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Empirische Identifikation von Nutzerpräferenzen bei Content-Plattformen

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Die Macht digitaler Plattformen

  • 1297 Accesses

Zusammenfassung

Das Silicon Valley gilt als das Machtzentrum einflussreicher digitaler Konzerne im Herzen von US-Bundesstaat Kalifornien. Nicht nur Apple und Microsoft haben dort ihren Sitz, auch Facebook und eBay siedelten sich genau dort an, um von der dortigen ungezähmten Technologie-Euphorie profitieren zu können. Es scheint abstrus, dass genau dieser Bundesstaat am 28. Juni 2018 dieser Euphorie Einhalt gebot: An jenem Tag verabschiedete die kalifornische Legislative den California Consumer Privacy Act. Er ist ein Gesetz, welches dem Markttreiben digitaler Konzerne Regeln vorschreibt und Menschen im digitalen Raum mehr Kontrolle über persönliche Daten gibt. Er führt zu einem umfassenden Recht zu wissen, was mit persönlichen Daten passiert und wer Zugriff darauf hat. Auch schützt es vor Diskriminierung, falls sich Menschen gegen die Offenlegung persönlicher Daten entscheiden. Nutzenden digitaler Medien wird somit die Freiheit zurückgegeben, selbst über die Offenlegung persönlicher Daten zu bestimmen. Bemerkenswerterweise wurde das Gesetz über alle Parteien hinweg einstimmig angenommen.

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Notes

  1. 1.

    Vgl. Bukaty (2021), S. 10 ff.

  2. 2.

    Die Europäische Union erließ mit der Datenschutz-Grundverordnung ein ähnliches Gesetz, welches es seit dem 25. Mai 2018 anzuwenden gilt.

  3. 3.

    Neuerer (2020), o.S.

  4. 4.

    Könau (2019), S. 26.

  5. 5.

    Vgl. Schüppenhauer (1998), S. 29; Kroeber-Riel/Gröppel-Klein (2019), S. 393 ff.; Meffert (1992), S. 23 f.

  6. 6.

    Vgl. Brehm (1966), S. 6; Helm/Steiner (2008), S. 165; Steiner (2007), S. 156.

  7. 7.

    Vgl. Hammann/Erichson (1994), S. 304 f.; Reiners (1996), S. 25.

  8. 8.

    Vgl. Trommsdorff/Teichert (2011), S. 126.

  9. 9.

    Im Vergleich dazu gibt es auch Sucheigenschaften (bzw. Inspektionseigenschaften), welche bereits vor dem Kauf beurteilt werden können. Näheres dazu bieten Weiber/Adler (1995a, S. 52).

  10. 10.

    Vgl. Weiber/Adler (1995a), S. 52; Weiber/Adler (1995b), S. 99 ff.

  11. 11.

    Vgl. Helm/Steiner (2008), S. 165; Trommsdorff/Teichert (2011), S. 285 f.

  12. 12.

    Vgl. Janis/Mann (1977), S. 227.

  13. 13.

    Vgl. Cattin/Wittink (1982), S. 46.

  14. 14.

    Schweikl (1985), S. 91.

  15. 15.

    Im Kontext von Präferenzmessungen wird auch gerne die Bezeichnung Merkmal, Attribut, Kriterium oder Faktor verwendet. Zwecks besserer Lesbarkeit wird im folgenden Verlauf unabhängig der zitierten Quellen die Bezeichnung Eigenschaft verwendet.

  16. 16.

    Vgl. Fischer (2001), S. 12.

  17. 17.

    Vgl. Lancaster (1966), S. 133.

  18. 18.

    Vgl. Weiber/Gabriel (2021), S. 54.

  19. 19.

    Vgl. Steiner (2007), S. 270.

  20. 20.

    Steiner (2007), S. 210.

  21. 21.

    Vgl. Steiner (2007), S. 173.

  22. 22.

    Vgl. Weiber/Gabriel (2021), S. 61; Jacob/Weiber (2015), S. 290 ff.; Mooi/Sarstedt (2011), S. 58 ff.; Steiner (2007), S. 207 ff.; Bruns/Jacob (2014), S. 384.

  23. 23.

    Vgl. Myers/Shocker (1981), S. 213.

  24. 24.

    Vgl. Schubert (1991), S. 32; Steiner (2007), S. 172.

  25. 25.

    Vgl. Schubert (1991), S. 180.

  26. 26.

    Vgl. Steiner (2007), S. 173; Schweikl (1985), S. 100; Gibson/Marder (2002), S. 48.

  27. 27.

    Vgl. Cooke (1991), S. 268 f.; Koppl (2018), S. 24; Schubert (1991), S. 180.

  28. 28.

    Vgl. Kahneman/Tversky (1977), S. 4–1.

  29. 29.

    Vgl. Steiner (2007), S. 209; Jacob/Weiber (2015), S. 292.

  30. 30.

    Vgl. Reddeker (2014), S. 39; Link (2003), S. 14.

  31. 31.

    Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 100.

  32. 32.

    Vgl. Melles (2001), S. 43; Steiner (2007), S. 271; Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 90.

  33. 33.

    Vgl. Steiner (2007), S. 259 f.; Mooi/Sarstedt (2011), S. 59 f.

  34. 34.

    Vgl. Müller-Hagedorn/Vornberger (1979), S. 188; Reiners (1996), S. 40.

  35. 35.

    Vgl. Timmermans/van der Heuden/Westerveld (1982), S. 193.

  36. 36.

    Vgl. Fromm (1995), S. 7.

  37. 37.

    Vgl. Steiner (2007), S. 270.

  38. 38.

    Vgl. Steiner (2007), S. 217 f.

  39. 39.

    Vgl. Timmermans/van der Heuden/Westerveld (1982), S. 194 f.; Hudson (1974), S. 479 ff.; Davis et al. (2006), S. 82 ff.; Alexander et al. (2010), S. 497.

  40. 40.

    Vgl. Fromm (1995), S. 90 ff.

  41. 41.

    Beim RGT werden die Untersuchungsobjekte, die miteinander verglichen werden als Elemente bezeichnet. Der Begriffsbestimmung wird im Rahmen des Kapitels gefolgt.

  42. 42.

    Vgl. Müller-Hagedorn/Vornberger (1979), S. 193.

  43. 43.

    Vgl. Kelly (1991), S. 152.

  44. 44.

    Vgl. Sampson (1972), S. 78 ff.

  45. 45.

    Vgl. Bruns/Jacob (2014), S. 385 f.; Grönroos/Voima (2013), S. 141.

  46. 46.

    Vgl. Fromm (1995), S. 40.

  47. 47.

    Vgl. Fromm (1995), S. 42; Bruns/Jacob (2014), S. 385.

  48. 48.

    Vgl. Kelly (1991), S. 152 ff.

  49. 49.

    Vgl. Kelly (1991), S. 152 ff.

  50. 50.

    Vgl. Fransella/Bell/Bannister (2004), S. 59.

  51. 51.

    Vgl. Müller-Hagedorn/Vornberger (1979), S. 190.

  52. 52.

    Vgl. Kelly (1991), S. 99; Fromm (1995), S. 44.

  53. 53.

    Vgl. Fransella/Bell/Bannister (2004), S. 59; Fromm (1995), S. 94 f.

  54. 54.

    Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 33 f.

  55. 55.

    Vgl. Fransella/Bell/Bannister (2004), S. 56 ff.; Fromm (1995), S. 30; Müller-Hagedorn/Vornberger (1979), S. 194.

  56. 56.

    Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 33.

  57. 57.

    Vgl. Fromm (1995), S. 102; Scheer/Catina (1993), S. 38 f.; Fransella/Bell/Bannister (2004), S. 54 ff.

  58. 58.

    Vgl. Kelly (1991), S. 159 f.; Weiber/Gabriel (2021), S. 65.

  59. 59.

    Fromm (1995), S. 63.

  60. 60.

    Vgl. Kelly (1991), S. 158.

  61. 61.

    Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 30; Fromm (2020), S. 362.

  62. 62.

    Vgl. Kelly (1991), S. 161; Helm/Steiner (2008), S. 119; Fransella/Bell/Bannister (2004), S. 18.

  63. 63.

    Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 29; Fromm (1995), S. 79 f.

  64. 64.

    Vgl. Statista (2018b), o.S.; Statista (2021b), o.S.; Statista (2020d), o.S.; Statista (2020e), o.S.

  65. 65.

    Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 30; Fromm (2020), S. 362.

  66. 66.

    Vgl. Kelly (1991), S. 161.

  67. 67.

    Vgl. Fromm (1995), S. 84 f.

  68. 68.

    Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 31; Fromm (1995), S. 83.

  69. 69.

    Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 32 f.

  70. 70.

    Vgl. Fransella/Bell/Bannister (2004), S. 28.

  71. 71.

    Vgl. Fransella/Bell/Bannister (2004), S. 59; Scheer/Catina (1993), S. 35; Helm/Steiner (2008), S. 118.

  72. 72.

    Ein beispielhaftes Exemplar der Instruktionen ist Anhang 12 im elektronischen Zusatzmaterial zu entnehmen.

  73. 73.

    Ein beispielhaftes Exemplar des Bewertungsbogens ist Anhang 13 im elektronischen Zusatzmaterial zu entnehmen.

  74. 74.

    Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 36.

  75. 75.

    Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 35.

  76. 76.

    Die Befrager stellen der Untersuchungsleiter, Lorenz Gabriel, sowie 13 Studierende eines Studienprojektes an der Universität Trier im Sommersemester 2020 dar.

  77. 77.

    Vgl. Bruns/Jacob (2014), S. 386.

  78. 78.

    Es wurden 68 (48 %) Männer und 75 (52 %) Frauen befragt. Davon waren 12 Personen unter 19 Jahren (8 %), 44 Personen zwischen 18 und 24 Jahren (30 %), 30 Personen zwischen 25 und 34 Jahren (21 %), 15 Personen zwischen 35 und 44 Jahren (10 %), 17 Personen zwischen 45 und 54 Jahren (12 %), 25 Personen zwischen 55 und 64 Jahren (17 %) sowie 1 Person über 65 Jahren (1 %). Die Verteilung der Stichprobe ist nicht repräsentativ für die Grundgesamtheit, also die Bevölkerung der Bundesrepublik Deutschland, ähneln allerdings, wie Anhang 26 im elektronischen Zusatzmaterial aufzeigt, der Nutzerstruktur ausgewählter digitaler Plattformen, wobei die Altersklasse 18 bis 24 Jahre aufgrund der studentischen Befragung deutlich überrepräsentiert ist.

  79. 79.

    Diese Mindestanzahl gilt in den meisten explorativen Forschungen als ausreichend, um qualitative Beschreibungsmerkmale generieren zu können. Ab diesem Zeitpunkt tritt in den meisten Fällen ein sogenannter Sättigungseffekt ein, ab dem keine neuen Kriterien generiert werden; Vgl. Marshall (1996), S. 524; Charmaz (2014), S. 213 f.

  80. 80.

    Vgl. Fromm (1995), S. 90 ff.

  81. 81.

    Vgl. Kelly (1991), S. 154 f.; Fromm (1995), S. 90 f.; Fransella/Bell/Bannister (2004), S. 24 f.

  82. 82.

    Vgl. Fromm (1995), S. 91 f.

  83. 83.

    Vgl. Schweikl (1985), S. 141; Helm/Steiner (2008), S. 68.

  84. 84.

    Vgl. Hausruckinger/Helm (1996), S. 272 f.

  85. 85.

    Vgl. Keller (1993), S. 3; Foscht/Swoboda/Schramm-Klein (2017), S. 210; Johnson/Orme (1996), S. 22; Trommsdorff/Teichert (2011), S. 240; Kroeber-Riel/Gröppel-Klein (2019), S. 316.

  86. 86.

    Vgl. Swoboda/Weindel (2019), S. 496 ff.; Berekoven (1978), S. 36 ff.; Swoboda et al. (2013), S. 260.

  87. 87.

    Berekoven (1978), S. 40.

  88. 88.

    Vgl. Kelly (1991), S. 155; Fransella/Bell/Bannister (2004), S. 39 ff.; Fromm (1995), S. 104 ff.

  89. 89.

    Vgl. Fromm (1995), S. 92.

  90. 90.

    Wurden antonyme Konstrukte identifiziert, musste zusätzlich die Skala gedreht werden.

  91. 91.

    Vgl. Bruns/Jacob (2014), S. 387.

  92. 92.

    Vgl. Lemke/Clark/Wilson (2011), S. 852; Goffin/Lemke/Szwejczewski (2006), S. 199.

  93. 93.

    Vgl. Fromm (1995), S. 93.

  94. 94.

    Vgl. Schweikl (1985), S. 94.

  95. 95.

    Green/Srinivasan (1978), S. 105.

  96. 96.

    Vgl. Jankowicz (2003), S. 155 ff.; Weiber/Gabriel (2021), S. 65; Bruns/Jacob (2014), S. 387; Fromm (2004), S. 167; Fransella/Bell/Bannister (2004), S. 103 ff.

  97. 97.

    Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 53 ff.; Fromm (1995), S. 196 ff.

  98. 98.

    Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 435; Linting et al. (2007), S. 336.

  99. 99.

    Vgl. Jankowicz (2003), S. 155.

  100. 100.

    Vgl. Peter (1979), S. 9; Churchill (1979), S. 65; Hammann/Erichson (1994), S. 76.

  101. 101.

    Vgl. Jankowicz (2003), S. 155 ff.

  102. 102.

    Vgl. Bruns/Jacob (2014), S. 387.

  103. 103.

    Vgl. Jankowicz (2003), S. 161.

  104. 104.

    Da die Hauptkomponentenanalyse sogenannte Komponenten identifizieren, werden innerhalb dieser Analysen identifizierte Eigenschaften als Komponenten bezeichnet.

  105. 105.

    Eine Diskussion zu diesem Thema im Kontext des RGT bieten Fransella/Bell/Bannister (2004, S. 135 f.).

  106. 106.

    Vgl. Jin/Yang-Wallentin (2017), S. 67 f.; Bartholomew (2002), S. 220 f.

  107. 107.

    Boxplots wurden durch Spear (1952, S. 164 ff.) konzipiert und durch Tukey (1977, S. 41 ff.) weiterentwickelt. Heute gelten sie als gängige Prozedur, um Ausreißer und Extremwerte zu identifizieren. Nähere dazu bieten Backhaus et al. (2021, S. 51 f.).

  108. 108.

    Vgl. Rubin (1976), S. 584; Baltes-Götz (2013), S. 77; Little/Rubin (2020), S. 13 f.; Weiber/Sarstedt (2021), S. 192.

  109. 109.

    Vgl. Hippel (2004), S. 160.

  110. 110.

    Vgl. Little (1988), S. 1199 f.

  111. 111.

    Vgl. Little/Rubin (2020), S. 69 f.

  112. 112.

    Vgl. Baltes-Götz (2013), S. 22.

  113. 113.

    Vgl. Hippel (2004), S. 164; Baltes-Götz (2013), S. 46.

  114. 114.

    Vgl. Rubin (1988), S. 80.

  115. 115.

    Vgl. Rubin (1996), S. 476; Rubin (1988), S. 80; Baltes-Götz (2013), S. 53; van Buuren (2018), S. 19 f.

  116. 116.

    Vgl. White/Royston/Wood (2011), S. 387.

  117. 117.

    Vgl. Jamshidian/Mata (2007), S. 33 f.

  118. 118.

    Vgl. Lee/Huber (2021), S. 1376 ff.

  119. 119.

    Vgl. Rubin (1988), S. 80 f.; White/Royston/Wood (2011), S. 378; van Buuren (2018), S. 20 f.

  120. 120.

    Vgl. Kaiser (1974), S. 35 f.

  121. 121.

    Vgl. Bartlett (1950), S. 77 f.

  122. 122.

    Vgl. Fürntratt (1969), S. 66; Bortz/Schuster (2010), S. 393.

  123. 123.

    Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 465.

  124. 124.

    Die Kommunalitäten vor und nach dem Exklusionsschritt sind Anhang 17 im elektronischen Zusatzmaterial zu entnehmen.

  125. 125.

    Vgl. Kaiser (1958), S. 189 ff.; Landahl (1938), S. 219 ff.; Neuhaus/Wrigley (1954), S. 81 ff.

  126. 126.

    Vgl. Crawford/Ferguson (1970), S. 329.

  127. 127.

    Vgl. Crawford/Ferguson (1970), S. 327.

  128. 128.

    Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 451.

  129. 129.

    Der Anteil der Varianz, den die gefundenen Faktoren erklären, ist Anhang 18 im elektronischen Zusatzmaterial zu entnehmen.

  130. 130.

    Das Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium vor und nach dem Exklusionsschritt ist Anhang 16 im elektronischen Zusatzmaterial zu entnehmen.

  131. 131.

    Das Ergebnis der Rotation mit Equamax-Methode ist Anhang 19 im elektronischen Zusatzmaterial zu entnehmen.

  132. 132.

    Vgl. Orme (2002b), S. 2 f.

  133. 133.

    Vgl. Weiber/Gabriel (2021), S. 58.

  134. 134.

    Vgl. Steiner (2007), S. 210.

  135. 135.

    Siehe hierzu Schritt 5 auf S. 199.

  136. 136.

    Siehe Abschnitt 2.4.3 und 3.4.1.

  137. 137.

    Siehe Personalisierungs- und Erkenntnisspirale in Abbildung 3.4 auf S. 106.

  138. 138.

    Vgl. Wertenbroch (2021), S. 20.

  139. 139.

    Die Erhebung fand im Rahmen eines Studienprojektes an der Universität Trier im Sommersemester 2020 vom 01.06.2020 bis zum 22.07.2020 statt. Eine demografische Übersicht ist Anhang 22 im elektronischen Zusatzmaterial zu entnehmen.

  140. 140.

    Die Frage und die verwendeten Items zur Erstellung der Intimitätsskala sind Anhang 21 im elektronischen Zusatzmaterial zu entnehmen.

  141. 141.

    Siehe Anhang 23 im elektronischen Zusatzmaterial.

  142. 142.

    Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 244 f.

  143. 143.

    Zu vereinfachten Interpretation wurden zusätzlich Altersklassen gebildet, welche Anhang 22 im elektronischen Zusatzmaterial zu entnehmen sind.

  144. 144.

    Darüber hinaus schätzte weiterhin die Altersgruppe über 64 Jahre die Intimität des Alters, des Geschlechts, der persönlichen Unglücke sowie der sexuellen Orientierung signifikant geringer ein als andere Altersklassen. Da diese Altersklasse jedoch für Social-Media-Plattformen eine geringere Repräsentativität aufweist, werden die vier Items nicht von der Bildung der Ausprägungsstufen ausgeschlossen.

  145. 145.

    Vgl. Kosinski/Stillwell/Graepel (2013), S. 5804 f.; Youyou/Kosinski/Stillwell (2015), S. 1037.

  146. 146.

    Vgl. Helm/Steiner (2008), S. 166 ff.; Weiber/Gabriel (2021), S. 72 ff.; Reiners (1996), S. 51 f.

  147. 147.

    Vgl. Helm/Steiner (2008), S. 169.

  148. 148.

    Green/Srinivasan (1978), S. 109.

  149. 149.

    Vgl. Wittink et al. (1992), S. 1 f.

  150. 150.

    Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 586.

  151. 151.

    Vgl. Schubert (1991), S. 196.

  152. 152.

    Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 589.

  153. 153.

    Siehe hierzu Abschnitt 4.2.2.

  154. 154.

    Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 583 ff.; Weiber/Gabriel (2021), S. 55 ff.; Steiner (2007), S. 177 ff.

  155. 155.

    Vgl. Powers (2017), S. 1329; Plettenberg et al. (2020), S. 83; Nagulendra/Vassileva (2014), S. 111.

  156. 156.

    Vgl. Helm/Steiner (2008), S. 206.

  157. 157.

    Vgl. Green/Krieger (1996), S. 851.

  158. 158.

    Vgl. Green/Krieger (1996), S. 851.

  159. 159.

    Vgl. McCullough (2002), S. 49; Helm/Steiner (2008), S. 208.

  160. 160.

    Vgl. Böcker (1986), S. 561.

  161. 161.

    Vgl. Klein (1987), S. 155 ff.; Mehta/Moore/Pavia (1992), S. 471.

  162. 162.

    Vgl. Swoboda (2000), S. 151.

  163. 163.

    Vgl. Luce/Tukey (1964), S. 1 ff.; Helm/Steiner (2008), S. 213; Backhaus et al. (2021), S. 580.

  164. 164.

    Ursprünglich bezweckte die Conjointanalyse, die Gültigkeit von Nutzenfunktionen zu überprüfen. Erst durch die Übertragung der Conjointanalyse auf Untersuchungsziele im Marketing durch Green/Rao (1971, S. 355 ff.) zielten Conjointanalysen darauf ab, Nutzenfunktionen von Konsumenten zu ermitteln, um marketingrelevante Entscheidungen treffen zu können. Näheres dazu bietet Gensler (2003, S. 13).

  165. 165.

    Luce/Tukey (1964) sprechen in diesem Kontext von Faktoren, weshalb sie davon ausgehen, dass Conjointanalysen sogenannte Faktormessungen darstellen.

  166. 166.

    Vgl. Luce/Tukey (1964), S. 1; Carroll/Green (1995), S. 386.

  167. 167.

    Vgl. Green/Goldberg/Montemayor (1981), S. 35; Baier (2021), S. 168 f.

  168. 168.

    Eine ausführliche Abwägung kompositioneller und dekompositioneller Ansätze zur Nutzenmessung bieten Melles (2001, S. 15 ff.) und Gutsche (1995, S. 75 f.).

  169. 169.

    Vgl. Elrod/Louviere/Davey (1992), S. 368 ff.; Baier (2021), S. 137 f.; Cohen (1997), S. 12; Im Unterschied dazu grenzt Rao (2014, S. 5 f.) darüber hinaus noch die adaptive Conjointanalyse und die Self-Explicated Conjointanalyse ab, wobei diese eher als Unterformen der obigen zwei Ausrichtungen anzusehen sind.

  170. 170.

    Vgl. Wittink/Cattin (1989), S. 94.

  171. 171.

    Vgl. Cohen (1997), S. 12 f.; Steiner et al. (2021), S. 235.

  172. 172.

    Vgl. Baier (2021), S. 178 f.; Balderjahn et al. (2021), S. 192.

  173. 173.

    Vgl. Balderjahn et al. (2021), S. 191.

  174. 174.

    Baier (2021), S. 139.

  175. 175.

    Vgl. Balderjahn et al. (2021), S. 186.

  176. 176.

    Vgl. Weiber/Rosendahl (1997), S. 109.

  177. 177.

    Vgl. Gensler (2003), S. 84.

  178. 178.

    Siehe hierzu Abschnitt 4.2.5.5.

  179. 179.

    Es ist zwar auch möglich, Latente-Klassen-Analysen anzuwenden, doch muss hierfür auf Spezialsoftware zurückgegriffen werden.

  180. 180.

    Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 648; Balderjahn (1991), S. 36; Balderjahn et al. (2021), S. 195.

  181. 181.

    Vgl. Garver/Williams/Taylor (2008), S. 242; Steiner et al. (2021), S. 240.

  182. 182.

    Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 648.

  183. 183.

    Vgl. Moore (2004), S. 299; Baumgartner/Steiner (2021), S. 267; Gensler (2003), S. 277 f.

  184. 184.

    Vgl. Green/Krieger (1996), S. 851 f.; Helm/Steiner (2008), S. 216.

  185. 185.

    Vgl. Steiner (2007), S. 7.

  186. 186.

    Vgl. Rao (2014), S. 44; Baier (2021), S. 142; Brand/Baier (2021), S. 205.

  187. 187.

    Vgl. Baier (2021), S. 173.

  188. 188.

    Vgl. Green/Krieger/Agarwal (1991), S. 220; Hensel-Börner/Sattler (2000), S. 707.

  189. 189.

    Vgl. Williams/Kilroy (2000), S. 83 ff.

  190. 190.

    Das Menu-based Choice-Verfahren ist ein Analyseverfahren mit diskreten Auswahlentscheidungen, bei denen Probanden jedoch darum gebeten werden, eine Auswahloption zusammenzustellen, welche im Vergleich zu anderen Auswahlmöglichkeiten bevorzugt wird. Vgl. Orme (2019), S. 3 ff.

  191. 191.

    Das MaxDiff-Verfahren ist ein Analyseverfahren mit diskreten Auswahlentscheidungen, wobei Probanden in mehreren Entscheidungsrunden verschiedene Eigenschaften eines Untersuchungsobjektes offeriert und sie sodann um die Nennung der besten und der schlechtesten Eigenschaft gebeten werden. Vgl. Orme (2018), S. 1 f.

  192. 192.

    Vgl. Brand/Baier (2021), S. 206 ff.; Mohr (2020), S. 236 ff.

  193. 193.

    Vgl. Steiner (2007), S. 24; Helm/Steiner (2008), S. 38; Hauser/Urban (1977), S. 589; Böhler (1979), S. 270.

  194. 194.

    Vgl. Howard/Sheth (1969), S. 26; Narayana/Markin (1975), S. 1 f.; Foscht/Swoboda/Schramm-Klein (2017), S. 127 f.; Paulssen (2000), S. 33.

  195. 195.

    Vgl. Schweikl (1985), S. 141; Steiner (2007), S. 159.

  196. 196.

    Vgl. Orme (2002b), S. 2 f.; Steiner (2007), S. 189.

  197. 197.

    Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2014a), S. 9.

  198. 198.

    Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2014a), S. 5.

  199. 199.

    Vgl. Hammann/Erichson (1994), S. 106; Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 45.

  200. 200.

    Vgl. Hammann/Erichson (1994), S. 113.

  201. 201.

    Siehe Anhang 25 im elektronischen Zusatzmaterial.

  202. 202.

    Vgl. Statista (2018a), o.S.

  203. 203.

    Vgl. Hammann/Erichson (1994), S. 115.

  204. 204.

    Vgl. Statista (2020b), o.S.

  205. 205.

    Testpersonen, welche den Fragebogen unter 10 Minuten beantworteten oder innerhalb der Statements Kontrollfragen falsch beantworteten, wurden automatisch disqualifiziert. Die Kontrollfragen zielten darauf ab, dass eine vorgegebene Antwort gegeben werden musste, sodass Testpersonen, welche Fragen nur unzureichend oder gar nicht lesen, mit einer hohen Wahrscheinlichkeit disqualifiziert wurden.

  206. 206.

    Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 579 f.

  207. 207.

    Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 648.

  208. 208.

    Vgl. Theuerkauf (1989), S. 1184.

  209. 209.

    Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 4.

  210. 210.

    Vgl. Gensler (2003), S. 149.

  211. 211.

    Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 3 f.

  212. 212.

    Vgl. Johnson (2002), S. 2 f.; Gensler (2003), S. 149.

  213. 213.

    Vgl. Baumgartner/Steiner (2021), S. 258 f.; Johnson (2002), S. 3 f.

  214. 214.

    Vgl. Johnson (2002), S. 4; Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 4 f.

  215. 215.

    Vgl. Baier et al. (2016), S. 81.

  216. 216.

    Vgl. Baumgartner/Steiner (2021), S. 259 f.

  217. 217.

    Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 5.

  218. 218.

    Vgl. Johnson (2002), S. 8; Baier et al. (2016), S. 81; Orme (2002a), S. 3.

  219. 219.

    Vgl. Johnson (2002), S. 8.

  220. 220.

    Vgl. Johnson (2002), S. 8; Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 6; Backhaus et al. (2021), S. 610.

  221. 221.

    Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 6.

  222. 222.

    Vgl. Baumgartner/Steiner (2021), S. 261.

  223. 223.

    Vgl. Gilks/Richardson/Spiegelhalter (1996), S. 5; Gensler (2003), S. 152.

  224. 224.

    Vgl. Waldmann/Stocker (2004), S. 5; Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 7.

  225. 225.

    Vgl. Gilks/Richardson/Spiegelhalter (1996), S. 4; Gensler (2003), S. 152.

  226. 226.

    Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 7 f.

  227. 227.

    Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 8.

  228. 228.

    Vgl. Johnson (2002), S. 9; Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 7.

  229. 229.

    Vgl. Baumgartner/Steiner (2021), S. 262; Orme (2002a), S. 3.

  230. 230.

    Vgl. Gilks/Richardson/Spiegelhalter (1996), S. 5; Johnson (2002), S. 9; Orme (2002a), S. 4 f.

  231. 231.

    Vgl. Baumgartner/Steiner (2021), S. 262 f.

  232. 232.

    Vgl. Johnson (2002), S. 9.

  233. 233.

    Vgl. Skiera/Gensler (2002), S. 260; Backhaus et al. (2021), S. 605.

  234. 234.

    In der vorliegenden Untersuchung wurden elf Eigenschaften verwendet, sodass die Summe der Spannweiten 1.100 entspricht.

  235. 235.

    Vgl. Mohr (2020), S. 273; Backhaus et al. (2021), S. 606 f.

  236. 236.

    Lighthouse Studio berücksichtigt weiterhin noch Beobachtungen aus Phase 2, um die relativen Wichtigkeiten anzupassen, sodass leichte Abweichungen zur Berechnung mit Formel 4.7 entstehen können.

  237. 237.

    Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 605; Gensler (2003), S. 37; Skiera/Gensler (2002), S. 260.

  238. 238.

    Vgl. Brand/Baier (2021), S. 221.

  239. 239.

    Vgl. Kalwani/Meyer/Morrison (1994), S. 69 f.

  240. 240.

    Vgl. Neibecker/Kohler/Baier (2021), S. 381 f.

  241. 241.

    Vgl. Baier/Kurz (2021), S. 43; McFadden (1974), S. 121; McFadden (1979), S. 306 f.

  242. 242.

    Vgl. McFadden (1979), S. 307.

  243. 243.

    Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 603 f.; Baier/Kurz (2021), S. 42 f.; Melles (2001), S. 92 f.

  244. 244.

    Vgl. Neibecker/Kohler/Baier (2021), S. 372.

  245. 245.

    Vgl. Wilkie/Pessemier (1973), S. 428 f.; Böcker (1986), S. 556 f.; Green/Srinivasan (1978), S. 105; Backhaus/Erichson/Weiber (2015), S. 187.

  246. 246.

    Vgl. Backhaus/Erichson/Weiber (2015), S. 187; Balderjahn (1994), S. 14.

  247. 247.

    Vgl. Green/Srinivasan (1978), S. 105 f.; Bichler/Trommsdorff (2021), S. 86 f.

  248. 248.

    Vgl. Balderjahn (1994), S. 14.

  249. 249.

    Backhaus/Erichson/Weiber (2015), S. 187.

  250. 250.

    Sawtooth Software, Inc. (2013), S. 32.

  251. 251.

    Siehe Abschnitt 3.4.1 zum Thema Filterblasen.

  252. 252.

    Siehe Abschnitt 3.2.2.2 zum Thema Information Overload.

  253. 253.

    Siehe Abschnitt 3.3.3.

  254. 254.

    Siehe Abschnitt 4.2.2.

  255. 255.

    Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2014a), S. 4.

  256. 256.

    Vgl. Kano et al. (1984), S. 149.

  257. 257.

    Vgl. Weiber (2006), S. 42; Böhler et al. (2022), S. 125; Baum/Coenenberg/Günther (2013), S. 35.

  258. 258.

    Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2014b), o.S.

  259. 259.

    Vgl. Voeth (2000), S. 81; Backhaus/Wilken/Hillig (2007), S. 342 f.; Backhaus et al. (2014), S. 62 f.

  260. 260.

    Siehe Abschnitt 3.4.3.

  261. 261.

    Testpersonen wurden dazu aufgefordert, jene Content-Plattform, mit der sie am meisten vertraut sind, mit den Ausprägungsstufen aller Eigenschaften zu beschreiben. Eine Testperson charakterisiert auf diese Weise bspw. Instagram dahin gehend, dass diese »Fotos« anzeigt, »intuitiv« ist usw.

  262. 262.

    Vgl. Höser (1998), S. 51 f.

  263. 263.

    Vgl. Höser (1998), S. 52 f.; Balderjahn/Mennicken (1996), S. 42.

  264. 264.

    Die Nicht-Nutzenden unterteilen sich weiterhin in diejenigen, die zwar noch einen Account haben (3,94 %), die ihren Account gelöscht haben (1,83 %) und die noch nie einen Account hatten (5,87 %).

  265. 265.

    Siehe Anhang 29 im elektronischen Zusatzmaterial für eine vollständige Liste der Nennungen.

  266. 266.

    Geringer Kompromiss = 0–330; mittelhoher Kompromiss = 330–770; hoher Kompromiss = 770–1.100.

  267. 267.

    Siehe verhaltensökonomische Ansätze in Abschnitt 3.4.2.2 oder auch Nguyen (2022), S. 5 f.; Weiber/Nguyen (2022), S. 109 ff.

  268. 268.

    Vgl. Nguyen (2022), S. 66 f.; Weiber/Nguyen (2022), S. 123.

  269. 269.

    Vgl. Csikszentmihalyi (1997), S. 8; Nguyen (2022), S. 67.

  270. 270.

    Vgl. Nguyen (2022), S. 108; Weiber/Nguyen (2022), S. 111.

  271. 271.

    Vgl. Nguyen (2022), S. 109.

  272. 272.

    Siehe Abschnitt 4.2.2.

  273. 273.

    Vgl. Swoboda/Sinning (2021), S. 580 f.

  274. 274.

    Vgl. Swoboda/Batton (2020), S. 1068 ff.

  275. 275.

    Vgl. Swoboda/Winters/Fränzel (2021), S. 49 f.

  276. 276.

    Vgl. Simon/Faßnacht (2016), S. 105; Gutsche (1995), S. 176 ff.

  277. 277.

    Siehe Abschnitt 2.4.3.

  278. 278.

    Vgl. Simon/Faßnacht (2016), S. 105 ff.

  279. 279.

    Vgl. ebenda, S. 106 f.; Homburg (2017), S. 675 f.

  280. 280.

    Siehe Anhang 21 im elektronischen Zusatzmaterial.

  281. 281.

    Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 244 f.; Siehe Abschnitt 4.1.2.2.4.

  282. 282.

    Siehe Abschnitt 3.3.3.

  283. 283.

    Siehe Abbildung 3.9.

  284. 284.

    Vgl. Gutsche (1995), S. 179.

  285. 285.

    Vgl. Simon/Faßnacht (2016), S. 108 f.; Gutsche (1995), S. 180 ff.

  286. 286.

    Siehe Abschnitt 2.3.1.

  287. 287.

    Vgl. Kamakura/Russell (1989), S. 379; Teichert (2000), S. 228.

  288. 288.

    Vgl. Steiner et al. (2021), S. 234.

  289. 289.

    Vgl. Steiner et al. (2021), S. 245 ff.; Teichert (2000), S. 231 f.

  290. 290.

    Vgl. Geiser (2010), S. 240.

  291. 291.

    Vgl. Geiser (2010), S. 240.

  292. 292.

    Vgl. Akaike (1998), S. 199 ff.

  293. 293.

    Vgl. Schwarz (1978), S. 461 ff.

  294. 294.

    Vgl. Sclove (1987), S. 333 ff.

  295. 295.

    Vgl. Steiner et al. (2021), S. 244.

  296. 296.

    Vgl. Nylund/Asparouhov/Muthén (2007), S. 559.

  297. 297.

    Vgl. Vuong (1989), S. 313 ff.

  298. 298.

    Vgl. Lo/Mendell/Rubin (2001), S. 774.

  299. 299.

    Vgl. McLachlan/Peel (2000), S. 185.

  300. 300.

    Vgl. Nylund/Asparouhov/Muthén (2007), S. 566.

  301. 301.

    Vgl. Geiser (2010), S. 265 f.

  302. 302.

    Vgl. Steiner et al. (2021), S. 240.

  303. 303.

    Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 224 f.

  304. 304.

    Siehe Anhang 32 im elektronischen Zusatzmaterial.

  305. 305.

    Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 266.

  306. 306.

    Siehe Anhang 34 im elektronischen Zusatzmaterial.

  307. 307.

    Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 267.

  308. 308.

    Siehe Anhang 35 im elektronischen Zusatzmaterial.

  309. 309.

    Zu beachten ist, dass die Eigenschaften »Anteil an Bekannten bereits auf Plattform« und »Interaktion mit Freunden« negative kanonische Diskriminanzfunktionskoeffizienten, sodass das Interaktivitätsniveau mit dem sozialen Umfeld in Abbildung 4.24 mit aufsteigender Skala sinkt.

  310. 310.

    Siehe Anhang 36 im elektronischen Zusatzmaterial.

  311. 311.

    Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 272.

  312. 312.

    Siehe Anhang 37 im elektronischen Zusatzmaterial.

  313. 313.

    Die maximale Zufallswahrscheinlichkeit ergibt sich aus der Division der Anzahl der größten Klasse (185 Fälle) durch die Anzahl der gesamten Fälle (710 Fälle).

  314. 314.

    Siehe Anhang 32 im elektronischen Zusatzmaterial.

  315. 315.

    Siehe Abschnitt 4.2.3 für grundlegende Informationen zu Naive-Bayes-Schätzungen.

  316. 316.

    Vgl. Janssen/Laatz (2017), S. 561.

  317. 317.

    Vgl. Janssen/Laatz (2017), S. 563.

  318. 318.

    Siehe Anhang 40 im elektronischen Zusatzmaterial.

  319. 319.

    Vgl. Lastovicka/Gardner (1979), S. 62 f.

  320. 320.

    Vgl. Cialdini/Trost/Newsom (1995), S. 328.

  321. 321.

    Vgl. Westin (2003), S. 445; Taylor (2003), S. 4.

  322. 322.

    Vgl. Kaiser (1974), S. 35 f.

  323. 323.

    Es ist darauf hinzuweisen, dass ich manche Subklassen ähneln können, weil gegebenenfalls Eigenschaftsausprägungen durch die Naive-Bayes-Schätzung ausgeschlossen wurden, die für die Diskriminierung einzelner Subklassen relevant gewesen wären.

  324. 324.

    Vgl. Sunstein (2002), S. 73 f. Siehe Abschnitt 3.5.3.

  325. 325.

    Vgl. Choudary (2015), S. 46.

  326. 326.

    Siehe Cambridge Analytica auf S. 125.

  327. 327.

    Siehe California Consumer Privacy Act und DSGVO auf S. 175 f.

  328. 328.

    Siehe Überwachungskapitalismus in Abschnitt 2.4.3.

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Authors and Affiliations

  1. Professur für Marketing, Innovation & E-Business, Universität Trier, Trier, Deutschland

    Lorenz Gabriel

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  1. Lorenz Gabriel
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4.1 Elektronisches Zusatzmaterial

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Gabriel, L. (2023). Empirische Identifikation von Nutzerpräferenzen bei Content-Plattformen. In: Die Macht digitaler Plattformen. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-41153-4_4

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-41153-4_4

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  • Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden

  • Print ISBN: 978-3-658-41152-7

  • Online ISBN: 978-3-658-41153-4

  • eBook Packages: Business and Economics (German Language)

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