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Am 14./15. Mai geht es in Chemnitz um die Mobilitätswende durch Elektro- und Wasserstofffahrzeuge.
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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Empirische Identifikation von Nutzerpräferenzen bei Content-Plattformen

verfasst von : Lorenz Gabriel

Erschienen in: Die Macht digitaler Plattformen

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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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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Anhänge
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Fußnoten
1
Vgl. Bukaty (2021), S. 10 ff.
 
2
Die Europäische Union erließ mit der Datenschutz-Grundverordnung ein ähnliches Gesetz, welches es seit dem 25. Mai 2018 anzuwenden gilt.
 
3
Neuerer (2020), o.S.
 
4
Könau (2019), S. 26.
 
5
Vgl. Schüppenhauer (1998), S. 29; Kroeber-Riel/Gröppel-Klein (2019), S. 393 ff.; Meffert (1992), S. 23 f.
 
6
Vgl. Brehm (1966), S. 6; Helm/Steiner (2008), S. 165; Steiner (2007), S. 156.
 
7
Vgl. Hammann/Erichson (1994), S. 304 f.; Reiners (1996), S. 25.
 
8
Vgl. Trommsdorff/Teichert (2011), S. 126.
 
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
Vgl. Weiber/Adler (1995a), S. 52; Weiber/Adler (1995b), S. 99 ff.
 
11
Vgl. Helm/Steiner (2008), S. 165; Trommsdorff/Teichert (2011), S. 285 f.
 
12
Vgl. Janis/Mann (1977), S. 227.
 
13
Vgl. Cattin/Wittink (1982), S. 46.
 
14
Schweikl (1985), S. 91.
 
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
Vgl. Fischer (2001), S. 12.
 
17
Vgl. Lancaster (1966), S. 133.
 
18
Vgl. Weiber/Gabriel (2021), S. 54.
 
19
Vgl. Steiner (2007), S. 270.
 
20
Steiner (2007), S. 210.
 
21
Vgl. Steiner (2007), S. 173.
 
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
Vgl. Myers/Shocker (1981), S. 213.
 
24
Vgl. Schubert (1991), S. 32; Steiner (2007), S. 172.
 
25
Vgl. Schubert (1991), S. 180.
 
26
Vgl. Steiner (2007), S. 173; Schweikl (1985), S. 100; Gibson/Marder (2002), S. 48.
 
27
Vgl. Cooke (1991), S. 268 f.; Koppl (2018), S. 24; Schubert (1991), S. 180.
 
28
Vgl. Kahneman/Tversky (1977), S. 4–1.
 
29
Vgl. Steiner (2007), S. 209; Jacob/Weiber (2015), S. 292.
 
30
Vgl. Reddeker (2014), S. 39; Link (2003), S. 14.
 
31
Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 100.
 
32
Vgl. Melles (2001), S. 43; Steiner (2007), S. 271; Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 90.
 
33
Vgl. Steiner (2007), S. 259 f.; Mooi/Sarstedt (2011), S. 59 f.
 
34
Vgl. Müller-Hagedorn/Vornberger (1979), S. 188; Reiners (1996), S. 40.
 
35
Vgl. Timmermans/van der Heuden/Westerveld (1982), S. 193.
 
36
Vgl. Fromm (1995), S. 7.
 
37
Vgl. Steiner (2007), S. 270.
 
38
Vgl. Steiner (2007), S. 217 f.
 
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
Vgl. Fromm (1995), S. 90 ff.
 
41
Beim RGT werden die Untersuchungsobjekte, die miteinander verglichen werden als Elemente bezeichnet. Der Begriffsbestimmung wird im Rahmen des Kapitels gefolgt.
 
42
Vgl. Müller-Hagedorn/Vornberger (1979), S. 193.
 
43
Vgl. Kelly (1991), S. 152.
 
44
Vgl. Sampson (1972), S. 78 ff.
 
45
Vgl. Bruns/Jacob (2014), S. 385 f.; Grönroos/Voima (2013), S. 141.
 
46
Vgl. Fromm (1995), S. 40.
 
47
Vgl. Fromm (1995), S. 42; Bruns/Jacob (2014), S. 385.
 
48
Vgl. Kelly (1991), S. 152 ff.
 
49
Vgl. Kelly (1991), S. 152 ff.
 
50
Vgl. Fransella/Bell/Bannister (2004), S. 59.
 
51
Vgl. Müller-Hagedorn/Vornberger (1979), S. 190.
 
52
Vgl. Kelly (1991), S. 99; Fromm (1995), S. 44.
 
53
Vgl. Fransella/Bell/Bannister (2004), S. 59; Fromm (1995), S. 94 f.
 
54
Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 33 f.
 
55
Vgl. Fransella/Bell/Bannister (2004), S. 56 ff.; Fromm (1995), S. 30; Müller-Hagedorn/Vornberger (1979), S. 194.
 
56
Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 33.
 
57
Vgl. Fromm (1995), S. 102; Scheer/Catina (1993), S. 38 f.; Fransella/Bell/Bannister (2004), S. 54 ff.
 
58
Vgl. Kelly (1991), S. 159 f.; Weiber/Gabriel (2021), S. 65.
 
59
Fromm (1995), S. 63.
 
60
Vgl. Kelly (1991), S. 158.
 
61
Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 30; Fromm (2020), S. 362.
 
62
Vgl. Kelly (1991), S. 161; Helm/Steiner (2008), S. 119; Fransella/Bell/Bannister (2004), S. 18.
 
63
Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 29; Fromm (1995), S. 79 f.
 
64
Vgl. Statista (2018b), o.S.; Statista (2021b), o.S.; Statista (2020d), o.S.; Statista (2020e), o.S.
 
65
Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 30; Fromm (2020), S. 362.
 
66
Vgl. Kelly (1991), S. 161.
 
67
Vgl. Fromm (1995), S. 84 f.
 
68
Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 31; Fromm (1995), S. 83.
 
69
Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 32 f.
 
70
Vgl. Fransella/Bell/Bannister (2004), S. 28.
 
71
Vgl. Fransella/Bell/Bannister (2004), S. 59; Scheer/Catina (1993), S. 35; Helm/Steiner (2008), S. 118.
 
72
Ein beispielhaftes Exemplar der Instruktionen ist Anhang 12 im elektronischen Zusatzmaterial zu entnehmen.
 
73
Ein beispielhaftes Exemplar des Bewertungsbogens ist Anhang 13 im elektronischen Zusatzmaterial zu entnehmen.
 
74
Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 36.
 
75
Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 35.
 
76
Die Befrager stellen der Untersuchungsleiter, Lorenz Gabriel, sowie 13 Studierende eines Studienprojektes an der Universität Trier im Sommersemester 2020 dar.
 
77
Vgl. Bruns/Jacob (2014), S. 386.
 
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
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
Vgl. Fromm (1995), S. 90 ff.
 
81
Vgl. Kelly (1991), S. 154 f.; Fromm (1995), S. 90 f.; Fransella/Bell/Bannister (2004), S. 24 f.
 
82
Vgl. Fromm (1995), S. 91 f.
 
83
Vgl. Schweikl (1985), S. 141; Helm/Steiner (2008), S. 68.
 
84
Vgl. Hausruckinger/Helm (1996), S. 272 f.
 
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
Vgl. Swoboda/Weindel (2019), S. 496 ff.; Berekoven (1978), S. 36 ff.; Swoboda et al. (2013), S. 260.
 
87
Berekoven (1978), S. 40.
 
88
Vgl. Kelly (1991), S. 155; Fransella/Bell/Bannister (2004), S. 39 ff.; Fromm (1995), S. 104 ff.
 
89
Vgl. Fromm (1995), S. 92.
 
90
Wurden antonyme Konstrukte identifiziert, musste zusätzlich die Skala gedreht werden.
 
91
Vgl. Bruns/Jacob (2014), S. 387.
 
92
Vgl. Lemke/Clark/Wilson (2011), S. 852; Goffin/Lemke/Szwejczewski (2006), S. 199.
 
93
Vgl. Fromm (1995), S. 93.
 
94
Vgl. Schweikl (1985), S. 94.
 
95
Green/Srinivasan (1978), S. 105.
 
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
Vgl. Scheer/Catina (1993), S. 53 ff.; Fromm (1995), S. 196 ff.
 
98
Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 435; Linting et al. (2007), S. 336.
 
99
Vgl. Jankowicz (2003), S. 155.
 
100
Vgl. Peter (1979), S. 9; Churchill (1979), S. 65; Hammann/Erichson (1994), S. 76.
 
101
Vgl. Jankowicz (2003), S. 155 ff.
 
102
Vgl. Bruns/Jacob (2014), S. 387.
 
103
Vgl. Jankowicz (2003), S. 161.
 
104
Da die Hauptkomponentenanalyse sogenannte Komponenten identifizieren, werden innerhalb dieser Analysen identifizierte Eigenschaften als Komponenten bezeichnet.
 
105
Eine Diskussion zu diesem Thema im Kontext des RGT bieten Fransella/Bell/Bannister (2004, S. 135 f.).
 
106
Vgl. Jin/Yang-Wallentin (2017), S. 67 f.; Bartholomew (2002), S. 220 f.
 
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
Vgl. Rubin (1976), S. 584; Baltes-Götz (2013), S. 77; Little/Rubin (2020), S. 13 f.; Weiber/Sarstedt (2021), S. 192.
 
109
Vgl. Hippel (2004), S. 160.
 
110
Vgl. Little (1988), S. 1199 f.
 
111
Vgl. Little/Rubin (2020), S. 69 f.
 
112
Vgl. Baltes-Götz (2013), S. 22.
 
113
Vgl. Hippel (2004), S. 164; Baltes-Götz (2013), S. 46.
 
114
Vgl. Rubin (1988), S. 80.
 
115
Vgl. Rubin (1996), S. 476; Rubin (1988), S. 80; Baltes-Götz (2013), S. 53; van Buuren (2018), S. 19 f.
 
116
Vgl. White/Royston/Wood (2011), S. 387.
 
117
Vgl. Jamshidian/Mata (2007), S. 33 f.
 
118
Vgl. Lee/Huber (2021), S. 1376 ff.
 
119
Vgl. Rubin (1988), S. 80 f.; White/Royston/Wood (2011), S. 378; van Buuren (2018), S. 20 f.
 
120
Vgl. Kaiser (1974), S. 35 f.
 
121
Vgl. Bartlett (1950), S. 77 f.
 
122
Vgl. Fürntratt (1969), S. 66; Bortz/Schuster (2010), S. 393.
 
123
Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 465.
 
124
Die Kommunalitäten vor und nach dem Exklusionsschritt sind Anhang 17 im elektronischen Zusatzmaterial zu entnehmen.
 
125
Vgl. Kaiser (1958), S. 189 ff.; Landahl (1938), S. 219 ff.; Neuhaus/Wrigley (1954), S. 81 ff.
 
126
Vgl. Crawford/Ferguson (1970), S. 329.
 
127
Vgl. Crawford/Ferguson (1970), S. 327.
 
128
Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 451.
 
129
Der Anteil der Varianz, den die gefundenen Faktoren erklären, ist Anhang 18 im elektronischen Zusatzmaterial zu entnehmen.
 
130
Das Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium vor und nach dem Exklusionsschritt ist Anhang 16 im elektronischen Zusatzmaterial zu entnehmen.
 
131
Das Ergebnis der Rotation mit Equamax-Methode ist Anhang 19 im elektronischen Zusatzmaterial zu entnehmen.
 
132
Vgl. Orme (2002b), S. 2 f.
 
133
Vgl. Weiber/Gabriel (2021), S. 58.
 
134
Vgl. Steiner (2007), S. 210.
 
135
Siehe hierzu Schritt 5 auf S. 199.
 
136
Siehe Abschnitt 2.​4.​3 und 3.​4.​1.
 
137
Siehe Personalisierungs- und Erkenntnisspirale in Abbildung 3.​4 auf S. 106.
 
138
Vgl. Wertenbroch (2021), S. 20.
 
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
Die Frage und die verwendeten Items zur Erstellung der Intimitätsskala sind Anhang 21 im elektronischen Zusatzmaterial zu entnehmen.
 
141
Siehe Anhang 23 im elektronischen Zusatzmaterial.
 
142
Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 244 f.
 
143
Zu vereinfachten Interpretation wurden zusätzlich Altersklassen gebildet, welche Anhang 22 im elektronischen Zusatzmaterial zu entnehmen sind.
 
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
Vgl. Kosinski/Stillwell/Graepel (2013), S. 5804 f.; Youyou/Kosinski/Stillwell (2015), S. 1037.
 
146
Vgl. Helm/Steiner (2008), S. 166 ff.; Weiber/Gabriel (2021), S. 72 ff.; Reiners (1996), S. 51 f.
 
147
Vgl. Helm/Steiner (2008), S. 169.
 
148
Green/Srinivasan (1978), S. 109.
 
149
Vgl. Wittink et al. (1992), S. 1 f.
 
150
Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 586.
 
151
Vgl. Schubert (1991), S. 196.
 
152
Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 589.
 
153
Siehe hierzu Abschnitt 4.2.2.
 
154
Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 583 ff.; Weiber/Gabriel (2021), S. 55 ff.; Steiner (2007), S. 177 ff.
 
155
Vgl. Powers (2017), S. 1329; Plettenberg et al. (2020), S. 83; Nagulendra/Vassileva (2014), S. 111.
 
156
Vgl. Helm/Steiner (2008), S. 206.
 
157
Vgl. Green/Krieger (1996), S. 851.
 
158
Vgl. Green/Krieger (1996), S. 851.
 
159
Vgl. McCullough (2002), S. 49; Helm/Steiner (2008), S. 208.
 
160
Vgl. Böcker (1986), S. 561.
 
161
Vgl. Klein (1987), S. 155 ff.; Mehta/Moore/Pavia (1992), S. 471.
 
162
Vgl. Swoboda (2000), S. 151.
 
163
Vgl. Luce/Tukey (1964), S. 1 ff.; Helm/Steiner (2008), S. 213; Backhaus et al. (2021), S. 580.
 
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
Luce/Tukey (1964) sprechen in diesem Kontext von Faktoren, weshalb sie davon ausgehen, dass Conjointanalysen sogenannte Faktormessungen darstellen.
 
166
Vgl. Luce/Tukey (1964), S. 1; Carroll/Green (1995), S. 386.
 
167
Vgl. Green/Goldberg/Montemayor (1981), S. 35; Baier (2021), S. 168 f.
 
168
Eine ausführliche Abwägung kompositioneller und dekompositioneller Ansätze zur Nutzenmessung bieten Melles (2001, S. 15 ff.) und Gutsche (1995, S. 75 f.).
 
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
Vgl. Wittink/Cattin (1989), S. 94.
 
171
Vgl. Cohen (1997), S. 12 f.; Steiner et al. (2021), S. 235.
 
172
Vgl. Baier (2021), S. 178 f.; Balderjahn et al. (2021), S. 192.
 
173
Vgl. Balderjahn et al. (2021), S. 191.
 
174
Baier (2021), S. 139.
 
175
Vgl. Balderjahn et al. (2021), S. 186.
 
176
Vgl. Weiber/Rosendahl (1997), S. 109.
 
177
Vgl. Gensler (2003), S. 84.
 
178
Siehe hierzu Abschnitt 4.2.5.5.
 
179
Es ist zwar auch möglich, Latente-Klassen-Analysen anzuwenden, doch muss hierfür auf Spezialsoftware zurückgegriffen werden.
 
180
Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 648; Balderjahn (1991), S. 36; Balderjahn et al. (2021), S. 195.
 
181
Vgl. Garver/Williams/Taylor (2008), S. 242; Steiner et al. (2021), S. 240.
 
182
Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 648.
 
183
Vgl. Moore (2004), S. 299; Baumgartner/Steiner (2021), S. 267; Gensler (2003), S. 277 f.
 
184
Vgl. Green/Krieger (1996), S. 851 f.; Helm/Steiner (2008), S. 216.
 
185
Vgl. Steiner (2007), S. 7.
 
186
Vgl. Rao (2014), S. 44; Baier (2021), S. 142; Brand/Baier (2021), S. 205.
 
187
Vgl. Baier (2021), S. 173.
 
188
Vgl. Green/Krieger/Agarwal (1991), S. 220; Hensel-Börner/Sattler (2000), S. 707.
 
189
Vgl. Williams/Kilroy (2000), S. 83 ff.
 
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
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
Vgl. Brand/Baier (2021), S. 206 ff.; Mohr (2020), S. 236 ff.
 
193
Vgl. Steiner (2007), S. 24; Helm/Steiner (2008), S. 38; Hauser/Urban (1977), S. 589; Böhler (1979), S. 270.
 
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
Vgl. Schweikl (1985), S. 141; Steiner (2007), S. 159.
 
196
Vgl. Orme (2002b), S. 2 f.; Steiner (2007), S. 189.
 
197
Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2014a), S. 9.
 
198
Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2014a), S. 5.
 
199
Vgl. Hammann/Erichson (1994), S. 106; Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2009), S. 45.
 
200
Vgl. Hammann/Erichson (1994), S. 113.
 
201
Siehe Anhang 25 im elektronischen Zusatzmaterial.
 
202
Vgl. Statista (2018a), o.S.
 
203
Vgl. Hammann/Erichson (1994), S. 115.
 
204
Vgl. Statista (2020b), o.S.
 
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
Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 579 f.
 
207
Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 648.
 
208
Vgl. Theuerkauf (1989), S. 1184.
 
209
Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 4.
 
210
Vgl. Gensler (2003), S. 149.
 
211
Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 3 f.
 
212
Vgl. Johnson (2002), S. 2 f.; Gensler (2003), S. 149.
 
213
Vgl. Baumgartner/Steiner (2021), S. 258 f.; Johnson (2002), S. 3 f.
 
214
Vgl. Johnson (2002), S. 4; Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 4 f.
 
215
Vgl. Baier et al. (2016), S. 81.
 
216
Vgl. Baumgartner/Steiner (2021), S. 259 f.
 
217
Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 5.
 
218
Vgl. Johnson (2002), S. 8; Baier et al. (2016), S. 81; Orme (2002a), S. 3.
 
219
Vgl. Johnson (2002), S. 8.
 
220
Vgl. Johnson (2002), S. 8; Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 6; Backhaus et al. (2021), S. 610.
 
221
Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 6.
 
222
Vgl. Baumgartner/Steiner (2021), S. 261.
 
223
Vgl. Gilks/Richardson/Spiegelhalter (1996), S. 5; Gensler (2003), S. 152.
 
224
Vgl. Waldmann/Stocker (2004), S. 5; Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 7.
 
225
Vgl. Gilks/Richardson/Spiegelhalter (1996), S. 4; Gensler (2003), S. 152.
 
226
Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 7 f.
 
227
Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 8.
 
228
Vgl. Johnson (2002), S. 9; Sawtooth Software, Inc. (2021), S. 7.
 
229
Vgl. Baumgartner/Steiner (2021), S. 262; Orme (2002a), S. 3.
 
230
Vgl. Gilks/Richardson/Spiegelhalter (1996), S. 5; Johnson (2002), S. 9; Orme (2002a), S. 4 f.
 
231
Vgl. Baumgartner/Steiner (2021), S. 262 f.
 
232
Vgl. Johnson (2002), S. 9.
 
233
Vgl. Skiera/Gensler (2002), S. 260; Backhaus et al. (2021), S. 605.
 
234
In der vorliegenden Untersuchung wurden elf Eigenschaften verwendet, sodass die Summe der Spannweiten 1.100 entspricht.
 
235
Vgl. Mohr (2020), S. 273; Backhaus et al. (2021), S. 606 f.
 
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
Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 605; Gensler (2003), S. 37; Skiera/Gensler (2002), S. 260.
 
238
Vgl. Brand/Baier (2021), S. 221.
 
239
Vgl. Kalwani/Meyer/Morrison (1994), S. 69 f.
 
240
Vgl. Neibecker/Kohler/Baier (2021), S. 381 f.
 
241
Vgl. Baier/Kurz (2021), S. 43; McFadden (1974), S. 121; McFadden (1979), S. 306 f.
 
242
Vgl. McFadden (1979), S. 307.
 
243
Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 603 f.; Baier/Kurz (2021), S. 42 f.; Melles (2001), S. 92 f.
 
244
Vgl. Neibecker/Kohler/Baier (2021), S. 372.
 
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
Vgl. Backhaus/Erichson/Weiber (2015), S. 187; Balderjahn (1994), S. 14.
 
247
Vgl. Green/Srinivasan (1978), S. 105 f.; Bichler/Trommsdorff (2021), S. 86 f.
 
248
Vgl. Balderjahn (1994), S. 14.
 
249
Backhaus/Erichson/Weiber (2015), S. 187.
 
250
Sawtooth Software, Inc. (2013), S. 32.
 
251
Siehe Abschnitt 3.​4.​1 zum Thema Filterblasen.
 
252
Siehe Abschnitt 3.​2.​2.​2 zum Thema Information Overload.
 
253
Siehe Abschnitt 3.​3.​3.
 
254
Siehe Abschnitt 4.2.2.
 
255
Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2014a), S. 4.
 
256
Vgl. Kano et al. (1984), S. 149.
 
257
Vgl. Weiber (2006), S. 42; Böhler et al. (2022), S. 125; Baum/Coenenberg/Günther (2013), S. 35.
 
258
Vgl. Sawtooth Software, Inc. (2014b), o.S.
 
259
Vgl. Voeth (2000), S. 81; Backhaus/Wilken/Hillig (2007), S. 342 f.; Backhaus et al. (2014), S. 62 f.
 
260
Siehe Abschnitt 3.​4.​3.
 
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
Vgl. Höser (1998), S. 51 f.
 
263
Vgl. Höser (1998), S. 52 f.; Balderjahn/Mennicken (1996), S. 42.
 
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
Siehe Anhang 29 im elektronischen Zusatzmaterial für eine vollständige Liste der Nennungen.
 
266
Geringer Kompromiss = 0–330; mittelhoher Kompromiss = 330–770; hoher Kompromiss = 770–1.100.
 
267
Siehe verhaltensökonomische Ansätze in Abschnitt 3.​4.​2.​2 oder auch Nguyen (2022), S. 5 f.; Weiber/Nguyen (2022), S. 109 ff.
 
268
Vgl. Nguyen (2022), S. 66 f.; Weiber/Nguyen (2022), S. 123.
 
269
Vgl. Csikszentmihalyi (1997), S. 8; Nguyen (2022), S. 67.
 
270
Vgl. Nguyen (2022), S. 108; Weiber/Nguyen (2022), S. 111.
 
271
Vgl. Nguyen (2022), S. 109.
 
272
Siehe Abschnitt 4.2.2.
 
273
Vgl. Swoboda/Sinning (2021), S. 580 f.
 
274
Vgl. Swoboda/Batton (2020), S. 1068 ff.
 
275
Vgl. Swoboda/Winters/Fränzel (2021), S. 49 f.
 
276
Vgl. Simon/Faßnacht (2016), S. 105; Gutsche (1995), S. 176 ff.
 
277
Siehe Abschnitt 2.​4.​3.
 
278
Vgl. Simon/Faßnacht (2016), S. 105 ff.
 
279
Vgl. ebenda, S. 106 f.; Homburg (2017), S. 675 f.
 
280
Siehe Anhang 21 im elektronischen Zusatzmaterial.
 
281
Vgl. Döring/Bortz (2016), S. 244 f.; Siehe Abschnitt 4.1.2.2.4.
 
282
Siehe Abschnitt 3.​3.​3.
 
283
Siehe Abbildung 3.​9.
 
284
Vgl. Gutsche (1995), S. 179.
 
285
Vgl. Simon/Faßnacht (2016), S. 108 f.; Gutsche (1995), S. 180 ff.
 
286
Siehe Abschnitt 2.​3.​1.
 
287
Vgl. Kamakura/Russell (1989), S. 379; Teichert (2000), S. 228.
 
288
Vgl. Steiner et al. (2021), S. 234.
 
289
Vgl. Steiner et al. (2021), S. 245 ff.; Teichert (2000), S. 231 f.
 
290
Vgl. Geiser (2010), S. 240.
 
291
Vgl. Geiser (2010), S. 240.
 
292
Vgl. Akaike (1998), S. 199 ff.
 
293
Vgl. Schwarz (1978), S. 461 ff.
 
294
Vgl. Sclove (1987), S. 333 ff.
 
295
Vgl. Steiner et al. (2021), S. 244.
 
296
Vgl. Nylund/Asparouhov/Muthén (2007), S. 559.
 
297
Vgl. Vuong (1989), S. 313 ff.
 
298
Vgl. Lo/Mendell/Rubin (2001), S. 774.
 
299
Vgl. McLachlan/Peel (2000), S. 185.
 
300
Vgl. Nylund/Asparouhov/Muthén (2007), S. 566.
 
301
Vgl. Geiser (2010), S. 265 f.
 
302
Vgl. Steiner et al. (2021), S. 240.
 
303
Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 224 f.
 
304
Siehe Anhang 32 im elektronischen Zusatzmaterial.
 
305
Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 266.
 
306
Siehe Anhang 34 im elektronischen Zusatzmaterial.
 
307
Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 267.
 
308
Siehe Anhang 35 im elektronischen Zusatzmaterial.
 
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
Siehe Anhang 36 im elektronischen Zusatzmaterial.
 
311
Vgl. Backhaus et al. (2021), S. 272.
 
312
Siehe Anhang 37 im elektronischen Zusatzmaterial.
 
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
Siehe Anhang 32 im elektronischen Zusatzmaterial.
 
315
Siehe Abschnitt 4.2.3 für grundlegende Informationen zu Naive-Bayes-Schätzungen.
 
316
Vgl. Janssen/Laatz (2017), S. 561.
 
317
Vgl. Janssen/Laatz (2017), S. 563.
 
318
Siehe Anhang 40 im elektronischen Zusatzmaterial.
 
319
Vgl. Lastovicka/Gardner (1979), S. 62 f.
 
320
Vgl. Cialdini/Trost/Newsom (1995), S. 328.
 
321
Vgl. Westin (2003), S. 445; Taylor (2003), S. 4.
 
322
Vgl. Kaiser (1974), S. 35 f.
 
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
Vgl. Sunstein (2002), S. 73 f. Siehe Abschnitt 3.​5.​3.
 
325
Vgl. Choudary (2015), S. 46.
 
326
Siehe Cambridge Analytica auf S. 125.
 
327
Siehe California Consumer Privacy Act und DSGVO auf S. 175 f.
 
328
Siehe Überwachungskapitalismus in Abschnitt 2.​4.​3.
 
Metadaten
Titel
Empirische Identifikation von Nutzerpräferenzen bei Content-Plattformen
verfasst von
Lorenz Gabriel
Copyright-Jahr
2023
Buch
Die Macht digitaler Plattformen

Print ISBN: 978-3-658-41152-7

Electronic ISBN: 978-3-658-41153-4

Copyright-Jahr: 2023

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

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