung des Verfahrens fand verteilt über die 10 Stunden Dauer der Konferenz statt. Beim Auswahlverfahren wurde bewusst auf eine zufallige Rekrutierung verzichtet, da die Teilnehmer bewusst aufgrund Ihres Expertenwissens an der Konferenz teilnahmen.

Stichprobenbeschreibung:

Die Teilnehmer der Konferenz sind Experten auf folgenden Gebieten. 50% der Teilnehmer sind Experten im Bereich Elektromobilitat. Die sieben Technologiefelder der identifizierten Mobilitatstrends, zeigen als Ergebnis einen Fokus der deutschen Wirtschaft auf das Elektroauto. 17% der Teilnehmer haben eine Expertise im automatisiert fahrenden Auto. Am dritthaufigsten waren mit jeweils 11% Experten aus dem Bereich vernetzte Mobilitatsdienste und Flugtaxi vertreten. Der vergleichsweise hohe Anteil an Experten aus dem Bereich Flugtaxi ist positiv für die deutsche Wirtschaft zu werten. Dies kann für eine technologische Führerschaft durch deutsch Unternehmun- gen wie Volocopter, Lilium und Airbus sprechen. Die Bereiche Elektro-Tretroller und Hyperloop waren mit jeweils 6% durch Experten vertreten. Der vergleichsweise niedrige Anteil an Experten aus dem Bereich Elektro-Tretroller kann für einen verspateten Einstieg Deutschlands, in diese Technologie stehen. Der deutsche Elektro-Tretroller B2C-Sharing Markt ist überwiegend in auslandischer Hand (Leuschner, 2019). Lediglich Tier Mobility ist einer der Hauptakteure mit deutschen wurzeln. Aus dem Bereich virtuelle Mobilitat war leider kein Experte anwesend. Dies könnte daran liegen, dass die virtuelle Mobilitat in Deutschland nicht als eigenstandiger Bereich angesehen wird. Die virtuelle Mobilitat wird vermutlich der virtuellen Realitat oder Kollaboration- Tools zugeordnet.

4.2.3 Qualitative Experteninterviews

Für die Experteninterviews, welche neue Hypothesen aufstellen und neue Forschungsfra- gen als Ergebnisse haben, wurden bewusst sieben Experten aus den sieben identifizierten Technologiefeldern interviewt (siehe Tabelle 12). Das Auswahlverfahren war also systematisch, da die Teilnehmer aufgrund bestimmter Eigenschaften ausgewahlt wurden. Ein Experte zeichnet sich dadurch aus, dass er mehr als drei Jahre beruflich in einem Bereich der identifizierten Technologiefelder arbeitet. Gesucht und kontaktiert wurden die Experten auf LinkedIn. LinkedIn hat seinen Sitz in Sunnyvale, Kalifornien, USA und ist ein webbasiertes soziales Netzwerk zur Pflege bestehender Geschaftskontakte und zum Knüpfen von neuen geschaftlichen Verbindungen. LinkedIn ist in 24 Sprachen verfügbar und hat über 660 Millionen Anwender in 193 verschiedenen Landern und Regionen (vgl. Papacharissi, 2009). Gesucht wurden Experten aus Deutschland, welche bei branchenführenden Unternehmen arbeiten. Das Wissen über den deutschen Markt des jeweiligen Technologiefeldes wurde vorausgesetzt, um verzerrte Wahrnehmungen der Akzeptanz und des Nutzens zwischen verschiedenen Landern zu vermeiden. Die Experteninterviews wurden aufgrund des geringen Aufwandes, bei gleichbleibender Ergebnisqualitat, telefonisch durchgeführt. Ein Experteninterview wurde auf 30 min an- gesetzt. AuBerdem wurden alle Experteninterviews in einem Zeitraum von zwei Wochen durchgeführt um eine Ergebnisverfalschung durch den Einfluss von weltweiten Geschehnissen, welche eventuell einen Einfluss auf die Experten hatten, zu vermeiden. Zu den Technologiefeldern wurden aus den folgenden Unternehmen, Experten interviewt:

Tabelle 12: Technologiefelder aus dem Bereich der neuen Mobilitat und Bereiche der Experten (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

4.3 Durchführung der Methode am Fallbeispiel Verkehrs- wende

In diesem Kapitel wird die eigene Untersuchung mittels Fallstudie beschrieben. Hierbei wird die in Kapitel 3 entwickelte Methode evaluiert. Für die Evaluation wird diese Methode an einem ausgewahlten Fallbeispiel durchgeführt. Die Umsetzung beschreibt hierbei wie die einzelnen Phasen der Methode auf das Fallbeispiel „Trends der Verkehrs- wende“ angewandt werden.

Am 21.11.19 fand eine Konferenz zum Thema „New Mobility“ in den Raumlichkeiten des Fraunhofer IAO statt. Hier wurden die Ergebnisse aus der internationalen Studie über die Akzeptanz von New Mobility Trends prasentiert. Dieses Ereignis bot die Möglichkeit, das Vorgehensmodell der Methode bei deduktiver Forschung, anzuwenden. Dieses hat, wie in Abbildung 13 zu sehen, das quantitative Verfahren als Basis. Bei einer internatio­nalen Studie bietet sich eine Onlinebefragung an, da über das Internet viele Menschen aus unterschiedlichen Regionen mit geringem Aufwand erreicht werden. Die Mixed Method wird auf der Konferenz angewandt. Hier können die Ergebnisse aus der quantitativen Onlinestudie durch eine gröBere Anzahl an Experten (15-30 Experten) verifiziert bzw. falsifiziert werden. AbschlieBend werden einzelne Experten aus den sieben identifizierten Technologiefeldern telefonisch interviewt um qualitative Ergebnisse, wie neue Fragestel- lungen und Hypothesen zu erhalten. Auf diesem Ergebnis können Wissenschaftler weitere Forschungsarbeiten zur Akzeptanz der Technologiefelder, aus dem Umfeld der Verkehrswende, durchführen. Diese Ergebnisse sind nicht nur für die Wissenschaft von Bedeutung, sondern auch für die Wirtschaft, da die Fragestellungen von Experten aus der Wirtschaft kommen und dabei helfen die Akzeptanz von neunen Mobilitatstrends einzuschatzen. Diese Einschatzung unterstützt den Markteintritt bzw. die Marktdurch- dringung der untersuchten Technologiefelder.

Qualitativ

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 13: Vorgehenspyramide der Methode (eigene Darstellung)

Im Folgenden werden die einzelnen Phasen der Vorgehenspyramide (siehe Abbildung 13) auf das Fallbeispiel „transformative Trends der Verkehrswende“ angewandt und deren Durchführung beschrieben.

4.3.1 Internationale Onlineumfrage zur Technologieakzeptanz

Die Ermittlung von quantitativen Ergebnissen über die Akzeptanz der Technologiefelder, erfolgt im ersten Schritt durch eine standardisierte Onlinebefragung potenzieller Nutzer der Mobilitatstrends. Die Fragen basieren wie in Kapitel 3.1.1 beschrieben auf dem TAM. Das Fraunhofer IAO ermöglicht hierbei eine groBangelegte Umfrage innerhalb drei relevanter Mobilitatsmarkte: Deutschland, den USA sowie Süd-Korea. Wie Forschungs- ergebnisse zeigen, herrscht innerhalb der Lander ein abweichendes Akzeptanzempfinden gegenüber technologischer Innovationen (Huntington, 2015). Daher ist der Landerver- gleich besonders spannend, um herauszufinden, ob sich die jeweiligen Akzeptanzlevel ebenfalls auf die Nutzung der ermittelten Mobilitatstrends auswirken und unterschiedli- che Nutzungspraferenzen bestehen. Um eine möglichst groBe Stichprobe zu realisieren, wurde auf einen Dienstleister zurückgegriffen, der über eigene Panels in den jeweiligen Landern verfügt. Die Wahl fiel hierbei auf den in Stockholm gegründeten Felddienstleis- ter Cint Mittlerweile verfügt der Anbieter über 40 Millionen registrierte Verbraucher weltweit und bietet zudem eine Community für Forschung und Wirtschaft (Cint AB, 2020). Hier gilt zu erwahnen, dass die Infrastruktur in Süd-Korea zwischen urbanen und ruralen Gebieten starken Schwankungen unterliegt. Die Landbevölkerung kann durch das Panel von Cint daher nicht in reprasentativer Weise abgedeckt werden. Der Fragebogen wurde mit Hilfe des Befragungs-Tools Lime Survey programmiert und per Link an den Felddienstleister übermittelt. Dieser hat die Befragung anschlieBend innerhalb seines Netzwerks in den drei Landern verbreitet. Innerhalb vorliegender Arbeit werden die Unterschiede in der Akzeptanz zwischen den sieben identifizierten Technologiefeldern aus dem Bereich Mobilitat untersucht. Die Fragen basieren auf dem Technology Acceptance Model von Davis. Zudem sind die Fragen für jedes Technologiefeld grundsatzlich die gleichen. Dies bietet die Möglichkeit, die Ergebnisse zwischen den Technologiefeldern vergleichen zu können. Das abgefragte Technologiefeld wurde in den Fragen jeweils angepasst. Um ein einheitliches Verstandnis über das jeweilige Technolo- giefeld zu geben, wurde jede Technologie kurz beschrieben, bevor die Fragen zu beantworten waren. Weitere Informationen zum Aufbau des Fragebogens sind unter 4.2.1 zu finden. Die Onlineumfrage wurde im November 2019 für zwei Wochen online geschaltet. Wahrend dieses Zeitraums wurde permanent kontrolliert, in wie weit Quoten erfüllt wurden oder ob es zu Problemen bei der Durchführung kam. AnschlieBend sind die Fragestellungen aus Kapitel 3.3.1 zu nutzen. Hierfür gilt es den Platzhalter „Techno- logiefeld“ durch den Begriff des zu erforschenden Technologiefeld z.B. „Hyperloop“ zu ersetzen. Bei den Fragen zu den anderen Technologiefelder, andert sich jeweils nur das abgefragte Technologiefeld in der Fragestellung.

4.3.2 Internationaler Akzeptanzvergleich der Mobilitatstrends

Für den landerspezifischen Akzeptanzvergleich der Technologiefelder werden die Rohdaten der Onlineumfrage analysiert. Die Technologiefelder Elektro-Tretroller und Hyperloop stehen hierbei exemplarisch für die sieben identifizierten Technologiefelder aus dem Bereich der Verkehrswende. Im Folgenden werden zwei Möglichkeiten eines Akzeptanzvergleichs erlautert:

1. Akzeptanzvergleich der Technologiefelder Elektro-Tretroller und Hyperloop auf dem deutschen Markt.
2. Landerspezifischer Akzeptanzvergleich des Technologiefeldes Elektro-Tretroller auf dem deutschen und US-amerikanischen Markt.

Um den Akzeptanzvergleich für die erste Möglichkeit durchzuführen, werden folgende Fragestellungen als Beispiel dienen:

Fragestellung: Elektro-Tretroller

- Wie stark waren Ihre Befürchtungen oder gar Angste, wenn Sie an die Nutzung eines Elektro-Tretrollers denken?

Fragestellung: Hyperloop

- Wie stark waren Ihre Befürchtungen oder gar Angste, wenn Sie an die

Nutzung des Hyperloops denken?

Die Haufigkeitsverteilung der Antwortmöglichkeiten beider Fragen, gilt es miteinander zu vergleichen. Das Ergebnis hieraus ist in Kapitel 4.4 beschrieben. Im Folgenden sind die Antwortmöglichkeiten aufgeführt.

Tabelle 13: Antwortmöglichkeiten für die Frage nach Befürchtungen gegenüber Technologien (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Fragestellung: US-amerikanische Markt

- How strong would your fears or even anxieties be, if you thought about using an electric scooter?

Die Haufigkeitsverteilung der Antwortmöglichkeiten beider Fragen, gilt es wiederum miteinander zu vergleichen. Das Ergebnis hieraus ist in Kapitel 4.4.1 beschrieben.

4.3.3 Mixed Method auf einer Expertenkonferenz

Auf einer eintagigen Konferenz über transformative Trends der Verkehrswende am 21.11.19 am Fraunhofer IAO in Stuttgart, wurde eine Expertengruppe von 20 Personen mit den Ergebnissen der Onlinebefragung, konfrontiert. Hierdurch und durch ihre eigene Expertise waren die Experten mit Wissen über die sieben Technologiefelder vorbelastet. Nachdem den Experten die Ergebnisse der Onlinebefragung prasentiert wurden. Sollten diese eine Auswahl der Fragen, die auch online gestellt wurden, auf einem papierbasierten Fragebogen beantworten. Ein weiterer Teil der Befragung wurde über ein Live-Voting abgedeckt. Dies wurde mit dem webbasierten Tool Mentimeter realisiert. Im Nachgang sind die Ergebnisse aus der Onlinebefragung mit den Ergebnissen der Mixed Method (Konferenz) zu verifizieren bzw. falsifizieren. Hierfür sind die Antworten auf die selben Fragen miteinander zu vergleichen, wodurch Abweichungen festgestellt werden. Weichen die Ergebnisse der Onlinebefragung und der Expertenmeinung zu über 20% voneinander ab, gilt das Ergebnis als falsifiziert und wird aufgrund der Unstimmigkeiten nicht für die folgenden Experteninterviews genutzt. Durch die Falsifizierung können Ergebnisse mit groBer Abweichung identifiziert werden. Für diese identifizierten Ergebnisse kann in einer weiteren Untersuchung herausgefunden werden, weshalb es zu solchen Unterschieden kommt.

Beispielhaft ist im Folgenden eine Frage für das Technologiefeld „Hyperloop“ aufgeführt, die für jedes Technologiefeld gestellt wird:

Fragestellung: Hype-Cycle

- Wie würden Sie die derzeitige gesellschaftliche Diskussion und die generellen Erwartungen in Bezug auf den Hyperloop beschreiben?

Die Ergebnisse dieser Fragestellungen werden in Kapitel 4.4.3 mit den Ergebnissen aus der Onlinestudie zu verglichen. Ebenfalls wird in diesem Kapitel ein Vergleich der Einordnung des Technologiefeldes auf dem Hype Cycle, zwischen den Onlinebefragten, den Experten und dem Beratungshaus Gartner beschrieben.

4.3.4 Qualitative Experteninterviews

Die sieben Experteninterviews wurden telefonisch innerhalb der ersten beiden Januar-Wochen (2020) durchgeführt und dauerten ca. 30 Minuten pro Interview. Nachdem der Interviewleitfaden entwickelt ist und an die rekrutierten Experten versendet wurde, sind die Experteninterviews durchzuführen. Für den Interviewleitfaden sind bis zu vier Fragen aus der Onlinebefragung auszuwahlen, welche ebenfalls den Experten gestellt werden. Zusatzlich sind den Fragen, Hypothesen zugeordnet, mit welchen die Experten zu konfrontieren sind. Im Folgenden sind vier Fragen-Hypothesen Kombinationen aufgeführt. Diese Kombinationen sind auf das Technologiefeld „Hyperloop“ bezogen und stehen exemplarisch für die sieben identifizierten Technolo- giefelder.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Wie würden Sie die derzeitige gesellschaftliche Diskussion und die generellen Erwartungen in Bezug auf den Hyperloop beschreiben?

- Hypothese: Landerübergreifend sehen weit über 30% einen Massenmarkt in 20 Jahren, sogar jeder zweiter der Digital Natives.
- Hypothese: 25% der Generation Z sehen das Thema als überschatzte an.

Wahrend der Experte mit den Hypothesen der Vorstudie konfrontiert wird und dabei laut nachdenkt, sind seine Gedankengange, neue Hypothesen und Fragestellungen zu protokollieren. In Anschluss an das Interview werden die Fragestellungen ausformuliert. Diese neuen Fragestellungen sind das Ergebnis der Experteninterviews und werden im Kapitel 4.4.4 vorgestellt.

4.4 Ergebnisse der Fallstudie

In diesem Kapitel werden die Ergebnisse der durchgeführten Fallstudie erlautert. Hierfür werden die Ergebnisse der Onlinebefragung beispielhaft an zwei Technologiefelder dargestellt. Dies dient dem Akzeptanzvergleich, wessen Ergebnisse in Unterkapitel 4.4.2 erörtert werden. Ebenfalls wird das Ergebnis der Validierung aus der Mixed Method analog zum Beispiel aus Kapitel 4.3.3 dargestellt. Auf das Ergebnis der Mixed Method folgen die Ergebnisse der Experteninterviews. Hierfür sind die Ergebnisse des Hyperloop-Experteninterviews naher erlautert. Zusammenfassend soll das Kapitel darstellen, was eine internationale, empirische Untersuchung hervorgebracht hat und ob die Akzeptanz zwischen den Technologiefelder vergleichbar ist.

4.4.1 Internationale Onlinebefragung zur Technologieakzeptanz

Dieses Kapitel zeigt die Ergebnisse der internationalen Akzeptanzbefragung zu den sieben Technologiefelder aus dem Umfeld der Verkehrswende. Hierfür werden beispielhaft die Ergebnisse von zwei Technologiefelder aus der Onlinebefragung erlautert. Diese Ergebnisse werden gemaB der entwickelten Methode, für den weiteren Verlauf des Kapitel 4.4 genutzt.

Die Onlinebefragung hatte 2.220 Teilnehmer aus Deutschland, den USA und Süd-Korea. Diese internationalen Teilnehmer lassen sich in den aktuellen gesellschaftlichen Generationen zuordnen (siehe Abbildung 14). Auffallig hierbei ist, dass in Deutschland, in der Mehrheit, Menschen aus der Generation Babyboomer (1945-1960) befragt wurden. Im Gegenteil hierzu wurden in Süd-Korea, in der Mehrheit, Menschen aus der Generation Y (1981-1995) befragt. Dies ist bei den Ergebnissen zu berücksichtigen, da in der vorliegenden Arbeit nach der Technologieakzeptanz geforscht wird. Altere stehen neuen Technologien nicht ablehnend gegenüber, jedoch müssen diese als leicht anwendbar und nützlich wahrgenommen werden, d.h. einen konkreten Bezug zu ihren Bedürfnissen haben. Die Technologieakzeptanz von alteren hangt viel starker ab von der Anwendbar- keit und dem Nutzen der Technologien, als bei jüngeren (vgl. Schuett, 2014). Die Generation Z (nach 1995 geboren) ist deutlich am geringsten vertreten. Die Verteilung der US-amerikanischen Befragten ist am ausgeglichensten. Hier sind 202 Personen aus der Generation X (1961-1980) befragt worden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 14: Einordnung der internationalen Teilnehmer in Generationen (Fraunhofer IAO, 2019)

Ebenfalls sind die internationalen Teilnehmer nach Bevölkerungsanzahl der Wohnorte eingeordnet (siehe Abbildung 15). Hierbei fallt auf, dass über die Halfte der befragten Koreaner in Stadten über 1 Mio. Einwohner lebt. Was daran liegen könnte, dass allein in der Hauptstadtregion von Seoul 48 % der Menschen des Landes leben. In Deutschland und den USA ist genau das Gegenteil zu erkennen. Hier leben die deutliche Mehrheit der Befragten in Stadten < 1 Mio. Einwohner. Diese Fakten sind bei den Ergebnissen ebenfalls zu berücksichtigen, da die Bevölkerungsanzahl des Wohnortes eine Auswir- kung auf die Technologieakzeptanz hat. So sind Menschen aus Stadten, neuen Technolo- gien offener eingestellt als Menschen aus landlichen Gebieten (vgl. Rauch, 2018).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Exemplarisches Beispiel: 1. Technologiefeld „Elektro-Tretroller“

Um einen Vergleich der Akzeptanz zwischen den Technologiefelder durchführen zu können, werden ein Auszug aus den Ergebnissen von zwei Technologiefelder, beschrieben. Die ersten erlauterten Ergebnisse sind aus dem Technologiefeld „Elektro- Tretroller“. Hierzu werden die Antworten zu folgender Frage betrachtet:

Fragestellung 1: Elektro-Tretroller

- Wie stark waren Ihre Befürchtungen oder gar Angste, wenn Sie an die Nutzung eines Elektro-Tretrollers denken?

Dieser Fragestellung folgt die Erlauterung der Umfrageergebnisse aus Abbildung 16. Die Befürchtungen der Befragten gegenüber E-Tretrollern sind eher generationenunabhangig, wobei eine leichte Skepsis bei Babyboomer zu sehen ist. Der US-Markt zeigt mit über 25% „überhaupt keine Befürchtungen“. Auffallig sind mit über 35% „eher starken Befürchtungen“ der Süd-Koreaner.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 16: Ergebnis zu "Befürchtungen" des Technologiefeldes Elektro-Tretroller (Fraunhofer IAO, 2019)

Für eine Einordnung des Technologiefeldes Elektro-Tretroller in die Phasen des Hype-

Zyklus werden die Ergebnisse aus den folgender Frage verwendet:

Fragestellung 2: Elektro-Tretroller

- Wie würden Sie die derzeitige gesellschaftliche Diskussion und die generellen Erwartungen in Bezug auf den Elektro-Tretroller beschreiben?

Dieser Fragestellung folgt die Erlauterung der Umfrageergebnisse aus Abbildung 17. Generationenübergreifend werden Elektro-Tretroller mit eher überzogenen Erwartungen beschrieben. Lediglich in den USA wird der Elektro-Tretroller in der gesellschaftlichen Diskussion als eher zu wenig betrachtet bzw. unterschatzt wahrgenommen. Die deutschen Befragten beschreiben die Erwartungen an den Elektro-Tretroller mit fast 80% als überzogen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 17: Ergebnis zu den Hype Cycle Phasen des Technologiefeldes Elektro-Tretroller (Fraunhofer IAO, 2019) Exemplarisches Beispiel: 2. Technologiefeld „Hyperloop“

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 19: Ergebnis zu den Hype Cycle Phasen des Technologiefeldes Hyperloop (Fraunhofer IAO, 2019)

Weitere Ergebnisse der Onlinebefragung, auch zu den anderen Technologiefeldern sind in Anhang A aufgeführt.

4.4.2 Internationaler Akzeptanzvergleich der Mobilitatstrends

Nachdem die Rohdaten der Onlineumfrage analysiert wurden, kann der landerspezifische Akzeptanzvergleich der Technologiefelder durchgeführt werden. Die Technologiefelder Elektro-Tretroller und Hyperloop stehen hierbei exemplarisch für die sieben identifizier- ten Technologiefelder aus dem Bereich der Verkehrswende. Im Folgenden sind Ergebnisse der beiden Möglichkeiten eines Akzeptanzvergleichs aus Kapitel 4.3 erlautert:

1. Akzeptanzvergleich der Technologiefelder Elektro-Tretroller und Hyperloop auf dem deutschen Markt.
2. Landerspezifischer Akzeptanzvergleich des Technologiefeldes Elektro-Tretroller auf dem deutschen und US-amerikanischen Markt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Diese visuell aufbereiteten Akzeptanzunterschiede liefern der Wirtschaft, Wissenschaft, Politik und Gesellschaft, Potenziale die Akzeptanz der untersuchten Technologiefelder zu verbessern. Hierzu werden im Folgenden, Empfehlungen zur Erhöhung der Akzeptanz bzw. zur Senkung der Ablehnung gegenüber der Technologie, gegeben. Eine Ursachen- forschung für die Angste gegenüber den Technologiefeldern ermöglicht die Identifizie- rung der wirklichen Gründe, wodurch sich die Angste beheben lassen. Das Beheben der Angste verringert die Befürchtungen gegenüber den Technologien. Ebenfalls sollte eine Aufklarung über die Technologie in der Gesellschaft betrieben werden. Dies kann zu einem besseren Verstandnis über die Technologie und deren Vorteile führen. Dieses Verstandnis wiederum kann die Technologieakzeptanz erhöhen. Für Technologien, die noch nicht am freien Markt genutzt werden können, ist eine Testbarkeit zu empfehlen. Diese Testbarkeit vor dem eigentlichen Marktstart kann die Akzeptanz in der Gesellschaft positiv beeinflussen. Um eine Ablehnung der Technologie zu vermeiden, sollte die Kompatibilitat der Infrastruktur (z.B. Flug und Landplatze für Flugtaxis) und die soziale Akzeptanz (z.B. keine Personenschaden in frühen Phasen) verbessert werden.

4.4.3 Mixed Method auf einer Expertenkonferenz

An der Mobility Transformation Konferenz haben 18 Experten aus der deutschen Industrie teilgenommen. Hiervon sind 9 Teilnehmer Experten für das Elektroauto. Lediglich ein Experte aus dem Bereich Elektro-Tretroller und einer aus dem Technolo- giefeld Hyperloop war auf der Konferenz vertreten. Der verhaltnismaBig hohe Anteil an Experten aus dem Bereich Elektroauto, spricht für ein erhöhtes Interesse und einer Expertise in Deutschland. Zudem kann methodisch nur der deutsche Anteil aus der Onlinebefragung verifiziert bzw. falsifiziert werden, denn die Experten auf der Konferenz sind Experten für den deutschen Markt und wurden auch zum deutschen Markt befragt. Exemplarisch, wie im Kapitel 4.4.2, werden die Ergebnisse des Technologiefeldes Elektro-Tretroller und des Hyperloops erlautert. Hierfür wird das Ergebnis auf folgende Fragestellung betrachtet:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 22:Beispiel eines Ergebnisses aus der Expertenkonferenz zur Validierung (eigene Darstellung)

Dieses Ergebnis kann nun zur Verifikation bzw. Falsifikation herangezogen werden. Hierfür wird dieses Ergebnis mit dem Ergebnis der gleichen Frage, welche bei der Onlinebefragung gestellt wurde, verglichen. Zudem lassen sich die Einschatzung der Experten, einer Phase des Hype Cycles zuordnen und mit der Einschatzung von Gartner vergleichen. Für den Vergleich im Hype Cycle, können nur die Technologiefelder autonomes Flugtaxi, Hyperloop und automatisiert fahrendes Auto herangezogen werden, da alle anderen Technologie nicht mehr zu den aufstrebenden Technologien gehören und sich deshalb, nach Gartner nicht mehr im Hype Cycle befinden. Zur Verifizierung bzw. Falsifizierung werden die Ergebnisse aus der Expertenkonferenz (siehe Abbildung 22) mit dem Ergebnis der Onlinebefragung (siehe Abbildung 23) verglichen und geprüft ob diese zu über 20% voneinander abweichen. Die Antwortmöglichkeiten lauten nicht exakt gleich, sind aber beide eine Umschreibung für den „Gipfel der überzogenen Erwartun- gen“ aus dem Hype Cycle. Diese andere Umschreibung wurde gewahlt, da die Experten auf der Konferenz mit den Ergebnissen der Onlinebefragung konfrontiert wurden. Den Experten auf der Konferenz wurde die Antwortmöglichkeit umschrieben, um zu verhindern, dass diese aus Beeinflussung, die gleiche Antwort wahlen, wie die Onlinebe- fragten. Der Vergleich der jeweils rot umrandeten Ergebnisse aus beiden Abbildungen zeigt, einen Unterschied von 5%. Die Experten der Konferenz sind zu 44% der Meinung, dass der Elektro-Tretroller in Deutschland überschatzt wird. Die Onlinebefragten aus Deutschland sind zu 39% der gleichen Meinung. Da die Abweichung weniger als 20% betragt, gilt dieses Ergebnis als verifiziert und kann im weiteren Verlauf der Methode, also in den Experteninterviews verwendet werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 23: Beispiel eines Ergebnisses aus der Onlinestudie, zur Validierung (eigene Darstellung)

4.4.4 Qualitative Experteninterviews

Ziel der Experteninterviews sind es weitere Fragen zur Akzeptanzforschung über das jeweilige Technologiefeld zu erhalten. Hierfür werden die Experten mit den Fragen aus der Onlinebefragung und mit Auszügen derer Antworten konfrontiert. Aus einer Diskussion zwischen dem Interviewer und dem Interviewten soll der Experte die Ergebnisse aus der Onlinebefragung einschatzen und gegebenenfalls erganzen. Neben weiteren Fragen zur Akzeptanzforschung über das jeweilige Technologiefeld, können neue Theorien entwickelt werden. AuBerdem sind aufgestellte Hypothesen weitere Ziele der Methode. Im Folgenden werden die neuen Fragestellungen mit FF und Hypothesen mit H abgekürzt. AuBerdem ist das Vorgehen exemplarisch am Technologiefeld „Hyper- loop“ angewandt. Die Ergebnisse der weiteren Experteninterviews sind in Anhang B zu finden.

Ergebnisse Experteninterview - Hyperloop:

Expertenbereich: Technical Lead TUM Hyperloop

1. Frage: Wie stark waren Ihre Befürchtungen oder gar Angste, wenn Sie an die Nutzung eines Hyperloops denken?

Ergebnis der Onlinebefragung: Generationenübergreifende eher geringere Nutzungsbefürchtungen, aber Skeptiker unter der Generation Z.

Expertenmeinung: Befürchtungen könnten untertrieben sein. Wahrscheinlich besteht ein anderes Angstempfinden, wenn sich die Befragten in der Situation befinden. FF21: Wie wirkt sich das Platzangebot im Hyperloop auf die Angste der Passagiere aus? FF22: Was ist die MindestgröBe, die ein Hyperloop-Interieur haben muss, damit sich Menschen noch wohl fühlen?

2. Frage: Wie sieht die Bedeutung des Hyperloops auf dem Mobilitatsmarkt in 20 Jahren aus?

Ergebnis der Onlinebefragung: Landerübergreifend sehen weit über 30% einen Massenmarkt in 20 Jahren, sogar jeder zweite der Digital Natives.

Expertenmeinung: Ein wenig übertriebener Enthusiasmus. FF23: Wie ist die Akzeptanz des Hyperloops, bei Menschen, die zwischen einer Direktverbindung (z.B. München - Berlin) wohnen (z.B. Einwohner Ingolstadt)?

3. Frage: Wie würden Sie die derzeitige gesellschaftliche Diskussion und die generellen Erwartungen in Bezug auf den Hyperloop beschreiben?

Ergebnis der Onlinebefragung: Diskussion wird in Westmarkten (Deutschland & USA) als unterschatzt wahrgenommen.

Expertenmeinung: FF24: Sehen die Babyboomer den Hyperloop als „besseren“ Transrapid und haben deshalb hohe Erwartungen?

Weitere Fragestellungen: FF25: Wenn Sie den Transrapid kannten, glauben Sie an eine Umsetzung des Hyperloops in Deutschland? FF26: Sehen Sie die Investitionen in ein neues Verkehrssystem wie den Hyperloop als sinnvoll oder sollte eher in den Ausbau des Bahnnetzes investiert werden? FF27: Was ware für Passagiere ein zu günstiger Preis und was ein zu teurer Preis für eine Fahrt im Hyperloop von München nach Berlin?

5 Fazit

Die Schlussbetrachtung beinhaltet eine komprimierte Darstellung der Ergebnisse samt Handlungsempfehlungen. AuBerdem wird der Inhalt der Arbeit durch den Verfasser bewertet. Im Anschluss folgen weitere Forschungsbedarfe, sowie offengebliebene Fragen. Im abschlieBenden Ausblick werden die Auswirkungen der Ergebnisse auf die Praxis erörtert. Mit dieser Masterthesis wird aufgezeigt wie die landerspezifische Nutzerakzeptanz von innovativen Technologiefelder verglichen werden kann. Durch die entwickelte Methode, einer Kombination aus quantitativen und qualitativen Verfahren, wurde der Vergleich der internationalen Nutzerakzeptanz veranschaulicht und diskutiert.

5.1 Ergebnisse und Beantwortung der Forschungsfrage

Im Folgenden sind die Kernaussagen aus den angewandten Methoden zusammengefasst. Die vorliegende Masterthesis hat gezeigt, dass die Forschungslücke des fehlenden Akzeptanzvergleichs zwischen innovativen Technologiefelder, mit der entwickelten Methode geschlossen werden kann. Wie in Kapitel 3.2 „Aufbau der Methode“ beschrieben, kann ein Akzeptanzvergleich zwischen zwei Technologiefelder, nach der quantitativen Onlinebefragung durchgeführt werden. Die Onlinebefragung muss hierfür den gleichen Grundaufbau der Fragestellung haben. Die Fragestellungen werden lediglich für das jeweilige Technologiefeld angepasst. Ebenfalls müssen Daten aus einer Erhebung für den Akzeptanzvergleich vorliegen.

Im Folgenden sind die Ergebnisse aus der internationalen Akzeptanzstudie für die sieben transformativen Trends der Verkehrswende zusammengefasst:

Elektroauto: Die Akzeptanzuntersuchung lieferte eine hohe Akzeptanz und Markterwar- tungen an das Elektroauto. Dies wurde insbesondere bei jüngeren Generationen festgestellt.

Elektro Tretroller: Die Untersuchung zeigt, dass der Elektro-Tretroller, aufgrund geringer Nutzenerwartung und Marktrelevanz insbesondere in Deutschland als überschatzt gesehen wird.

Vernetzte Mobilitatsdienste: Die Erhebung zeigt, dass vernetzte Mobilitatsdienste als grundsatzlich relevantes und nutzenstiftendes Thema gesehen werden.

Automatisiert fahrendes Auto: Die Erhebung zeigt, trotz erwartetem Nutzenpotential eine eher überzogene Wahrnehmung an das automatisiert fahrende Auto. Zudem ist dies noch mit hohen Befürchtungen verbunden.

Autonomes Flugtaxi: Die Erhebungsergebnisse zeigen, dass das autonome Flugtaxi trotz hoher Nutzenerwartung bei jüngeren Menschen insbesondere auch aufgrund hoher Bedenken eher als Nischenthema gesehen wird.

Hyperloop: Die Akzeptanzuntersuchung zeigt, dass der Hyperloop aufgrund hoher Nutzungserwartungen und geringer Barrieren mit hohen Marktchancen rechnen kann, jedoch in der Öffentlichkeit als eher unterschatzt wahrgenommen wird.

Virtuelle Mobilitat: Die Erhebung zeigt eine tendenziell positive Nutzenerwartung, auBerdem wird die Benutzung als leicht eingeschatzt und generell gibt es sehr niedrige Befürchtungen bezüglich der Nutzung.

Die Kombination aus quantitativen und qualitativen Methoden ermöglicht ein besseres Verstandnis von Forschungsproblemen. Expertenmeinung allein reicht nicht aus, um einen Vergleich der Akzeptanz zwischen zwei Technologiefelder durchzuführen, da die interviewten Experten ihre Expertise nur auf einem Technologiefeld haben und ein anderes Technologiefeld nicht ausreichend einschatzen können. Ebenfalls würde die Anwendung von der Onlinebefragung allein, nur einen kleinen Einblick in das Gesamtbild ermöglichen.

Zusatzlich wurde eine weitere Forschungsfrage, welche nach den landerspezifischen Akzeptanzunterschieden der Technologiefelder fragt in Kapitel 4.4.2 „Ergebnisse des Akzeptanzvergleichs“ beantwortet. Dieser landerspezifische Vergleich hat gezeigt, dass die süd-koreanischen Befragten höhere Befürchtungen an die Nutzung des Elektro-Tretrollers und des Hyperloops zeigen, als die Probanden aus Deutschland oder den USA (siehe Abbildung 16 und Abbildung 18). Die visuell aufbereiteten Akzeptanzunterschiede liefern der Wirtschaft, Wissenschaft, Politik und Gesellschaft, Potenziale die Akzeptanz der untersuchten Technologiefelder zu verbessern. Hierzu wurden in Kapitel 4.4 „Ergebnisse der Fallstudie“, Empfehlungen zur Erhöhung der Akzeptanz bzw. zur Senkung der Ablehnung gegenüber der Technologie, gegeben (siehe Tabelle 14). Diese Empfehlungen können wie folgt zusammengefasst werden:

Tabelle 14: Empfehlungen um Nutzerakzeptanz von Technologien zu erhöhen (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Zusatzlich zur Beantwortung der Forschungsfragen, liefert die Methode durch die Experteninterviews neue Fragestellungen. Auf der Basis dieser Fragen können weitere Akzeptanzforschungen betrieben werden kann. Ergebnisse hierzu sind in Tabelle 15 und in Anhang B zu finden.

Tabelle 15: Neue Fragestellungen für die abgefragten Technologiefelder (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

5.2 Kritische Würdigung

Die kritische Würdigung soll die Ergebnisse der Masterthesis in den Forschungskontext einordnen und deren Geltungsbereich kritisch einschatzen. AuBerdem wird eine selbstkritische Reflexion durch den Verfasser durchgeführt. Hierbei werden Kritikpunkte, Fehlstellen und Beschrankungen aus der Masterarbeit beschrieben.

In Bezug auf den Akzeptanzvergleich der Technologiefelder ist zu kritisieren, dass sich vor dem Vergleich, Gedanken gemacht werden müssen welche Technologiefelder sinnvoll zu vergleichen sind. Für diesen Kritikpunkt wird in Kapitel 5.3 eine Empfehlung gegeben.

Im Folgenden wird die Kritik an das Technologieakzeptanzmodell erlautert. Als theoretische Grundlage für die quantitative Methode können auBer dem TAM auch weitere Modelle zur Ermittlung der Nutzerakzeptanz, wie z.B. die Diffusionstheorie nach Rogers verwendet werden. Einige bekannte Kritikpunkte des TAMs können durch den Verfasser bestatigt werden. Zum Beispiel führt die Überprüfung des Modells in unterschiedlichen Untersuchungskontexten dazu, dass keine spezifischen Aussagen über die Wirkung der Gestaltung der Technologie und Organisationen, dem Marktumfeld sowie den organisationsinternen Vorgangen getroffen werden können. Dies wurde bereits von Venkatesh und Morris erkannt (vgl. Thim, 2017, vgl. Venkatesh, Morris und Davis, 2003). Ebenfalls wird die Interaktion mit der Gestaltung der Technologieeinführung nicht im TAM berücksichtigt. Zur Erklarung der Akzeptanzbildung waren daher zusatzliche Variablen notwendig, welche die Technologien, Tatigkeiten, Lernvorgange, Fehlwahrnehmungen sowie die Veranderung im sozialen Umfeld berücksichtigen (vgl. Segars und Grover, 1993, vgl. Legris, Ingham und Collerette, 2003). Hieran knüpft auch die Kritik am Nutzungskonzept des TAM an. Es berücksichtigt nur, ob die Technologie genutzt wird und nicht in welcher Intensitat (vgl. Thim, 2017).

In der vorliegenden Arbeit wurden lediglich die Akzeptanz von sieben Trends aus dem Umfeld der Verkehrswende betrachtet. Diese sieben Trends sind nur eine Auswahl und decken nicht alle Technologiefelder ab, die für die Verkehrswende von Relevanz sind. Bei den Ergebnissen des Akzeptanzvergleichs zwischen dem Elektro-Tretroller und dem Hyperloop ist zu berücksichtigen, dass eine marktfahige Technologie mit einer Technologie, die noch entwickelt wird, verglichen wurde und sich die Akzeptanz des Hyperloops bis zu dessen Marktreife bzw. wenn dieser marktfahig ist, andern kann.

Bei den Ergebnissen der quantitativen Methode ist zu berücksichtigen, dass die Statistik der quantitativen Methoden, nicht die reale Welt abbildet. Die Statistik dreht sich um einen Mittelwert, Modus oder Median und die Methodik versucht die Teilnehmer eher durchschnittlich zu kategorisieren (vgl. Gerdes und Conn, 2001).

Ein weiterer Kritikpunkt an quantitativen Methoden ist, dass die Möglichkeit besteht, die falsche oder ungeeignete Fragestellungen zu testen. Da quantitative Methoden einer starren Untersuchungsmethode folgen, kann die Auswahl der falschen Frage einen verheerenden Effekt haben. Qualitative Methoden erlauben dagegen eine Anpassung und Neuausrichtung der Methodik bei Veranderungen der Forschungsfrage (vgl. Martin Gunnell, 2017). Quantitative Methoden gehen bei der Verwendung von Umfragen davon aus, dass die Befragten die Fragen verstehen und genau beantworten (vgl. Brown und Lord, 1999). Es ist möglich, dass Befragte auf die gleichen Fragen unterschiedliche Antworten auf der Grundlage des emotionalen Status, des Gesundheitszustands, des Lernens und der Müdigkeit geben. Allen und Austin erklarten: „Methoden der Umfrageforschung sind im wesentlichen Verfahren zur Erhebung von Daten, die auf Erwartungen und Wahrnehmungen und nicht auf beobachteten Transaktionen oder Verhaltensweisen basieren“ (vgl. Allen und Austin, 2001, S. 395). Umfragen können zwar Indikatoren für Verhaltensweisen und Absichten liefern, aber sie sind keine beobachtbaren Handlungen der Realitat (vgl. Martin Gunnell, 2017).

Eine Verallgemeinerung ist mit qualitativen Methoden nicht erreichbar, da eine Reproduzierbarkeit nicht möglich ist. Da eine Reproduzierbarkeit unwahrscheinlich ist, wird qualitative Forschung wahrscheinlich zu unterschiedlichen Ergebnissen führen, wenn sie von verschiedenen Forschern durchgeführt wird (vgl. Martin Gunnell, 2017). Für Experteninterviews trifft dies ebenfalls zu, denn wenn unterschiedliche Experten zu einem Technologiefeld befragt werden, wird es immer unterschiedliche Ergebnisse geben.

Erhebungen müssen auBerdem zuverlassig sein, was bedeutet, dass die Ergebnisse wiederholbar sind und dass Wiederholungstests stabile Antworten liefern (vgl. Martin Gunnell, 2017). Da sich die Akzeptanz über die Zeit andern kann, ist bei einer wiederholten Erhebung nicht mit den gleichen Ergebnissen zu rechnen.

Für den landerspezifischen Akzeptanzvergleich wurden Deutschland, die USA und Süd-Korea betrachtet, hier können auch andere Markte ausgewahlt werden. Für die Experteninterviews wurde nur der deutsche Markt betrachtet, auch hier können Experten aus den USA und Süd-Korea interviewt werden. Ebenfalls wurde die entwickelte Methode zum Akzeptanzvergleich von Technologien wurde nur am ausgewahlten Fallbeispiel „Verkehrswende“ angewandt und nicht an einem weiteren Fallbeispiel validiert.

5.3 Ausblick und weiterer Forschungsbedarf

Der Ausblick soll die Konsequenzen der Ergebnisse aufzeigen und weiterführende Erkenntnisse verdeutlichen. Hierfür werden ungeklarte Fragestellungen in der Schlussfolgerung erörtert und Vorschlage für weitere Akzeptanzforschungen gegeben.

Die Technologieakzeptanz ist eine intensiv und facettenreich erforschte Thematik. Besonders die Forscher Fred D. Davis und Viswanath Venkatesh haben die Untersuchungen zur Technologieakzeptanz in den letzten Jahren weit vorangetrieben (vgl. Venkatesh und Davis, 2000). Mit neuen Einsichten über komplexe psychologische Vorgange wie Verhalten in den komplexeren Nachfolgemodelle TAM2 und TAM3, haben sie dabei eine neue Perspektive eingenommen, um das Verhalten und die Technologieakzeptanz von Nutzern verlasslich zu erklaren.

Durch die Methode zum Technologieakzeptanzvergleich von transformativen Trends, haben die Ergebnisse dieser Arbeit neue Erkenntnisse über einen Akzeptanzvergleich von mehreren Technologiefelder aufgezeigt.

Forschungsbedarfe und offene Fragen:

Wie in der „Kritischen Würdigung“ erwahnt, ist bei dem Akzeptanzvergleich der Technologiefelder darauf zu achten, sinnvolle Technologiefelder zu vergleichen. Um dies zu unterstützen kann eine Methode zur Bewertung der Technologiefelder entwickelt werden, welche die Identifizierung von vergleichbaren Technologiefelder ermöglicht. Einen weiteren Forschungsbedarf sieht der Verfasser in der Auswahl der untersuchten Mobilitatstrends. Um einen umfassenderen Einblick in der Akzeptanz der Technologie- felder aus dem Umfeld der Verkehrswende zu erhalten, sollten ebenfalls die Technolo- giefelder E-Bike, Fahrrad und öffentlicher Nahverkehr untersucht werden. In der vorliegenden Arbeit wurden lediglich die Akzeptanz von sieben Trends aus dem Umfeld der Verkehrswende betrachtet. Diese sieben Trends sind nur eine Auswahl und decken nicht alle Technologiefelder ab, die für die Verkehrswende von Relevanz sind. Um eine Aussage über den zeitlichen Verlauf der Technologieakzeptanz fallen zu können, ware es interessant, eine Wiederholung der Erhebung durchzuführen. Hierfür sollte ein Zeitpunkt für die Wiederholung festgelegt werden. Ebenfalls ware für einen Zeitverlauf der Akzeptanz interessant die Wiederholung der Erhebung nicht nur einmalig durchzuführen, sondern in festgelegten Zyklen. Für den landerspezifischen Akzeptanzvergleich hatte sich neben den Markten in Deutschland und den USA, der chinesische Markt für die Onlineerhebung angeboten, da dies der gröBte asiatische Markt ist und das untersuchte Süd-Korea nur einen kleineren Anteil am asiatischen Markt hat. Ebenfalls können Interviews mit Experten aus den USA und Süd-Korea durchgeführt werden. Dies kann nochmals neue Fragestellungen für eine weitere Forschung liefern. Das Ergebnis der Experteninterviews sind neue Fragestellungen aus dem Bereich der Technologieakzep- tanz. Forschungseinrichtungen wie das Fraunhofer IAO oder das Institut für Arbeitswis- senschaft und Technologiemanagement der Universitat Stuttgart, können diese Ergebnisse nutzen, um weitere Forschungsarbeiten durchzuführen. Für eine Validierung der entwickelten Methode zum Akzeptanzvergleich von Technologien, sollte der Ansatz an weiteren Technologiefelder, Abseits vom Bereich der Verkehrswende getestet werden.

Dies sind gute Gründe die Forschung im Bereich Technologieakzeptanz weiter fortzuführen. Ziel muss es sein der Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Gesellschaft einen aktuellen Stand der Akzeptanz zur jeweiligen Technologie aufzuzeigen - auch im Vergleich zu anderen Technologien aus dem gleichen Umfeld. Hierdurch können Schwachstellen identifiziert werden und GegenmaBnahmen eingeleitet werden. Der Zweck ist, von der Kundschaft akzeptierte und genutzte Technologien zu entwickeln oder bereits bestehende Technologien auf dem Weg dorthin zu unterstützen. Im Folgenden werden GegenmaBnahmen für die behandelten Technologiefelder als Empfehlungen beschrieben.

Empfehlungen:

Um die Technologieakzeptanz der untersuchten Technologiefelder zu erhöhen, werden zusammenfassend folgende Empfehlungen für die jeweiligen Technologiefelder aus dem Bereich der Verkehrswende gegeben:

Elektroauto: Zu empfehlen ist eine verstarkte Aufklarung über die Technologie in der Gesellschaft zu betreiben. Um die Kompatibilitat des Elektroautos zu verbessern, sollte die Ladeinfrastruktur weiter ausgebaut werden.

Elektro Tretroller: Aufgrund der Erkenntnisse ist die Empfehlung, eine Ursachenfor- schung nach den wahren Angsten vor der Elektro-Tretroller Nutzung durchzuführen. Ebenfalls sollte in der Gesellschaft eine verstarkte Aufklarung über den Nutzen des Elektro-Tretrollers betrieben werden. Für eine bessere Kompatibilitat kann ein stationsbasiertes Ausleihen an Hauptverkehrspunkten von Nutzen sein.

Vernetzte Mobilitatsdienste: Um die Befürchtungen weiterhin gering zu halten, darf der Datenschutz nicht vernachlassigt werden. Ebenfalls soll verstarkt über die Vorteile der vernetzten Mobilitatsdienste aufgeklart werden.

Automatisiert fahrendes Auto: Aufgrund der Ergebnisse ist zu empfehlen, eine Ursachen- forschung über den wahren Grund der Angste gegenüber dem automatisiert fahrenden Auto durchzuführen. Ebenfalls kann eine sichere Testbarkeit der Technologie die Akzeptanz in der Gesellschaft positiv beeinflussen. Zusatzlich muss die Gesellschaft verstarkt über den Nutzen des automatisiert fahrenden Autos aufgeklart werden.

Autonomes Flugtaxi: Um die wahren Gründe für die Bedenken gegenüber autonomen Flugtaxis zu ermitteln, wird eine Ursachenforschung für die Befürchtungen gegenüber dem autonomen Flugtaxi empfohlen. Auch hier gilt es die Gesellschaft über den Nutzen des autonomen Flugtaxis aufzuklaren. Ebenfalls soll so bald wie möglich eine sichere Testbarkeit des Flugtaxis für z.B. Reporter ermöglicht werden. Eine weitere Empfehlung ist der Ausbau der Infrastruktur für autonome Flugtaxis. Ein Beispiel ware der Bau von Start- und Landeplatzen für Flugtaxis.

Hyperloop: Um die Angste weiterhin gering zu halten, sollte eine Ursachenforschung für die geringen bestehenden Angste durchgeführt werden. Aufgrund der unterschatzten Wahrnehmung in der Öffentlichkeit, ist die Empfehlung, mehr Aufklarung in der Gesellschaft, über den Nutzen des Hyperloops zu betreiben. Ebenfalls soll eine zeitnahe und sichere Testbarkeit des Hyperloops ermöglicht werden. Eine weitere Empfehlung ist der Ausbau der Infrastruktur durch zum Beispiel Pilotstrecken.

Virtuelle Mobilitat: Um die Befürchtungen weiterhin gering zu halten, darf der Datenschutz nicht vernachlassigt werden.

Bevorstehende Entwicklungen:

Gemischte Methoden und qualitative Methoden werden seit Jahrzehnten von quantitativen Methoden dominiert (vgl. Martin Gunnell, 2017). Es scheint jedoch, dass die Forschung mit gemischten Methoden in der Zukunft eine gröBere Rolle spielen wird. Wie bereits von Fazel erkannt, kann die Identifikation akzeptanz- und damit nutzungsentscheidender Kriterien dazu beitragen, Bestrebungen von Unternehmen und staatlichen Institutionen zur Promotion von transformativen Technologien der Verkehrswende gezielt in Richtung nutzungsrelevanter Aspekte zu lenken und dadurch den Prozess der Integration von alternativen Mobilitatstechnologien und herkömmlichen Mobilitatstechnologien zu beschleunigen (Fazel, 2014, S. 28).

Als Konsequenz der Ergebnisse wird geschlussfolgert, dass Unternehmen, gemeinsam mit der Wissenschaft und Politik, die Nutzerakzeptanz von innovativen Technologiefel- der verbessern müssen, wenn sie in Zukunft wettbewerbsfahig bleiben wollen und unbestandigen, unsicheren, komplexen und mehrdeutigen Anforderungen des Marktes bedienen möchten. Unternehmen, welchen es gelingt, die Nutzerakzeptanz für transformative Trends zu beachten und zu verbessern, werden heute, wie in Zukunft, die Kunden begeistern.

Anhang

Anhang A: Ergebnisse der quantitativen Onlineumfrage (Fraunhofer IAO, 2019)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 24: Ergebnisse Onlinebefragung "Elektroauto" 1 (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 25: Ergebnisse Onlinebefragung "Elektroauto" 2 (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 26: Ergebnisse Onlinebefragung "Elektroauto" 3 (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 27: Ergebnisse Onlinebefragung "Elektroauto" 4 (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 28: Ergebnisse Onlinebefragung "Elektroauto" 5 (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 29: Ergebnisse Onlinebefragung "automatisiert fahrendes Auto" 1 (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 30: Ergebnisse Onlinebefragung "automatisiert fahrendes Auto" 2 (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 31: Ergebnisse Onlinebefragung "automatisiert fahrendes Auto" 3 (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 32: Ergebnisse Onlinebefragung "automatisiert fahrendes Auto" 4 (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 33: Ergebnisse Onlinebefragung "automatisiert fahrendes Auto" 5 (eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Anhang B: Ergebnisse der Experteninterviews

Ergebnisse Experteninterview - virtuelle Mobilitat:

Expertenbereich: Institut für Mobilitatsforschung (BMW)

1. Frage: Was glauben Sie, wie leicht Ihnen die Nutzung der virtuellen Mobilitat fallen würde?

Ergebnis Onlinebefragung: Die Benutzung wird Lander- und Generationen- übergreifend als tendenziell leicht eingeschatzt (über 75%).

Expertenmeinung: Stimmt zu. Allerdings fallt die Nutzung nur bei ersetzten, persönlichen Begegnungen leicht. Die Nutzung der virtuellen Mobilitat wird in den Bereichen Shopping und Tourismus deutlich schwerer fallen.

2. Frage: Wie stark waren Ihre Befürchtungen oder gar Angste, wenn Sie an die Nutzung von virtueller Mobilitat denken?

Ergebnis Onlinebefragung: Generell sehr niedrige Befürchtungen aber etwas Skepsis bei der Generation Z.

Expertenmeinung: FF01: Was ist der Grund für die Skepsis an der virtuellen Mobilitat? H: Gründe für die Skepsis könnte Angste vor dem Eindringen der Technologie in das Privatleben sein oder die Angst vor einer schlechteren Work­Life-Balance, da die virtuelle Mobilitat überall genutzt werden kann.

3. Frage: Welche Bedeutung würden Sie der virtuellen Mobilitat auf dem Weltmarkt in 10 Jahren zuschreiben?

Ergebnis der Onlinebefragung: Etwa 40% der Befragten sehen bereits in 10 Jahren einen Massenmarkt.

Expertenmeinung: Aufgrund der Nutzung der 5G und 6G Netze wird die Wahrscheinlichkeit des Massenmarktes für die virtuelle Mobilitat auf 90% geschatzt.

Weitere Fragestellungen: FF02: Ersetzt oder erganzt die virtuelle Mobilitat die physische Mobilitat? FF03: Halt das "Travel Time Budget"* von 70 min pro Tag (Deutschland) auch dann, wenn die Pendelfahrten durch die virtuelle Mobilitat entfallen?

*Travel Time Budget: Eine stabile tagliche Menge an Zeit, die die Menschen für Reisen zur Verfügung stellen (Metz, 2008).

Ergebnisse Experteninterview - Elektroauto:

Expertenbereich: Mobile Service Management (Tesla)

1. Frage: In wie weit glauben Sie, dass ein Elektroauto für Sie nützlich sein könnte? Ergebnis Onlinebefragung: Die deutschen Befragten sind noch auffallig skeptisch gegenüber dem Nutzen durch das Elektroauto.

Expertenmeinung: FF04 Was sind die Gründe für die Skepsis bei der deutschen Bevölkerung? Auch im Vergleich zu anderen Landern? H: Die Skepsis kann durch eine bessere Aufklarung der Vorteile von Elektroautos gemindert werden. FF05 Welche Anforderungen muss ein Elektroauto erfüllen, damit es in den Alltag eines typischen deutschen Haushaltes integriert werden kann?

2. Frage: Wie würden Sie die derzeitige gesellschaftliche Diskussion und die generellen Erwartungen in Bezug auf Elektroautos beschreiben?

Ergebnis der Onlinebefragung: Über 40% der befragten Deutschen, tendieren zu „eher überzogenen Erwartungen“ an das Elektroauto.

Expertenmeinung: H: Durch eine bessere Aufklarung können realistische Erwartungen an das Elektroauto, bei der Bevölkerung erzeugt werden. Angste vor Veranderungen liegen im Wesen des Menschen Bsp. Veranderung von Verbrennerfahrzeugen zu Elektrofahrzeugen.

3. Frage: Welche Bedeutung würden Sie dem Elektroauto in 20 Jahren zuschreiben? Ergebnis der Onlinebefragung: Im Vergleich zu den Massenmarkt-Erwartun- gen in Süd-Korea (fast 75%) herrscht nach wie vor Skepsis in Deutschland. Expertenmeinung: Experte kann sich nicht vorstellen, dass in 20 Jahren, Skepsis in Deutschland herrscht. H: In 20 Jahren ist die Skepsis gegenüber den Verbrenn- erfahrzeugen gröBer als die der Elektroautos.

Weitere Fragestellungen: FF06 Wie beeinflussen Hybridfahrzeuge die Akzeptanz von reinen Elektroautos? Bsp.: Porsche Panamera E Hybrid bekommt Privilegien wie, Steuervorteile und kostenlose Parkplatze in Stuttgart. Allerdings ist durch die Hybridisie- rung kein ökologischer Vorteil vorhanden. Führt dies zu einer negativen Beeinflussung der Akzeptanz von reinen Elektroautos?

Ergebnisse Experteninterview - automatisiert fahrendes Auto:

Expertenbereich: Autonomous Driving - Projekt Athena Daimler in Kooperation mit Bosch in San José.

1. Frage: In wie weit glauben Sie, dass ein automatisiert fahrendes Auto für Sie nützlich sein könnte?

Ergebnis der Onlinebefragung: Tendenziell herrscht eine ausgewogene Einschatzung des Nutzens an automatisiert fahrende Autos, wobei insbesondere junge Menschen vom Nutzen überzeugt sind.

Expertenmeinung: Stimmt zu. FF07: Wie kann eine gesellschaftliche Erkenntnis für einen potenziellen Nutzen durch das automatisiert fahrende Auto geschaffen werden? H: Eine Aufklarung der Bevölkerung über die Vorteile und Sicherheit des automatisiert fahrenden Autos kann zur Überzeugung beitragen. Bsp. Probefahrten mit Passanten. FF08: Wie können verschiedene Altersgruppen an die Nutzung des automatisiert fahrenden Autos herangeführt werden?

2. Frage: Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie in Zukunft ein automatisiert fahrendes Auto nutzen würden?

Ergebnis der Onlinebefragung: Babyboomer halten es tendenziell für unwahr- scheinlich, dass sie ein automatisiert fahrendes Auto nutzen werden.

Expertenmeinung: Babyboomer sehen keinen Nutzen im automatisierten Fahren. Babyboomer denken nicht, dass sie automatisiert fahrende Autos noch erleben werden. FF09: Welche Chancen bieten automatisiert fahrende Autos, im Vergleich zu manuellen Autos, für beeintrachtigte Personen? H: Durch automatisiert fahrende Autos kann sich die Mobilitat von beeintrachtigten Menschen erhöhen.

3. Frage: Wie stark waren Ihre Befürchtungen oder gar Angste, wenn Sie an die Nutzung eins automatisiert fahrenden Autos denken?

Ergebnis Onlineumfrage: Keine Generationenabhangigkeit bei Befürchtungen. Expertenmeinung: Interessant, dass kein Unterschied besteht. FF10: Welche Befürchtungen an das automatisiert fahrende Auto haben die unterschiedlichen Generationen?

Ergebnis Onlineumfrage: Starkere Befürchtungen in Deutschland als in Süd- Korea.

Expertenmeinung: FF11: Warum ist die Befürchtung an das automatisiert fahrende Auto in Deutschland höher als in Süd-Korea? H: Die Süd-Koreaner sind allgemein aufgeschlossener gegenüber neuem und vor allem gegenüber Technik. Ergebnis Onlineumfrage: Mehr als 90% der befragten haben zumindest geringe Befürchtungen.

Expertenmeinung: Verkehr bzw. Mobilitat ist generell durch die hohen Geschwindigkeiten gefahrlich, weshalb Befürchtungen bestehen. AuBerdem bestellen allgemein Angste gegenüber neuen Technologien.

4. Frage: Wie würden Sie die derzeitige gesellschaftliche Diskussion und die generellen Erwartungen in Bezug auf automatisiert fahrende Autos beschreiben? Ergebnis der Onlineumfrage: Thema wird Generationen- und Lander-unabhan- gig als „eher überzogen dargestellt“ eingeschatzt (etwa 60% der Befragten). Expertenmeinung: Durch Versprechungen von OEMs, welche zeitlich nicht eingehalten werden können, werden falsche Erwartungen geweckt. „Überzogene Erwartungen“ betrifft die zeitlichen Versprechen der Hersteller und nicht den technologischen Nutzen durch automatisiert fahrende Autos.

Weitere Fragestellungen: FF12: Wie kann eine Akzeptanz für automatisiert fahrende Autos geschaffen werden? FF13: Wie können Angste und Befürchtungen an das automa- tisiert fahrende Auto verringert werden? FF14: Wie kann der Nutzen durch das automatisiert fahrende Auto besser vermittelt werden?

Ergebnisse Experteninterview - vernetzte Mobilitatsdienste:

Expertenbereich: Project Coordination Smart Cities Reach Now (Moovel)

1. Frage: In wie weit glauben Sie, dass vernetzte Mobilitatsdienste für Sie nützlich sein könnten?

Ergebnis der Onlinebefragung: Vernetzte Mobilitatsdienste werden von 2/3 der Befragten als nützlich eingeschatzt.

Expertenmeinung: Stimmt zu. H: GroBstadtbewohner benötigen kein Auto mehr, da die Mobilitatsinfrastruktur sehr gut ausgebaut ist. FF15: Welche Auswirkungen haben vernetzte Mobilitatsdienste auf die Automobilhersteller? Ergebnis der Onlinebefragung: Positive Tendenz bei jüngeren Gruppen- knapp 80% glauben an den Nutzen.

Expertenmeinung: H. Für die jüngeren Generationen ist das Privatauto kein Statussymbol.

2. Frage: Was glauben Sie, wie leicht Ihnen die Nutzung vernetzter Mobilitats- dienste fallen würde?

Ergebnis der Onlinebefragung: Generationen-übergreifend wird die Bedienung als leicht angesehen.

Expertenmeinung: Interessantes, positives Ergebnis. FF16: Wie müsste ein vernetzter Mobilitatsdienst aussehen, bei welchem keine Generationen ausgegrenzt werden?

Ergebnis der Onlinebefragung: Die deutschen Befragten zeigen mehr Skepsis als die Befragten aus den USA und Süd-Korea.

Expertenmeinung: Die deutsche Bevölkerung ist generell nicht offen gegenüber neuen Technologien. FF17: Warum sind die Deutschen gegenüber vernetzten Mobilitatsdiensten skeptischer als andere Lander? H: Deutschland gilt als „Autoland“, weshalb das Autofahren beliebt ist.

3. Frage: Werden vernetzte Mobilitatsdienste künftig einen Einfluss auf Ihre alltagliche Mobilitat haben?

Ergebnis der Onlinebefragung: Grundsatzlich hohe Erwartung an vernetzte Mobilitatsdienste bezüglich der persönlichen Relevanz.

Expertenmeinung: H: Hohe Erwartung bezüglich der persönlichen Relevanz an vernetzte Mobilitatsdienste, begründet auf deren Nachhaltigkeit. FF18: Wie können die hohen Erwartungen an den persönlichen Nutzen durch vernetzte Mobilitatsdienste aufrecht gehalten werden?

Ergebnis der Onlinebefragung: Aber auch einige Skeptiker in den West- Markten (Deutschland und USA).

Expertenmeinung: H: Die Skepsis gegenüber vernetzte Mobilitatsdienste besteht aufgrund dessen, dass damit bisher noch kein Geld verdient wurde. H: Langfris- tiger Nutzen durch die vernetzten Mobilitatsdienste wurde teilweise noch nicht verstanden.

4. Frage: Wie würden Sie die derzeitige gesellschaftliche Diskussion und die generellen Erwartungen in Bezug auf vernetzte Mobilitatsdienste beschreiben?

Ergebnis der Onlinebefragung: Öffentliche Wahrnehmung des Themas wird generationenübergreifend ausgewogen bewertet.

Expertenmeinung: Stimmt zu. Auch Politik zeigt, dass das Thema vernetzte Mobilitatsdienste relevant ist, denn das Personenbeförderungsgesetz wurde auf vernetzte Mobilitatsdienste angepasst. FF19: Was können Anbieter von vernetzten Mobilitatsdiensten und die Politik unternehmen, um die öffentliche Wahrnehmung der vernetzten Mobilitatsdienste zu beeinflussen?

Weitere Fragestellungen: FF20: Hat die Einfachheit bei der Bedienung eines vernetzten Mobilitatsdienstes Auswirkungen auf das Erreichen der kritischen Menge (Rentabilitats- grenze)?

Ergebnisse Experteninterview - autonomes Flugtaxi:

Expertenbereich: Business Development Management (Volocopter)

1. Frage: In wie weit glauben Sie, dass ein autonomes Flugtaxi für Sie nützlich sein könnte?

Ergebnis der Onlinebefragung: Hohe Ablehnung bzw. in Fragestellung des Nutzens in den Westmarkten (Deutschland & USA).

Expertenmeinung: FF21: Wie wirkt sich die Verfügbarkeit von anderen Verkehrsmitteln auf die Akzeptanz des autonomen Flugtaxis aus? H: Aufgrund der besseren Mobilitatsinfrastruktur in den Westmarkten (gegenüber dem asiatischen Markt) ist die Ablehnung des autonomen Flugtaxis höher. H: Die Bevölkerung glaub nicht an einen Einsatz von autonomen Flugtaxis „vor der eigenen Tür“, weshalb der Nutzen in Frage gestellt wird. Die Bevölkerung lehnt aber nicht die Technik ab.

2. Frage: Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie in Zukunft ein autonomes Flugtaxi nutzen würden?

Ergebnis der Onlinebefragung: Tendenzielle Infragestellung der Nutzungsrele- vanz.

Expertenmeinung: FF22: Wann ware die Nutzung eines autonomen Flugtaxis relevant? Bei Volocopter: Nutzen = Zeitersparnis. H: Die Nutzung von autonomen Flugtaxis wird als nicht relevant empfunden, da einige Menschen keinen erhebli- chen Verkehr auf Ihrer Pendelstrecke haben.

Ergebnis der Onlinebefragung: Niedrigere Nutzungsrelevanz in Stadten mit weniger als 1 Mio. Einwohner.

Expertenmeinung: Stimmt zu. H: Die niedrige Nutzungsrelevanz gegenüber autonomer Flugtaxis in Stadten mit weniger als 1 Mio. Einwohner hat mehrere Gründe. Erstens weniger Verkehr, zweitens können Strecken mit dem Fahrrad zurückgelegt werden und drittens ist die Stadtflache zu gering für den Einsatz von autonomen Flugtaxis.

3. Frage: Wie stark waren Ihre Befürchtungen oder gar Angste, wenn Sie an die Nutzung eines autonomen Flugtaxis denken?

Ergebnis der Onlinebefragung: Generationenunabhangige Befürchtungen bezüglich der Nutzung.

Expertenmeinung: H: Die Befürchtungen gegenüber autonomen Flugtaxis werden durch Flüge über bewohnte Gebiete und aufgrund der niedrigen Flughöhe ausgelöst. H: Aufgrund aktueller Ereignisse (Absturz eines Boeing-Flugzeugs durch Softwarefehler) vertrauen Menschen der Technik weniger als anderen Menschen.

Ergebnis der Onlinebefragung: Über 2/3 der Befragten haben starke Befürchtungen - etwa 30% mit sehr starken Befürchtungen.

Expertenmeinung: FF23: Was sind die Ursachen für Befürchtungen gegenüber dem autonomen Flugtaxi? FF24: Welche Auswirkungen haben Ereignisse wie der Boeing-Absturz auf die Befürchtungen gegenüber autonomen Flugtaxis?

4. Frage: Wie würden Sie die derzeitige gesellschaftliche Diskussion und die generellen Erwartungen in Bezug auf das autonome Flugtaxi beschreiben?

Ergebnis der Onlinebefragung: Öffentliche Diskussion wird ausgewogen wahr- genommen.

Expertenmeinung: FF25: Über welche Kanale wird die öffentliche Diskussion wahrgenommen? FF26: Wie (positiv/negativ) wird die Diskussion über autonome Flugtaxis wahrgenommen?

Weitere Fragestellungen: FF27: Andert sich die Akzeptanz gegenüber Flugtaxis, wenn es zu Beginn eine Phase von 1-5 Jahre gibt, in welcher ein Pilot das Gerat steuert? FF28: Wie können die Angste vor dem Flugtaxi genommen werden? FF29: Würde die Gesellschaft lieber in einem autonomen Auto oder in einem autonomen Flugtaxi befördert werden? FF30: Wie verandern sich die Angste, wenn mehrere Personen im Flugtaxi sitzen?

Ergebnisse Experteninterview - Elektro Tretroller:

Expertenbereich: Public Policy DACH (Lime Bike)

1. Frage: In wie weit glauben Sie, dass Elektro-Tretroller für Sie nützlich sein könnten?

Ergebnis der Onlinebefragung: Sehr hohe Ablehnung bzw. Infragestellung des Nutzens in Deutschland (50,8%).

Expertenmeinung: FF28: Woher kommt die hohe Ablehnung der Elektro- Tretroller in Deutschland? FF29: Woher kommt generell die „German Angst for Technologies”?

Ergebnis der Onlinebefragung: Positivere Nutzenerwartung bei Digital Natives (Generation X + Y).

Expertenmeinung: FF30 Warum sehen Digital Natives den Nutzen von Elektro- Tretroller positiver als andere Generationen? H: Digital Natives legen mehr Wert auf Nachhaltigkeit bei der Mobilitat, als andere Generationen.

Ergebnis der Onlinebefragung: Eher niedrigerer Nutzenerwartung in Stadten unter 1 Mio. Einwohner.

Expertenmeinung: Wird nicht bestatigt, da Lime Bike auch in vielen deutschen Stadten mit ca. 100.000 Einwohnern vertreten ist und die Scooter auch dort genutzt werden.

2. Frage: Wie stark waren Ihre Befürchtungen oder gar Angste, wenn Sie an die Nutzung eines Elektro-Tretrollers denken?

Ergebnis der Onlinebefragung: Zu 80% sind mindestens geringe Befürchtun­gen vorhanden.

Expertenmeinung: FF31: Welche Befürchtungen haben Nutzer gegenüber Elektro-Tretroller? H: Nutzer von Elektro-Tretroller befürchten hauptsachlich Unfalle.

Ergebnis der Onlinebefragung: Eine leichte Skepsis bei der Generation „Baby- boomed ist vorhanden.

Expertenmeinung: FF32: Warum haben Babyboomer Skepsis in Bezug auf die Elektro-Tretroller Nutzung, aber nicht bei der Nutzung von Elektro-Fahrrader (Babyboomer gröBte Nutzergruppe)?

3. Frage: Welche Bedeutung würden Sie dem Elektro-Tretroller auf dem Mobilitatsmarkt in 10 Jahren zuschreiben?

Ergebnis der Onlinebefragung: Die Digital Natives glauben zu etwa 1/3 an einen Massenmarkt für Elektro-Tretroller in 10 Jahren.

Expertenmeinung: In Zukunft werden Elektro-Tretroller Services mehrere Vehicle auf ihrer Plattform anbieten und mit diesem Mikromobilitatsangebot den Massenmarkt erreicht haben. FF33: Welche Auswirkungen auf den Nutzen und die Akzeptanz von Elektro-Tretroller, haben Auto-Fahrverbote in Innenstadten?

Weitere Fragestellungen: FF34: Sind die Befürchtungen vor Verkehrsunfallen der Hauptgrund für die Angste an Elektro-Tretroller? FF35: Ist das Falschparken der Elektro- Tretroller der Hauptgrund für die geringe Akzeptanz in Deutschland? FF36: Wie beeinflusst das stationsbasierte Ausleihen von Elektro-Tretroller an Hauptverkehrspunk- ten (z.B. Sehenswürdigkeiten) deren Akzeptanz?

Literatur

Adams, D.A., R.R. Nelson und P.A. Todd, 1992. Perceived Usefulness, Ease of Use, and Usage of Information Technology: A Replication.

Agora Verkehrswende, 2019. 12 Thesen der Verkehrswende [online]. 10. Februar 2019 [Zugriff am: 2. Februar 2020]. Verfügbar unter: https://www.agora-verkehrs- wende.de/12-thesen/

Al Haddad, C., 2018. Identifying the Factors Affecting the Use and Adoption of Urban Air Mobility [online] [Zugriff am: 10. Dezember 2019]. Verfügbar unter: https://media- tum.ub.tum.de/doc/1482026/1482026.pdf

Albers, S. und O. Gassmann, Hg., 2005. Handbuch Technologie- und Innovationsma- nagement. Strategie - Umsetzung - Controlling [online]. Wiesbaden: Gabler Verlag. Verfügbar unter: http://gbv.eblib.com/patron/FullRecord.aspx?p=1998583

Allen, M.T. und G.W. Austin, 2001. The role of formal survey research methods in the appraisal body of knowledge - ProQuest [online] [Zugriff am: 5. Januar 2020]. Verfüg- bar unter: https://search.proquest.com/open- view/30727f6b8d5e86c32145a6257f0f9c09/1?pq-origsite=gscholar&cbl=35147

Altenburg, S., H.-P. Kienzler und A. auf der Maur, 2018. Einführung von Automatisie- rungsfunktionen in der Pkw-Flotte [online] [Zugriff am: 10. Januar 2020]. Verfügbar unter: https://www.prognos.com/uploads/tx_atwpubdb/ADAC_Automatisiertes_Fah- ren_Endbericht_final.pdf

Belz, C., M. Schögel und T. Tomczak, 2007. Innovation Driven Marketing. Vom Trend zur innovativen Marketinglösung [online]. Wiesbaden: Gabler Verlag / Springer Fach- medien Wiesbaden GmbH Wiesbaden. Verfügbar unter: http://gbv.eblib.com/pat- ron/FullRecord.aspx?p=747685

Benbasat, I. und H. Barki, 2007. Quo vadis TAM? [online]. Journal of the Association for Information Systems, 8(4), 211-218. Journal of the Association for Information Sys­tems.

Berekoven, L., W. Eckert und P. Ellenrieder, 2009. Marktforschung. Methodische Grundlagen und praktische Anwendung. 12., überarbeitete und erweiterte Auflage. Wiesbaden: Gabler Verlag / GWV Fachverlage GmbH Wiesbaden.

Berliner Verkehrsbetriebe, 2019. Jelbi - alle Mobilitatsangebote Berlins in einer App. [online] [Zugriff am: 10. Januar 2020]. Verfügbar unter: https://www.jelbi.de/

Bemos, R. und N. Lucca, 2006. Qualitative Methodology in Counseling Research: Re­cent Contributions and Challenges for a New Century [online]. Journal of Counseling & Development, 84(2), 174-186. ISSN 07489633.

Blessin, B., 1998. Innovations- und Umweltmanagement in kleinen und mittleren Un- ternehmen. Dissertation. Hohenheimer volkswirtschaftliche Schriften. Band 29.

Brosius, H.-B., A. Haas und F. Koschel, 2016. Methoden der empirischen Kommunika- tionsforschung. Eine Einführung. 7., überarbeitete und aktualisierte Auflage. Wiesba­den: Springer VS. Studienbücher zur Kommunikations- und Medienwissenschaft.

Brown, D.J. und R.G. Lord, 1999. The utility of experimental research in the study of transformational/charismatic leadership [online]. The Leadership Quarterly, 10(4), 531­539. ISSN 10489843.

Bullinger, H.-J., 1994. Einführung in das Technologiemanagement. Modelle, Methoden, Praxisbeispiele. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag. Technologiemanagement - Wett- bewerbsfahige Technologieentwicklung und Arbeitsgestaltung.

Bullinger, H.-J., 2012. Fokus Technologiemarkt. Technologiepotenziale identifizieren - Marktchancen realisieren [online]. München: Hanser. Verfügbar unter: http://www.han- ser-elibrary.com/isbn/9783446433236

Burkhardt, T., M. Kühhirt, G. Golze und U. Buscher, 2015. Technologieakzeptanz und Rahmenbedingungen der Elektromobilitat. In: H. Proff, Hg. Entscheidungen beim Über- gang in die Elektromobilitat. Technische und betriebswirtschaftliche Aspekte. Wiesba­den: Springer Gabler, S. 155-167.

Canzler, W. und D. Wittowsky, 2016. The impact of Germany's Energiewende on the transport sector - Unsolved problems and conflicts [online]. Utilities Policy, 41, 246­251. ISSN 09571787.

Carlsson, C., J. Carlsson, K. Hyvönen, J. Puhakainen und P. Walden, 2006. Adoption of Mobile Devices/Services — Searching for Answers with the UTAUT [online]. unde­fined. undefined. Verfügbar unter: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&ar- number=1579556

Chuttur, M., 2009. Overview of the Technology Acceptance Model: Origins, Develop­ments and Future Directions [online] [Zugriff am: 5. Dezember 2019]. Verfügbar unter: https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1289&context=sprouts_all

Cint AB, 2020. Cint | Analysen-Austausch-Plattform | Verbundene Daten-Analyse [on­line] [Zugriff am: 24. Januar 2020]. Verfügbar unter: https://www.cint.com/de/

Creswell, J.W. und P. Clark, 2017. Designing and conducting mixed methods research. Third edition. Los Angeles: Sage.

Davis, F.D. und V. Venkatesh, 1996. A critical assessment of potential measurement bi­ases in the technology acceptance model: three experiments [online]. International Jour­nal of Human-Computer Studies, 45(1), 19-45. ISSN 1071-5819.

Davis, F.D., 1986. A technology acceptance model for empirically testing new end-user information systems : theory and results [online]. Verfügbar unter: https://dspace.mit.edu/bitstream/1721.1/15192/2/14927137-MIT.pdf

Davis, F.D., 1989. Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology [online]. MIS Quarterly, 13(3), 319. ISSN 02767783.

Davis, F.D., 1993. User acceptance of information technology: system characteristics, user perceptions and behavioral impacts [online]. International Journal of Man-Machine Studies, 38(3), 475-487. ISSN 00207373.

Davis, F.D., R.P. Bagozzi und P.R. Warshaw, 1992. Extrinsic and Intrinsic Motivation to Use Computers in the Workplace1 [online]. Journal of Applied Social Psychology, 22(14), 1111-1132. ISSN 0021-9029.

Dethloff, C., 2004. Akzeptanz und Nicht-Akzeptanz von technischen Produktinnovatio- nen. Zugl.: Köln, Univ., Diss., 2004. Lengerich: Pabst Science Publ. Beitrage zur Wirt- schaftspsychologie. 6.

Deutsches Institut für Urbanistik gGmbH, 2017. Verkehrswende in Stadt und Umland [online] [Zugriff am: 2. Februar 2020]. Verfügbar unter: https://difu.de/veranstaltun- gen/2017-06-01/verkehrswende-in-stadt-und-umland.html

Dudenhöffer, K., 2015. Akzeptanz von Elektroautos in Deutschland und China. Eine Untersuchung von Nutzungsintentionen im Anfangsstadium der Innovationsdiffusion [online]. Zugl.: Duisburg-Essen, Univ., Diss., 2014. Wiesbaden: Springer Gabler. Ver- fügbar unter: http://ebooks.ciando.com/book/index.cfm/bok_id/1869223

Egan, T.M., 2005. Factors Influencing Individual Creativity in the Workplace: An Ex­amination of Quantitative Empirical Research [online]. Advances in Developing Human Resources, 7(2), 160-181. ISSN 1523-4223.

EnBW, 2019. Elektrisch in die Zukunft? - Verkaufszahlen der Elektroautos [online] [Zugriff am: 10. Januar 2020]. Verfügbar unter: https://www.enbw.com/blog/trends/elektrisch-in-die-zukunft-verkaufszahlen-der-elekt- roautos/

Fazel, L., 2014. Akzeptanz von Elektromobilitat. Entwicklung und Validierung eines Modells unter Berücksichtigung der Nutzungsform des Carsharing [online].

Zugl.:Chemnitz, Techn. Univ., Diss., 2013. Wiesbaden: Springer Gabler. Schriften zum europaischen Management. Verfügbar unter: http://gbv.eblib.com/patron/FullRe- cord.aspx?p=1697437

Feige, 2018. I. Publikationen - ifmo, Institut für Mobilitatsforschung [online] [Zugriff am: 14. Januar 2020]. Verfügbar unter: https://www.ifmo.de/publikationen.html?k=Vir- tuelle%20Mobilit%C3%A4t

Garnter Inc., 2019. Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies, 2019 [online]. 28. August 2019 [Zugriff am: 23. Dezember 2019]. Verfügbar unter: https://blogs.gartner.com/smarterwithgartner/fi- les/2019/08/CTMKT_741609_CTMKT_for_Emerging_Tech_Hype_Cycle_LargerText- 1.png

Gartner Inc., 2019. Hype Cycle for Transportation Industry, 2019 [online] [Zugriff am: 23. Dezember 2019]. Verfügbar unter: https://www.gartner.com/en/documents/3953714/hype-cycle-for-transportation-in- dustry-2019

Gerdes, D.A. und J. Conn, 2001. A User-Friendly Look at Qualitative Research Meth­ods [online]. The Physical Educator, 58(4). ISSN 2160-1682. Verfügbar unter: https://js.sagamorepub.com/pe/article/download/3805/3349

Google Scholar, 2020. technology acceptance model - Google Scholar [online]. 16. Marz 2020 [Zugriff am: 16. Marz 2020]. Verfügbar unter: https://scholar.google.com/scholar?q=technology+acceptance+mo- del&hl=en&as_sdt=0%2C5&as_ylo=2011&as_yhi=2011

Götz, K., G. Sunderer, B. Birzle-Harder und J. Deffner, 2012. Attraktivitat und Akzep- tanz von Elektroautos : Ergebnisse aus dem Projekt OPTUM - Optimierung der Um- weltentlastungspotenziale von Elektrofahrzeugen [online]. Verfügbar unter: http://publi- kationen.ub.uni-frankfurt.de/documents/25211/st-18-isoe-2012.pdf

Grandl, G., J. Cachay und J. Salib, 2018. The Future of Vertical Mobility - A Porsche Consulting study (c) 2018.

Harvey, F., 2020. One in five Europeans exposed to harmful noise pollution - study | Society | The Guardian [online]. 15. Marz 2020 [Zugriff am: 15. Marz 2020]. Verfügbar unter: https://www.theguardian.com/society/2020/mar/05/one-in-five-europeans-expo- sed-to-harmful-noise-pollution-study

Hauschildt, J., 2004. Innovationsmanagement. 3., völlig überarb. und erw. Aufl. Mün­chen: Vahlen. Vahlens Handbücher der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften.

Hengsberg, A., 2018. Trendforschung: wie man relevante Trends identifiziert [online] [Zugriff am: 19. Dezember 2019]. Verfügbar unter: https://www.lead-innova- tion.com/blog/trendforschung-wie-man-relevante-trends-identifiziert

Herenz, G., 2019. Die mobile Zukunft in der Röhre - Hyperloop - Trend Report [on­line] [Zugriff am: 14. Januar 2020]. Verfügbar unter: https://www.trendreport.de/die- mobile-zukunft-in-der-roehre-hyperloop/

Hildebrandt, A. und W. LandhauBer, Hg., 2019. CSR und Energiewirtschaft. 2. Auflage. Management-Reihe Corporate Social Responsibility.

Holden, R.J. und B.-T. Karsh, 2010. The Technology Acceptance Model: Its past and its future in health care [online]. Journal of Biomedical Informatics, 43(1), 159-172. ISSN 1532-0464.

Homburg, C., 2017. Marketingmanagement. Strategie - Instrumente - Umsetzung - Un- ternehmensführung. 6., überarbeitete und erweiterte Auflage. Wiesbaden: Springer Gab­ler.

Hubona und Cheney, Jan. 1994. System effectiveness of knowledge-based technology: the relationship of user performance and attitudinal measures. In: Chenxi Wang, A. Carzaniga, D. Evans und A.L. Wolf, Hg. Hawaii International Conference on System Sciences, 27th. Vol. 5: Biotechnology. Los Alamitos: IEEE Computer Society Press, S. 532-541.

Hung, S.-Y., C.-Y. Ku und C.-M. Chang, 2003. Critical factors of WAP services adop­tion: an empirical study [online]. Electronic Commerce Research and Applications, 2(1), 42-60. ISSN 15674223.

Huntington, S.P., 2015. Kampf der Kulturen. Die Neugestaltung der Weltpolitik im 21. Jahrhundert. München: Goldmann Verlag.

Hurmerinta-Peltomaki, L. und N. Nummela, 2006. Mixed methods in international busi­ness research: A value-added perspective [online]. Management International Review, 46(4), 439-459. ISSN 0938-8249. Ilg, P., 2016. Verkehr: "30 Prozent der Autos würden reichen" [online]. 26. September 2016 [Zugriff am: 2. Februar 2020]. Verfügbar unter: https://www.zeit.de/mobili- taet/2016-09/verkehr-autos-carsharing-elektromobilitaet-agora-verkehrswende

John C. Mankins, 1995. Technology Readiness Levels [online]. Office of Space Access and Technology NASA. Office of Space Access and Technology NASA [Zugriff am: 10. Januar 2020]. Verfügbar unter: https://aiaa.kavi.com/apps/group_public/down- load.php/2212/TRLs_MankinsPaper_1995.pdf

Jung, Y., B. Perez-Mira und S. Wiley-Patton, 2009. Consumer adoption of mobile TV: Examining psychological flow and media content [online]. Computers in Human Beha­vior, 25(1), 123-129. ISSN 07475632.

Knoflacher, H., 1996. Zur Harmonie von Stadt und Verkehr. Freiheit vom Zwang zum Autofahren. 2., verb. und erw. Aufl. Wien: Böhlau.

Kohler, O., 1994. Technologie-Management in schweizerischen kleinen und mittelgros- sen Unternehmen [online] [Zugriff am: 29. Dezember 2019]. Verfügbar unter: https://www.research-collection.ethz.ch/bitstream/handle/20.500.11850/141544/eth- 39328-01.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Kreutzer, R.T., 2015. Der Gartner Hype Cycle als prognostischer Hintergrund. In: R.T.

Kreutzer, Hg. Digitale Revolution. Auswirkungen auf das Marketing. Wiesbaden: Springer Gabler, S. 3-6.

Kriener, M., 2017. China elektrisiert - LMd [online] [Zugriff am: 2. Februar 2020]. Ver- fügbar unter: https://www.monde-diplomatique.de/!5373698

Kroeber-Riel, W. und A. Gröppel-Klein, 2013. Konsumentenverhalten. 10., überarb., aktualisierte und erg. Aufl. München: Vahlen. Vahlens Handbücher der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften.

LeBeau, P., 2019. Waymo Starts Commercial Ride Share Service [online] [Zugriff am: 10. Januar 2020]. Verfügbar unter: http://dutchessny.gov/departments/plan- ning/docs/Waymo-Starts-Commercial-Ride-Share-Service.pdf

Lee, Y., K.A. Kozar und K.R.T. Larsen, 2003. The Technology Acceptance Model: Past, Present, and Future [online]. Communications of the Association for Information Systems, 12. Communications of the Association for Information Systems.

Legris, P., J. Ingham und P. Collerette, 2003. Why do people use information technol­ogy? A critical review of the technology acceptance model [online]. Information & Management, 40(3), 191-204. ISSN 03787206.

Lelieveld, J., 2017. Clean air in the Anthropocene [online]. Faraday discussions, 200, 693-703. Faraday discussions.

Lelieveld, J., J.S. Evans, M. Fnais, D. Giannadaki und A. Pozzer, 2015. The contribu­tion of outdoor air pollution sources to premature mortality on a global scale [online]. Nature, 525(7569), 367-371. Nature.

Letscher, M.G., 1990. Fad or Trend? How to Distinguish Them and Capitalize on Them [online]. Journal of Services Marketing, 4(3), 21-26. ISSN 0887-6045.

Leuschner, L., 2019. Tier Mobility [online] [Zugriff am: 14. Januar 2020]. Verfügbar unter: https://www.gruenderszene.de/datenbank/unternehmen/tier-mobility Liao, C.-H., C.-W. Tsou und M.-F. Huang, 2007. Factors influencing the usage of 3G mobile services in Taiwan [online]. Online Information Review, 31(6), 759-774. ISSN 1468-4527.

Link, C., G. Sammer und J. Stark, 2012. Abschatzung des Marktpotenzials und zukünf- tigen Marktanteils von Elektroautos [online]. e & i Elektrotechnik und Informations- technik, 129(3), 156-161. ISSN 0932-383X [Zugriff am: 10. Januar 2020].

Lorentz, B., 2019. Verkehrswende „made in Germany“.

Martin Gunnell, 2017. Research Methodologies: A Comparison of Quantitative, Quali­tative and Mixed Methods | LinkedIn [online] [Zugriff am: 2. Januar 2020]. Verfügbar unter: https://www.linkedin.com/pulse/research-methodologies-comparison-quantita- tive-mixed-methods-gunnell/

Metz, D., 2008. The limits to travel. How far will you go? [online]. London: Earthscan. Verfügbar unter: http://site.ebrary.com/lib/businesstitles/home.action

Michael Schnell, 2009. Hier dient das Technology Acceptance Model als eine Methode der Akzeptanzermittlung. [online] [Zugriff am: 30. Dezember 2019]. Verfügbar unter: http://www.michael-schnell.de/fileadmin/user_upload/PDF/Veroeffentlichungen/Ak- zeptanz.pdf

Mingers, J. und A.-W. Harzing, 2007. Ranking journals in business and management: a statistical analysis of the Harzing data set [online]. European Journal of Information Systems, 16(4), 303-316. ISSN 0960-085X.

Möhring, W. und D. Schlütz, 2010. Die Befragung in der Medien- und Kommunikati- onswissenschaft. Eine praxisorientierte Einführung. 2., überarbeitete Auflage. Wiesba­den: VS Verlag für Sozialwissenschaften / GWV Fachverlage GmbH Wiesbaden. Lehr- buch.

Moovel, 2019. ReachNow App [online] [Zugriff am: 10. Januar 2020]. Verfügbar unter: https://www.moovel.com/de/referenzen/reach-now-app

Morton, C., 2011. Electric Vehicles: Will Consumers get Charged Up? [online]. 17. Juli 2016 [Zugriff am: 14. Dezember 2019]. Verfügbar unter: https://www.research- gate.net/publication/259390089_Electric_Vehicles_Will_Consumers_get_Charged_Up

Mortsiefer, H., 2017. 7. eMobility Summit des Tagesspiegel [online] [Zugriff am: 2. Februar 2020]. Verfügbar unter: https://www.tagesspiegel.de/wirtschaft/7-emobility- summit-des-tagesspiegel-es-wird-ernst/19778848.html

Musk, E., 2013. Hyperloop Alpha [online] [Zugriff am: 10. Januar 2020]. Verfügbar un- ter: https://www.spacex.com/sites/spacex/files/hyperloop_alpha-20130812.pdf

Ozaki, R. und M. Dodgson, 2010. Adopting and consuming innovations [online]. Pro­metheus, 28(4), 311-326. ISSN 0810-9028.

Papacharissi, Z., 2009. The virtual geographies of social networks: a comparative analy­sis of Facebook, LinkedIn and ASmallWorld [online]. New Media & Society, 11(1-2), 199-220. ISSN 1461-4448.

Pletz, C. und B. Zinn, 2018. Technologieakzeptanz von virtuellen Lern- und Arbeitsum- gebungen in technischen Domanen [online].

Pluta, W., 2019. Virgin Hyperloop One: Saudi-Arabien bekommt einen Hyperloop - Golem.de [online]. Virgin Hyperloop One hat mit Saudi-Arabien den Bau eines For- schungs- und Entwicklungszentrums vereinbart, zu dem auch eine Teststrecke gehören wird. Standort wird eine Stadt, die gerade im Aufbau ist. [Zugriff am: 14. Januar 2020]. Verfügbar unter: https://www.golem.de/news/virgin-hyperloop-one-saudi-arabien-be- kommt-einen-hyperloop-1907-142803.html

Rauch, C., 2018. Urbanisierung: Die Stadt von morgen [online]. 21. Februar 2020 [Zu- griff am: 21. Februar 2020]. Verfügbar unter: https://www.zukunftsinstitut.de/artikel/ur- banisierung-die-stadt-von-morgen/

Ries, A. und J. Trout, 1993. The 22 immutable laws of marketing. Violate them at your own risk. New York, NY: HarperBusiness.

Robra-Bissantz, S. und C. Lattemann, Hg., 2019. Digital Customer Experience. Mit di­gitalen Diensten Kunden gewinnen und halten. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wies­baden. Edition HMD.

Rockström, J., O. Gaffney, J. Rogelj, M. Meinshausen, N. Nakicenovic und H.J. Schellnhuber, 2017. A roadmap for rapid decarbonization [online]. Science (New York, N.Y.), 355(6331), 1269-1271. Science (New York, N.Y.).

Rodrigue, J.-P., 2020. Geography of Transport Systems: ROUTLEDGE.

Sachverstandigenrat für Umweltfragen, 2017. Umsteuern erforderlich: Klimaschutz im Verkehrssektor.

Schade, J. und A. Engeln, 2008. Fortschritte der Verkehrspsychologie. Beitrage vom 45. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Psychologie. Wiesbaden: VS Verlag für Sozi- alwissenschaften / GWV Fachverlage GmbH Wiesbaden. Verkehrspsychologie.

Scholl, A., 2015. Die Befragung [online]. 3., überarb. Aufl. Konstanz: UVK-Verl.-Ges; UTB. UTB Kommunikationswissenschaft, Soziologie, Politikwissenschaft. 2413. Ver- fügbar unter: http://www.utb-studi-e-book.de/9783838540801

Schuett, S., 2014. Demografie-Management in der Praxis. Mit der Psychologie des Al- terns wettbewerbsfahig bleiben [online]. Berlin: Springer. Verfügbar unter: http://gbv.eblib.com/patron/FullRecord.aspx?p=1783262

Schuh, G., Hg., 2011. Technologiemanagement. Handbuch Produktion und Manage­ment 2. 2., vollst. neu bearb. und erw. Aufl. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag Berlin Heidelberg. VDI-Buch.

Segars, A.H. und V. Grover, 1993. Re-Examining Perceived Ease of Use and Useful­ness: A Confirmatory Factor Analysis [online]. MIS Quarterly, 17(4), 517. ISSN 02767783.

Seldén, L., 2005. On Grounded Theory - with some malice [online]. Journal of Docu­mentation, 61(1), 114-129. ISSN 0022-0418.

Simon, H., 1992. Preismanagement. Analyse - Strategie - Umsetzung. 2., vollstandig überarbeitete und erweiterte Auflage. Wiesbaden: Gabler Verlag.

Spannagel, C. und C. Bescherer, 2009. Computerbezogene Selbstwirksamkeitserwar- tung in Lehrveranstaltungen mit Computernutzung [online] [Zugriff am: 5. Dezember 2019]. Verfügbar unter: https://www.ph-ludwigsburg.de/fileadmin/subsites/2e-imix-t- 01/user_files/Journal_NEI_-_PDFs_fuer_Webauftritt/Section_A/Vo- lume_5_No_1_2009/NEI_Section_A_Vol._5_No._1_2009_p._23-43_-_Spannagel_Be- scherer_-_Computerbezogene_Selbstwirksamkeitserwartungen_in_Lehrveranstaltun- gen.pdf Spiegel-Gruppe, 2019. Volocopter: Voloport für Flugtaxis in Singapur vorgestellt - ma­nager magazin [online]. 21. Oktober 2019 [Zugriff am: 14. Januar 2020]. Verfügbar un- ter: https://www.manager-magazin.de/unternehmen/artikel/vokocopter-voloport-fuer- flugtaxis-in-singapur-vorgestellt-a-1292555.html

Stephan, B., 2018. Verkehrswende für Deutschland (Kurzfassung) | Greenpeace [online] [Zugriff am: 15. Marz 2020]. Verfügbar unter: https://www.greenpeace.de/si- tes/www.greenpeace.de/files/publications/20170830-greenpeace-kursbuch-mobilitaet- kurzfassung.pdf.pdf

Straub, D.W., 1994. The Effect of Culture on IT Diffusion: E-Mail and FAX in Japan and the U.S [online]. Information Systems Research, 5(1), 23-47. ISSN 1047-7047.

Stüber, E., 2011. Messung der Technologieakzeptanz von Kaufempfehlungen im Inter­nethandel [online]. In: E. Stüber und D. Baier, Hg. Personalisierung im internethandel. Die akzeptanz von kaufempfehlungen in der bekleidungsbranche. Wiesbaden [Ger­many]: Gabler, S. 79-119. [Zugriff am: 31. Dezember 2019]. Verfügbar unter: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-8349-6194-5_4.pdf

Sun, N., 2019. China's Pony.ai races Google to bring driverless cars to masses [online]. 26. Juli 2019 [Zugriff am: 10. Januar 2020]. Verfügbar unter: https://asia.nik- kei.com/Spotlight/Startups-in-Asia/China-s-Pony.ai-races-Google-to-bring-driverless- cars-to-masses

Teo, T., C.B. Lee, C.S. Chai und S.L. Wong, 2009. Assessing the intention to use tech­nology among pre-service teachers in Singapore and Malaysia: A multigroup invariance analysis of the Technology Acceptance Model (TAM) [online]. Computers & Educa­tion, 53(3), 1000-1009. ISSN 0360-1315.

Thielsch, M.T., 2012. Praxis der Wirtschaftspsychologie. Themen und Fallbeispiele für Studium und Anwendung. Münster: Monsenstein und Vannerdat. MV Wissenschaft.

Thim, C., 2017. Technologieakzeptanz in Organisationen : ein Simulationsansatz.

Unger, F., Hg., 1986. Konsumentenpsychologie und Markenartikel. Heidelberg: Phy- sica-Verlag HD.

Venkatesh, Morris und Davis, 2003. User Acceptance of Information Technology: To­ward a Unified View [online]. MIS Quarterly, 27(3), 425. ISSN 02767783.

Venkatesh, V. und F.D. Davis, 2000. A Theoretical Extension of the Technology Ac­ceptance Model: Four Longitudinal Field Studies [online]. Management Science, 46(2), 186-204. ISSN 0025-1909.

Venkatesh, V. und H. Bala, 2008. Technology Acceptance Model 3 and a Research Agenda on Interventions [online]. Decision Sciences, 39(2), 273-315. ISSN 0011-7315.

Venkatesh, V., 2000. Determinants of Perceived Ease of Use: Integrating Control, In­trinsic Motivation, and Emotion into the Technology Acceptance Model [online]. Infor­mation Systems Research, 11(4), 342-365. ISSN 1047-7047.

Venkatesh, V., J.Y.L. Thong und X. Xu, 2012. Consumer Acceptance and Use of Infor­mation Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technol­ogy.

Webster, J. und J.J. Martocchio, 1992. Microcomputer Playfulness: Development of a Measure with Workplace Implications [online]. MIS Quarterly, 16(2), 201. ISSN 02767783.

Wu, I.-L. und K.-W. Wu, 2005. A hybrid technology acceptance approach for exploring e-CRM adoption in organizations [online]. Behaviour & Information Technology, 24(4), 303-316. ISSN 0144-929X.

Yarbrough, A.K. und T.B. Smith, 2007. Technology acceptance among physicians: a new take on TAM. United States.

Zoche, P., S. Kimpeler und M. Joepgen, Hg., 2002. Virtuelle Mobilitat: ein Phanomen mit physischen Konsequenzen? Zur Wirkung der Nutzung von Chat, Online-Banking und Online-Reiseangeboten auf das physische Mobilitatsverhalten ; mit 82 Tabellen. Berlin: Springer. Mobilitatsverhalten in der Freizeit.

Zukunftsinstitut GmbH, 2019a. Megatrend Mobilitat [online]. 5. September 2019 [Zu- griff am: 19. Dezember 2019]. Verfügbar unter: https://www.zukunftsinstitut.de/dos- sier/megatrend-mobilitaet/

Zukunftsinstitut GmbH, 2019b. Mobilitat Glossar [online]. 5. September 2019 [Zugriff am: 10. Januar 2020]. Verfügbar unter: https://www.zukunftsinstitut.de/arti- kel/mtglossar/mobilitaet-glossar/

Zukunftsinstitut GmbH, 2019c. Trends - Grundlagenwissen [online]. 5. September 2019 [Zugriff am: 19. Dezember 2019]. Verfügbar unter: https://www.zukunftsinstitut.de/arti- kel/trends-grundlagenwissen/

Zupancic, D., C. Belz und P. Biermann, 2004. Trends und Moden in Management und Marketing. St. Gallen: THEXIS. Thexis Fachbericht für Marketing. 2004/4.

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