Macht mit im Web! Anreizsysteme zur Unterstützung von Aktivitäten bei Community- und Content-Plattformen

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Sandra Schön, Martin Ebner, Hannes Rothe, Renate Steinmann und Florian Wenger (2013). Macht mit im Web! Anreizsysteme zur Unterstützung von Aktivitäten bei Community- und Content-Plattformen. Band 6 der Reihe „Social Media“, herausgegeben von Georg Güntner und Sebastian Schaffert, Salzburg: Salzburg Research. (ISBN 978-3-902448-38-5)

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Macht mit im Web! Anreizsysteme zur Unterstützung von Aktivitäten bei Community- und Content-Plattformen

  1. 1. Macht mit im Web! Anreizsysteme zur Unterstützung von Aktivitäten bei Community- und Content-Plattformen Sandra Schön mit Beiträgen von Martin Ebner, Hannes Rothe, Renate Steinmann und Florian Wenger 2
  2. 2. Das Kompetenzzentrum für Neue Medien, Salzburg NewMediaL­ ab – The Next Generation (SNML­TNG) arbeitet unter der Koordi­ nation der Salzburg Research Forschungsges.m.b.H. daran, digitale Inhalte zu personalisieren, für alle auffindbar zu machen und nach­ haltig zu nutzen: Dazu werden Informationen auf der Ebene der In­ halte (Linked Content), der stukturierten Daten (Linked Data) und der sozialen Interaktion (Linked People) verknüpft. Für die dadurch entstehende Form von Inhalten wurde der Begriff „Linked Media“ gewählt. SNML­TNG ist ein K­ Projekt im Rahmen des COMET­Programms (Competence Centers for Excellent Technologies, www.ffg.at/comet) und wird gefördert aus Mitteln des BMWFJ, des BMVIT und des Landes Salz­ burg. Homepage: www.newmedialab.at © Salzburg NewMediaLab – The Next Generation 2013 – Juni 2013 Sandra Schön, mit Beiträgen von Martin Ebner, Hannes Rothe, Renate Steinmann und Florian Wenger Macht mit im Web! Anreizsysteme zur Unterstützung von Aktivitäten bei Community­ und Content­Plattformen Band 6 der Reihe „Social Media“, herausgegeben von Georg Güntner und Sebastian Schaffert Dieses Buch ist auch gedruckt im Buchhandel erhältlich: ISBN 978­3­902448­38­5 Verlag und Herstellung: Salzburg Research, Salzburg Umschlaggestaltung: Daniela Gnad, Salzburg Research Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek: Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d­nb.de abrufbar. 3
  3. 3. VORWORT Das Kompetenzzentrum für neue Medien wurde beginnend mit dem Jahr 2000 als Denkfabrik für innovative Konzepte und Lösungen für die österreichische Medien­ und Content­Industrie aufge­ baut und bietet seitdem Technologieführern und den Betreibern fortschrittlicher Internet­Platt­ formen eine Heimat zur Entwicklung und Erprobung innovativer Informationssysteme und ­ar­ chitekturen. Gemeinsam mit führenden Vertretern der Medien­ und Content­Industrie wurden dabei von Beginn an konkrete Lösungen entwickelt und erfolgreich umgesetzt. In der Laufzeit des aktuellen „Salzburg NewMediaLab – The Next Generation“ steht eine Fortentwicklung der Ver­ knüpfung und Verwendung von Linked­Data­Prinzipien für multi­mediale Inhalte auf dem Pro­ gramm. Durch die Nutzung verfügbarer Wissensquellen und des sozialen Kontextes, in dem In­ halte erzeugt und verwendet werden, bietet sich Unternehmen damit die Chance, ihre Inhalte über verschiedene Anwendungen hinaus zu verknüpfen und den Kostendruck bei der Entwick­ lung personalisierter Inhalte zu reduzieren. Auch wenn bei dieser Art von Verknüpfung und Kontextualisierung von Inhalten ein hoher Auto­ matisierungsgrad wünschenswert ist, lebt das Konzept von einer, direkten oder indirekten, Mit­ wirkung der Benutzer/innen. Das bedeutet, dass diese in irgendeiner Form zur Interaktion mit den Inhalten beitragen sollen. Egal, ob dadurch die Ergänzung oder Kommentierung von Beiträ­ gen, eine Verbesserung der Verschlagwortung, eine Bewertung von Beiträgen, oder der Aufbau von Wissensbasen verbunden ist: damit ist Aufwand verbunden, den man nur dann zu tragen be­ reit ist, wenn der (gefühlte) Nutzen der „Beteiligung“ höher ist. „Redakteure taggen nicht“, meinte ein leitender Angestellter einer österreichischen Tageszeitung in einem Projektmeeting zur Erör­ terung von Maßnahmen zur Verbesserung der Beschlagwortung der Nachrichtenartikel und ver­ wies damit auf den Unwillen, redaktionelle Artikel mit geeigneten Metadaten zu versehen. Glei­ chermaßen berichtete der für die Einführung eines Dokumentenverwaltungssystems zuständige Projektmanager, dass jedes neue Feldelement, das in der Erfassungsmaske beim Anlegen eines Dokuments verpflichtend eingeführt wird, intensive Diskussionen mit den Anwendergruppen nach sich zieht: Neue Pflichtfelder bedeuten mehr Aufwand für die Anwender/innen und würden demnach die Akzeptanz des Systems negativ beeinflussen. Was also tun? Neben technologischen Verfahren zur Vereinfachung bieten sich auch so genannte „Anreizsysteme“ rund um die Interak­ tion mit Inhalten an. Der vorliegende sechste Band der Buchreihe „Social Media“ beschreibt und untersucht Anreize und Anreizsysteme im Web, die Nutzer/innen zu Beiträgen motivieren und aktivieren versuchen: Wir identifizieren unterschiedliche Arten von Anreizsystemen und stellen theoretische Erklärun­ gen für ihre Funktionsweise vor. Gleichzeitig betrachten wir die praktische Umsetzung in erfolg­ reichen Systemen, wie z.B. die Sammlung von Straßen­ und Verkehrsdaten, das Frage­Antwort­ Forum Yahoo­Clever, das Foto­Projekt 365 und die Unterstützung einer öffentlichen Abstim­ mung. Abschließend stellen wir die Herausforderungen und Stolperstellen bei der Entwicklung von passenden und erfolgreichen Anreizsystemen vor. Wir hoffen, mit diesem sechsten Band der „Social Media Reihe“ einen interessanten Einblick in die Möglichkeiten von Anreizen und Anreizsystemen im Web zu geben. Auch im Namen von San­ dra Schön bedanke ich mich dabei herzlich bei allen, die sich an der Erstellung dieses Reports be­ teiligt haben. Wir hoffen, die Zusammenstellung inspiriert auch Ihre Pläne und Arbeiten! Georg Güntner Zentrumsleiter – www.newmedialab.at Juni 2013 4
  4. 4. 5
  5. 5. INHALTSVERZEICHNIS 1 Einleitung und Vorgehen............................................................................................................7 1.1 Hintergrund......................................................................................................................................... 7 1.2 Forschungsfragen und Vorgehen................................................................................................ 7 1.3 Beiträge von Nutzer/innen............................................................................................................8 1.4 Nutzer/innen: Vom einzelnen Experten bis zur Masse......................................................9 2 Theorien und Forschung zu Formen und Funktion von Anreizen auf Webplattformen................................................................................................................. 11 2.1 Einführung.........................................................................................................................................11 2.2 Verständnis von Anreizen und Anreizsystemen im Web............................................... 11 2.3 Vom Anreiz zur Handlung: Ein Strauß möglicher Erklärungen................................... 12 2.4 Übertragung der Theorien auf Online­Aktivitäten und Webplattformen ...............15 2.5 Allgemeine Ableitungen der Theorien zu Anreizsystemen............................................16 2.6 Stand der Forschung zu Anreizsystemen im Web............................................................. 16 3 Anreize und Anreizsysteme im Web....................................................................................19 3.1 Anreize und Anreizsysteme im Web....................................................................................... 19 3.2 Warum werden Anreize und Anreizsysteme eingesetzt?...............................................20 3.3 Anreizsystem „Gemeinschaft und Freundschaft“...............................................................20 3.4 Anreizsystem „Persönliches Feedback“.................................................................................22 3.5 Anreizsystem „Spiel­ und Unterhaltung“...............................................................................24 3.6 Anreizsystem „Reputation“.........................................................................................................26 3.7 Anreizsystem „Währung“ ........................................................................................................... 29 3.8 Anreizsystem „Belohnung“ ........................................................................................................ 32 3.9 Anreizsysteme im Vergleich....................................................................................................... 35 4 Erfolgreich Anreize setzen: Beispiele im Überblick...................................................... 37 4.1 Auswahl der Beispiele...................................................................................................................37 4.2 Überblick über die Beispiele...................................................................................................... 37 5 Sammlung von Strassen­ und Verkehrsdaten: Motive und Anreize........................39 5.1 Die Sammlung von Straßen­ und Verkehrsdaten...............................................................39 5.2 Vorgehen............................................................................................................................................ 39 5.3 Ergebnis: Beiträge und Aufwendungen der Beitragenden.............................................40 5.4 Ergebnis: Anreize aus Sicht der Anbieter..............................................................................41 5.5 Ergebnis: Motive für Teilnahme............................................................................................... 42 5.6 Diskussion: Anreizsysteme als Selektion der Zielgruppe...............................................43 6
  6. 6. 6 Auswirkungen von Bewertungen beim Frage­Antwort­Forum Yahoo!Clever.....45 6.1 Die Frage­Antwort­Plattform Yahoo!Clever........................................................................ 45 6.2 Vorgehen............................................................................................................................................ 46 6.3 Ergebnisse: Unterschiedliche Formen des Feedbacks und Auswirkungen auf die Aktivitäten in der Folgewoche............................................................................................. 46 6.4 Diskussion......................................................................................................................................... 48 7 Die Rolle der Erwähnung auf Twitter bei #OPCO12......................................................49 7.1 Twitter und #OPCO12.................................................................................................................. 49 7.2 Vorgehen............................................................................................................................................ 49 7.3 Ergebnis: Niemand twittert bei OPCO12 ohne Reaktion von anderen viel.............50 7.4 Ergebnis: Wer nur wenig twitterte, erhielt oft keine Reaktion....................................51 7.5 Ergebnis: Mehr als 14 Tweets twittert man nicht „allein“..............................................52 7.6 Ergebnis: Das (Weiter­) Twittern ist eine Reaktion auf Erwähnungen – Exemplarischer Tweets­Mentions­Verlauf..................................................................... 53 7.7 Diskussion......................................................................................................................................... 54 8 Anreize für die Unterstützung bei der öffentlichen Abstimmung beim MOOC Production Fellowship.....................................................................................................55 8.1 Öffentliche Abstimmungen im Web........................................................................................ 55 8.2 Das Public Voting beim MOOC Production Fellowship ...................................................56 8.3 Vorgehen............................................................................................................................................ 57 8.4 Argumentationen und Anreize ausgewählter Bewerbungen im Web.......................57 8.5 Zusammenschau und Diskussion ............................................................................................ 64 8.6 Empfehlungen für die Werbung um Stimmen beim Public Voting.............................65 9 Ein Foto am Tag – Zielsetzungen der Teilnahme ........................................................... 67 9.1 Project 365 bzw. „Ein Bild am Tag“......................................................................................... 67 9.2 Vorgehen............................................................................................................................................ 67 9.3 Ergebnis: Genannte Ziele der Teilnahme ............................................................................. 68 9.4 Diskussion......................................................................................................................................... 69 10 Herausforderungen bei der Implementierung von Anreizsystemen...................71 10.1 Herausforderungen im Überblick..........................................................................................71 10.2 Herausforderungen im Einzelnen......................................................................................... 71 10.3 Spezielle Herausforderungen für unterschiedliche Anreizsysteme .......................74 11 Entwicklung eines Anreizsystems..................................................................................... 75 11.1 Vorgehen......................................................................................................................................... 75 11.2 Empfehlungen für die Entwicklung eines Belohnungssystems.................................75 11.3 Empfehlungen zum Aufbau von Online­Gemeinschaften............................................ 76 11.4 Empfehlungen zur Entwicklung von Crowdsourcing­Aktivitäten............................77 11.5 Empfehlungen zur Entwicklung eines Reputationssystems.......................................77 11.6 Handlungsmodell zur Entwicklung eines Anreizsystems............................................78 12 Ausblick: Es bleibt spannend...............................................................................................83 13 Anhang.........................................................................................................................................84 13.1 Literatur...........................................................................................................................................84 13.2 Anhang: Auswertung der Motive für Projekt 365...........................................................89 7
  7. 7. 1 EINLEITUNG UND VORGEHEN Sandra Schön Unternehmen und Initiativen interessieren sich für Anreize und Anreizsysteme, um gezielt das Mitmachen und Mitwirken im Web zu unterstützen. Ihre Zielsetzungen sind unterschiedlicher Art: Sie reichen von der Idee, Kunden bei der Innovationsentwicklung einzubinden und von ihren guten Ideen zu profitieren bis hin zu Webplattformen, mit deren Hilfe Nutzer/innen sich gegen­ seitig beim Lernen unterstützen. Die Fragestellung hinter der vorliegenden Zusammenstellung und vorgestellten Analysen ist, wie Beiträge zu einer Webplattformen durch die Gestaltung des Angebots initiiert und unterstützt werden können. 1.1 Hintergrund Im Hintergrund dieser Studie steht das Salzburg NewMedia Lab, das zu den neuen Anforderun­ gen an die Medien­ und Content­Industrie forscht und entwickelt. Unter dem Schlagwort „Linked Media“ (verlinkte Medien) tritt das Kompetenzzentrum seit 2010 für ein neuartiges Konzept digi­ taler Informationen ein, das auf der Verknüpfung von Inhalten, von strukturierten Daten und von Personen bzw. auf deren sozialen Interaktion mit den Inhalten beruht. Durch die Nutzung verfüg­ barer Wissensquellen und des sozialen Kontextes bietet sich Unternehmen die Chance, ihre Inhal­ te über verschiedene Anwendungen hinaus zu verknüpfen und den Kostendruck bei der Entwick­ lung personalisierter Inhalte zu reduzieren. Die Vorreiterrolle bei der Umsetzung des Linked­Me­ dia­Konzepts nehmen unter der Koordination der Salzburg Research Forschungsgesellschaft füh­ rende österreichische Medienunternehmen (ORF, Red Bull Media House, Salzburg AG und Salz­ burger Nachrichten, Der Standard) und Softwarehäuser (mediamid, Semantic Web Company, TECHNODAT) ein. Sie werden wissenschaftlich begleitet von Forschungseinrichtungen im Be­ reich der Multimedia­Technologien, des Semantic Web und der sozialen Medien (Studiengang MultiMediaTechnology der FH Salzburg, Semantic Technology Institut der Universität Innsbruck, Salzburg Research). Diese Studie entstand im Rahmen der Forschungsarbeit des Salzburg New­ Media Labs in den Monaten Oktober 2012 bis Juni 2013. 1.2 Forschungsfragen und Vorgehen Für die Content­ und Medienindustrie, wie auch für zahlreiche weitere Unternehmungen, ist die Frage wichtig, wie man Mitarbeiter/innen, Mitglieder, oder auch andere registrierte oder Interes­ sierte Nutzer/innen einer Webplattform motivieren und unterstützen kann, Beiträge zu liefern. Bloß weil das Angebot prinzipiell ermöglicht, sich beispielsweise im unternehmensinternen Wis­ sensmanagementsystem auszutauschen, in einem Bilderarchiv Bilder hochzuladen oder auf einer Rezeptseite Kochtipps zu veröffentlichen, bedeutet dies noch lange nicht, dass entsprechende Ak­ tivitäten auch eintreffen. Die Entwicklung des sogenannte „Web 2.0“ gibt zwar eine Reihe von Möglichkeiten der Partizipation und Teilnahme (O'Reilly, 2005), aber es ist bekannt, dass sie nur bei wenigen Personen und Angeboten unmittelbar zu großer Aktivität führt. Forschungsleitend sind bei dieser Studie folgende Fragestellungen: | Was sind Anreize und Anreizsysteme? Welche Theorien und Erklärungen gibt es? | Welche Anreizsysteme lassen sich im Web finden? | Welche konkreten Erfahrungen werden im Hinblick auf Anreizsysteme und Beiträge von Nut­ zer/innen bei erfolgreichen Projekten gemacht? | Wie können passende und wirkungsvolle Anreizsysteme entwickelt werden? Aufbauend auf einer Literaturrecherche zu Anreizen und Anreizsystemen und ihren Wirkungen bei Webangeboten, werden in dieser Arbeit zunächst wissenschaftliche Theorien rund um Anrei­ ze eingeführt, um dann unterschiedliche vorzufindende Anreizsysteme im Web zu beschreiben. Insbesondere mit den Studien zu Reputationssystemen und zu mobilen und Online­Gemeinschaf­ 8
  8. 8. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 ten, die auch in der Reihe dieses Bandes erschienen sind, können wir dabei selbst auf hilfreiche Vorarbeiten zurückgreifen (vgl. Schaffert & Wieden­Bischof, 2009; Schaffert, Güntner, Lassnig, & Wieden­Bischof, 2010; Schön, Wieden­Bischof, Schneider & Schumann, 2011). Es gibt bereits, jedoch handelt es sich dabei um eine überschaubare Zahl, einige Forschungsarbei­ ten, die konkret die Wirkung der Anreize zum Mitmachen im Web analysieren. Dabei werden so­ wohl Nutzer/innen zu ihren Motiven befragt als auch Nutzeraktivitäten ausgewertet. Um diese existierenden Beiträge zu ergänzen, haben wir exemplarisch zu ausgewählten Themen und Web­ angeboten eigene Analysen angefertigt und vorgestellt. Dabei ist es uns wichtig, dass es sich um Daten und Erfahrungen mit laufenden, erfolgreichen Webplattformen handelt. Das Band schließt mit der Entwicklung eines Modells zur Entwicklung eines Anreizsystems für Webplattformen. 1.3 Beiträge von Nutzer/innen Die Studie ist plakativ überschrieben mit „Macht mit im Web!“ – doch mit welchen Beiträgen sol­ len Nutzer/innen beitragen? Einige Angebote leben davon, dass viele Nutzer/innen es verwen­ den, z.B. etwas aufrufen, herunterladen, ansehen oder auch mit anderen teilen, weil z.B. Werbe­ einnahmen damit verknüpft sind. Andere Angebote leben davon, dass Nutzer/innen Inhalte er­ stellen oder Bilder hochladen, um attraktiv zu sein (z.B. Wikipedia.de oder Instagram.com). Es zeigt sich dabei, dass es der Aufwand und die dafür notwendige Expertise bei den „Mitmacher/in­ nen“ recht unterschiedlich ist, manches geht sogar „beiläufig“. Wie in Abbildung 1 dargestellt, lassen sich die dargestellten Informationen beispielsweise darin unterscheiden, welche Expertise bei der Entwicklung bzw. Generierung dieses Quellmaterials aufgebracht werden muss. So ist in der Regel beim Bearbeiten von Metadaten Fachwissen zum Gegenstand notwendig, währenddessen Suchen oder einfaches Internet­Browsen nicht notwen­ digerweise Fachwissen benötigt – das kann quasi jede/r. Gleichzeitig zeigt sich bei dieser Anord­ nung, dass das Aufmerksamkeitsniveau graduell abnimmt: Während das Schreiben von Weblog­ Beiträgen die Aufmerksamkeit der Ersteller/innen benötigen, werden etliche Klicks eher beiläu­ fig vorgenommen. Web­Angebote, die Interesse an Beiträgen von Nutzer/innen haben oder auf sogar auf sie ange­ wiesen sind, sind in der Regel Content­ oder Community­Angebote, d.h. Angebote, bei denen es darum geht Inhalte zu erstellen (Wikis, Fotosammlungen, Bewertungssysteme) oder sich aktiv auszutauschen (Chats, soziale Netzwerke). Nahezu alle Web­Angebote verfolgen solche Interes­ sen, auch wenn sie graduell unterschiedlich von solchen Beiträgen abhängig sind. Aus Sicht der Anbieter stellt sich die Frage, bei was die Nutzer/innen eigentlich mitmachen sollen auch im Hinblick auf die konkreten Prozesse, die sie durch das Mitmachen unterstützen sollen. Entlang eines traditionellen Produktentwicklungsprozesses dargestellt, zeigen sich unterschiedli­ che Spielarten und Einsatzmöglichkeiten der Beteiligung von Webnutzer/innen(vgl. Abbildung 2). 9
  9. 9. Einleitung und Vorgehen Abbildung 2: Mitwirkung von Nutzer/innen in der unternehmerischen Wertschöpfungskette Quelle: adaptiert nach Schön, Güntner & Markus, 2011 1.4 Nutzer/innen: Vom einzelnen Experten bis zur Masse „Macht mit im Web!“ heißt es im Titel – doch wer soll eigentlich mitmachen? Weil so vielfältige Angebote auf Mitmacher/innen angewiesen sind, lässt sich diese Frage nicht pauschal für be­ stimmte Personen oder Personengruppen festlegen. Mal sind es junge, mobile Mädchen mit tech­ nischen Ambitionen, mal möglichst repräsentative Gruppen oder auch Fans einer bestimmten Marke, die gefragt sind. Ebenso werden unterschiedlich viele Nutzer/innen gesucht: Einige der Angebote suchen nur ein­ zelne Experten, im Bereich der Markteinführung von Produkten werden diese beispielsweise als „Lead User“ bezeichnet (nach Hippel, 1986). Andere Unternehmungen leben geradezu davon, dass eine größere Zahl von Personen aktiv mitmachen. Viele Initiativen sind nicht auf einen sehr aktiven, beständigen kleinen Kreis von Personen angewiesen, sondern richten sich darüber hin­ aus an große Massen, die z.B. einer Initiative oder Marke zwar prinzipiell wohlgesonnen sind, aber nicht notwendigerweise dauerhaft zur (Kunden­) Gemeinschaft zählen müssen. Die entspre­ chenden Initiativen bezeichnen sich dann als „Crowdsourcing“. Macht die „Masse“ mit, handelt es sich um Crowd­Aktivitäten, z.B. Crowdfunding (jede/r finanziert mit einem kleinen Beitrag ein größeres Vorhaben) oder Crowdsourcing (jede/r macht etwas kleines bei einem großen Projekt). Im folgenden Abschnitt geht es nun um theoretische Erklärungen, wie Nutzer/innen durch An­ reizsysteme zu Beiträgen angeregt werden sollen. 10
  10. 10. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 11
  11. 11. Theorien und Forschung zu Formen und Funktion von Anreizen auf Webplattformen 2 THEORIEN UND FORSCHUNG ZU FORMEN UND FUNKTION VON ANREIZEN AUF WEBPLATTFORMEN Sandra Schön 2.1 Einführung Traditionellem wissenschaftlichen Vorgehen entspricht es, sich zunächst theoretisch zu erklären, warum und wie etwas passiert – oder eben nicht passiert. In der Folge wird aus dieser Erklärung Hypothesen abgeleitet, die dann wiederum einer Überprüfung benötigt. Schon zu Beginn möch­ ten wir darauf hinweisen: Eine empirische Überprüfung der existierenden Theorien rund um An­ reize und dadurch hervorgerufene oder unterstützte Aktivitäten im gewählten Setting, nämlich Webplattformen, ist in aller Regel bisher noch nicht erfolgt. Gleichzeitig ist die Zahl und Varian­ ten von wissenschaftlichen Erklärungen für die Funktion und Wirkung von Anreizen sehr groß, wenn man nicht eine enge Sichtweise einer einzelnen Fachdisziplin vertritt, sondern sich glei­ chermaßen für psychologische, sozialwissenschaftliche und auch ökonomische Modelle interes­ siert. Da es bisher keine Literatur gibt, die mit ähnlich breitem Fokus an der Gestaltung von Anreizen in Content­ und Community­Plattformen interessiert ist, ist die folgende Zusammenstellung als ein erster Versuch zu sehen, der eventuell weiterer Ergänzungen bedarf. 2.2 Verständnis von Anreizen und Anreizsystemen im Web „Anreize“, auf Englisch „Incentives“ sollen andere zu (bestimmten) Aktivitäten und Beiträgen mo­ tivieren. Insbesondere von Unternehmen, die Kunden zum Kaufen ihrer Produkte animieren wol­ len oder auch ihre Mitarbeiter zu besseren Arbeitsleistungen motivieren möchten, arbeiten ge­ zielt mit Anreizen bzw. Anreizsystemen. Das können beispielsweise Rabattangebote sein, die einen Kauf mehrerer Produkte besonders attraktiv machen oder auch Belohnungen für Mitarbei­ ter, wenn sie ihre Zielsetzungen erfüllen, z.B. Zulagen oder auch attraktive Weiterbildungen. Welche Anreize gibt es nun im Web? Ähnlich wie in der realen Welt finden sich hier Anreize un­ terschiedlicher Art. Aus betriebswirtschaftlicher Perspektive klassifizieren Clark und Wilson An­ reize folgendermaßen (Clark & Wilson, 1961, Wilson, 1989, s. Dollman, 1996) | materielle: ausgewählte und greifbare Belohnungen z.B. Geld, also Gehalt | solidarische: nicht greifbare Belohnungen, z.B. Kameradschaft, Freundschaft, Geselligkeit | statusbezogene: nicht greifbare Belohnungen, z.B. Prestige, Anerkennung | zweckbestimmte: nicht greifbare Belohnungen, z.B. höhere Zielsetzungen der Organisation, z.B. Verbesserung der Welt. All diese Anreizformen lassen sich auch im Web finden: Es gibt hier Belohnungen in Form von Geld oder anderen materiellen Gütern (z.B. für Weblogger), Freundschaften können sich entwi­ ckeln (z.B. in sozialen Netzwerken) oder Reputation (z.B. für Verkäufer beim Online­Handel). Schließlich ist für Autorinnen und Autoren in der Wikipedia oder Software­Entwickler/innen ei­ ner Open­Source­Software auch die Schaffung eines freien Wissensguts eine nicht­greifbare Be­ lohnung. Anreizsysteme sind das Gebilde von unterschiedlichen Anreizen, das auf einer Webplattform ein­ gesetzt wird, beabsichtigt und unbeabsichtigt sowie bewusst und unbewusst, die auf bestimmte, spezifische Weisen technisch und/oder organisatorisch in ihrer Wirkung unterstützt werden. In dieser Arbeit haben wir davon einige spezielle Typen ausgewählt, beispielsweise Reputationssys­ teme und Währungssysteme. Diese Systeme werden daher am Beispiel existierender Webplattformen vorgestellt. Bevor Reali­ sierungen betrachtet werden, werden im Folgenden zunächst Erklärungen vorgestellt, wie der Einsatz von Anreizen erklärt wird und welche weitere Theorien hierbei zum Einsatz kommen. 12
  12. 12. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 2.3 Vom Anreiz zur Handlung: Ein Strauß möglicher Erklärungen Das man Anreize setzt, um Aktivitäten von Nutzer/innen auf Webplattformen auszulösen und in eine bestimmte gewünschte Richtung zu beeinflussen, ist einsichtig. Doch wie funktioniert das genau? Welche Erklärungen dienen hier? Insbesondere in der Psychologie, aber auch in anderen Disziplinen, thematisieren hier Theorien den Zusammenhang von Anreizen und ihren Einfluss auf die Aktivitäten der Nutzer/innen. Das Primat der Betriebswirtschaft und der rationalen egoistischen Entscheidung Wer nach Anreiztheorien (engl. „incentive theories“) recherchiert, wird nahezu ausschließlich Li­ teratur finden, die aus den Betriebswirtschaften stammt. Erste Spuren einer Anreiztheorie finden sich nach Dollman (1996) bei Barnand (1938), der als erster Organisationen als kooperative Gruppen beschreibt, die Mechanismen haben, Anreize für ihre Mitglieder zu setzen. Fundament dieses Zugangs ist die Annahme, jeder Mensch handle rational und zu seinem Vorteil. So stellt Campbell (2010) in seinem Werk zu Incentives, das als Grundlagenwerk für BWL­Studenten empfohlen wird, fest: „each individual acts to maximize his or her individual payoff, regardless of the implications for the welfare of the others“ (S. 2). Diese Grundannahme zieht sich dabei durch alle Darstellungen zur betriebswirtschaftlichen Betrachtung von Anreizsystemen: Jede/r handelt so, dass sein/ihr persönlicher Profit am größten ist, egal wie es anderen dabei geht. Diese Perspektive finden viele einseitig oder auch „seltsam“ (Graeber, 2012, S. 96); widerspricht sie doch vielen Erfahrungen die man selbst bisher gemacht hat: Irrationalität, unüberlegtes Ver­ halten, „Bauchentscheidungen“, Nächstenliebe, Mitleid, Großzügigkeit und viele weitere Fakto­ ren, die in unserem Alltag eben auch wirksam sind, sollte es demnach nicht geben. Tatsächlich sprechen eine ganze Reihe von Befunden gegen eine solche betriebswirtschaftlich­rationale Per­ spektive (Graeber 2012 verweist hier insbesondere auf Kahnemann 2003). Die Dominanz der Perspektive kann u.a. damit erklärt werden, „dass jeder, der in Amerika in leitender Funktion tä­ tig ist, eine Ausbildung in ökonomischer Theorie hat oder zumindest mit ihren Grundaussagen vertraut ist. Das hat zur Folge, dass ihre Grundaussagen als überkommende Weisheiten gelten, die einfach nicht hinterfragt werden“ (Graeber, 2012, S. 96). Tatsächlich gibt es eine Reihe weite­ rer Ansätze und Verfahren, wie Anreize und ihre Auswirkungen auf das Verhalten und Handeln theoretisch wirken und hier auch ergänzende oder alternative Erklärungen und auch empirische Befunde liefern. Doch nun dazu, wie bei diesem betriebswirtschaftlichen, rationalen Zugang zu Anreizsystemen ihre Wirkung erklärt wird: Zentral sind dabei stets die Informationen, die den Handelnden zur Verfügung stehen. Ein Beispiel ist eine Taxifahrt (siehe Campbell 2010, S. 10): Der Kunde möchte möglichst schnell sein und wenig zahlen, der Taxifahrer möglichst viel Geld verdienen und daher auch möglichst lange unterwegs sein. Wenn sich der Kunde aber nun in der Stadt nicht auskennt (keine Information darüber habt) und der Taxifahrer das weiß, kommt es zum Problem des „ver­ borgenes Handeln“ (engl. „hidden action problem“). Die Herausforderung der Gestaltung eines Anreizsystems besteht in diesem Fall darin, dass der Taxifahrer so handelt, als ob der Taxikunde alle relevanten Informationen haben würde (also den schnellsten Weg kennt). Dies ist eine der Grundideen der aktuell vorherrschenden Prinzipal­Agent­Theorie auf den Grundlagen von Ross (1973) und Stiglitz (1974). Folgendes ist ein weiteres bekanntes Beispiel für diesen Zugang zu Anreizsystemen: Akerlof (1970) untersuchte die Auswirkungen von verbogenen Informationen auf dem Gebrauchtwagen­ markt. Er stellte fest, dass Käufer aufgrund mangelnder Informationen über die Qualität der Ge­ brauchtwagen grundsätzlich davon ausgehen, dass es sich um schlechte(re) Ware handelt und es sich beim Gebrauchtwagen wohl um „saure Gurken“ handelt. Im Englischen wird dafür der Aus­ druck „lemons“, also Zitronen, verwendet und dieses Phänomen wird daher auch im Deutschen als „Zitronenmarkt“ bezeichnet. Die Konsequenz dieser Annahme über die schlechte Qualität ist eine geringere Bereitschaft der Käufer einen hohen Preis zu zahlen, wodurch Anbieter mit quali­ tativ hochwertiger Ware und höheren Preisen vom Markt verdrängt werden und schließlich tat­ sächlich nur noch saure Gurken übrig bleiben. Um höhere, der höheren Qualität angemessene Preise zu zahlen, muss entsprechend informiert werden. Es handelt sich beim Zitronenmarkt demnach um ein Informationsproblem. Aus diesem Grund wird beispielsweise versucht mit Hilfe 13
  13. 13. Theorien und Forschung zu Formen und Funktion von Anreizen auf Webplattformen von Bewertungs­ oder Reputationssystemen im Web Kunden über die (gute) Qualität der Ware bzw. des Anbieters zu informieren. Die Rolle der Anreize in psychologischen Motivationstheorien: Was bewegt uns? Die Idee der Anreize ist einfach: Sie sollen Aktivitäten motivieren. Anreize werden gesetzt, um entsprechendes Verhalten auszulösen und zu verstärken. Damit Anreize überhaupt wirken kön­ nen, müssen Menschen sie als attraktiv erleben. Eine Konzept, das hierbei häufig herangezogen wird, ist die Idee der „Motive“ bzw. der „Motivation“. Beide Begriffe lassen sich vom lateinischen „movere“ (zu deutsch „bewegen“) ableiten, und können mit „Beweggrund“ übertragen werden. Die „Motive“ sind dabei, „angeborene psychophysische Dispositionen, die ihren Besitzer befähi­ gen, bestimmte Gegenstände wahrzunehmen und durch die Wahrnehmung eine emotionale Erre­ gung zu erleben, daraufhin in bestimmter Weise zu handeln oder wenigstens den Impuls zur Handlung zu verspüren“ (Stangl, o.J.). Motivationen sind wiederum die Prozesse „die körperliche und psychische Vorgänge auslösen, steuern oder aufrechterhalten“ (Zimbardo & Gerrig, 1996, S. 319). Motive können beispielsweise Macht, Unabhängigkeit, Neugier, Anerkennung oder Ordnung sein (Reiss 2000, vgl. Stangl o.J.). Es gibt nach Stangl (o.J.) unterschiedliche Motivkategorisierun­ gen und nur einzelne Versuche, diese Kategorisierungen auch empirisch zu stützen. Grundsätz­ lich verfügt jeder Mensch über solche Motive, u.a. ist es aber Teil seiner Persönlichkeit, wie stark und welche Motive für ihn leitend sind. Für die aktive Teilnahme an einer Gemeinschaft gibt es beispielsweise ganz unterschiedliche Motive. So unterscheidet Kollock (1999) zwischen egoisti­ schen und altruistischen Motiven, die dazu führen können, dass man sich an einer Online­Ge­ meinschaft beteiligt. Zu den selbstbezogenen, egoistischen Motiven zählt Kollock die erwartete Wechselseitigkeit („anticipated reciprocity“), d.h. dass Mitglieder erwarten etwas zurück zu er­ halten. Zudem nennt Kollock „Aufschneiderei“ („bragging rights“) und das Gefühl, etwas bewir­ ken zu können („sense of efficacy“): Es motiviert einige Nutzer/innen zu sehen, dass ihre Hand­ lungen eine Gemeinschaft beeinflussen bzw. ändern. Zu den selbstlosen, altruistischen Motiven zählt, dass jemandem geholfen wird, der Hilfe benötigt oder dass man auch die Verbundenheit zur Gemeinschaft, daher die Gruppe, mit der man sich identifiziert, aktiv unterstützen möchte (siehe Schaffert & Wieden­Bischof, 2009, 45). Solche Unterscheidungen von Motiven werden als Inhaltstheorien bezeichnet. Andere Motivationstheorien versuchen – auf unterschiedliche Weise – zu erklären, wie es zur Motivation kommt, sind also Prozesstheorien. In der psychoanalytische Theorie nach Freud spie­ len so Triebe, körperliche Bedürfnisse nach Selbsterhaltung und Lustgewinn, eine zentrale Rolle. Andere Konzepte die bei Motivationserklärungen eine Rolle spielen ist der Wille (Volition) sowie Gefühle (Emotion), manchmal auch die Kognition. In einigen Theorien wird zwischen intrinsischer und extrinsischer Motivation unterschieden. Bei der extrinsischen Motivation wird das Verhalten der Online­Akteure beispielsweise durch finan­ zielle Anreize, Anerkennung, Lob und Reputationsgewinn von außen beeinflusst. Die intrinsische Motivation hingegen entsteht aus der inneren Befriedigung heraus, dass beispielsweise die Auf­ gabe Freude bereitet oder man seine selbst gesetzten Ziele erreicht hat (Mattes, 2008). Auf den ersten Blick kann es hilfreich erscheinen, Anreize für Aktivitäten möglichst hoch anzusetzen, also beispielsweise einen hohen Geldbetrag auszuloben, um möglichst viele Aktivitäten hervorzuru­ fen. Untersuchungen zeigen jedoch, dass dies ein Trugschluss ist: Extrinsische Faktoren erhöhen die Leistungsbereitschaft oft nur unwesentlich und bremsen u.U. die intrinsische Motivation („Crowding­Out­Effekt“ bzw. Korrumptionseffekt s. S. 74). Intrinsische, nicht­monetäre Anreize wirken gleichzeitig häufig effektiver als Geldleistungen des Arbeitgebers (vgl. Weber 2006). Kei­ neswegs müssen diese sich aber immer negativ auswirken (vgl. Eisenberger & Shanock 2003). Aus Perspektive der psychologischen Motivationstheorie setzt man sich also mit den persönli­ chen Motiven der Nutzer/innen auseinander, die nicht nur kognitiver oder rationaler Art sein müssen, sondern sich auch auf emotionale Aspekte beziehen können („da fühle ich mich wohl“, „da fühle ich mich angenommen“). Eine Herausforderung der Forschung ist, dass Zielsetzungen und Motivation nur schwer erfasst werden können, beispielsweise beeinflussen bei Befragungen Faktoren wie z.B. die sogenannte „soziale Erwünschtheit“ die Antworten oft deutlich und verfäl­ schen die Ergebnisse. 14
  14. 14. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 Die Rolle der Anreize in Lerntheorien: Wie verändern wir Verhalten? Anreizsysteme solle ein gewünschtes Verhalten auslösen, d.h. mit ihnen soll Verhalten verändert werden. Die Lerntheorien der Psychologie beschäftigen sich mit den Möglichkeiten und Bedin­ gungen der Verhaltensänderungen1 : Aus Sicht von Psychologen kann man Lernen als einen Pro­ zess definieren, der zu relativ stabilen Veränderungen im Verhalten oder im Verhaltenspotenzial führt und auf Erfahrung aufbaut (Zimbardo & Gerrig 1996, S. 206). Durch diese Definition werden Veränderungen aufgrund von Reifevorgängen (wie Alterung) oder künstliche chemische Ände­ rungen (wie Drogenmissbrauch) oder vorübergehende Veränderungen (wie Ermüdung) ausge­ schlossen (vgl. Lefrancois 1994, S. 3 f.). Mit Erfahrungen werden Erkenntnisse bezeichnet, „die der Mensch aus der unmittelbaren Sinneswahrnehmung von konkreten bzw. einzelnen Gegeben­ heiten seiner Umwelt oder aus sich selbst gewinnt“ (Schaub & Zenke 2004, S. 184). In den psy­ chologischen Lerntheorien geht es also nicht, wie man vielleicht assoziiert, um das Lernen in der Schule, sondern ganz allgemein um Verhaltensänderungen, also auch solche, die beispielsweise durch Werbung, Propaganda oder eine Therapie ausgelöst werden. Augenscheinlich spielen Anreize dabei in der ältesten Gattung von lerntheoretischen Erklärun­ gen, den Theorien des sog. Behaviorismus eine Rolle. In der klassischen behavioristischen Lern­ theorie werden Verhaltensänderungen auf Veränderungen von Reiz­Reaktions­Verknüpfungen zurückgeführt. So beruht das Prinzip der klassischen Konditionierung nach Iwan Pawlow auf der Beobachtung, dass ein ursprünglich neutraler Reiz (z.B. ein Glockenton) einen Reflex (z.B. Spei­ chelfluss) auslösen kann. Weitere behaviouristische Ansätze sind das Prinzip des Lernens durch Versuch und Irrtum (E. Thorndike) und die Operante Konditionierung (B. Skinner). In diesen lerntheoretischen Ansätzen tauchen Anreize in Form von (erwarteten) Belohnungen oder Bestra­ fungen („Verstärkern“) auf. Innere Prozesse, nämlich Kognition und Emotion rücken seit den 1960er Jahren in den Mittel­ punkt des Erkenntnisinteresses der Lernpsychologie. Die Theorie des Lernens am Modell nach A. Bandura beruht beispielsweise darauf, dass viele Tiere und auch Menschen durch „Abschauen“ bei anderen lernen, wozu kognitive Prozesse nötig sind. Die Bedeutung von Kognition zeigt sich auch in Banduras später entwickelten sozial­kognitiven Theorie: Die Erwartung der eigenen Selbstwirksamkeit (engl. „self­efficacy“) hat hier einen zentralen Einfluss auf das Verhalten. Es geht hier nicht alleine um mögliche positive Ergebnisse der Handlung, sondern auch um die eige­ nen Erwartungen, ob diese Ergebnisse erreicht werden können, die das Verhalten beeinflussen. Anreize können aus dieser Perspektive nur wirken, wenn sich die Nutzer/innen (auch) von ihrer Handlung erwarten, wirksam zu sein. Es gibt eine Reihe von weiteren Lerntheorien, beispielsweise solche die von Konstruktivismus beeinflusst sind, oder auch Erklärungen, die sich mit dem Lernen in bestimmten Situationen aus­ einandersetzen. Aus vielen lassen sich wiederum Ableitungen für die Gestaltung von Anreizsyste­ men im Web ableiten. So beispielsweise dem „Lernen am Modell“: Wenn man solches Wissen über die Möglichkeit, das Verhalten von anderen zu ändern, gezielt einsetzt, sollte man beispiels­ weise besonders sympathische Nutzer/innen, mit denen sich viele identifizieren können, als „Role Models“ einsetzen und/oder präsentieren (z.B. als „Mitglied des Monats“). Die Rolle der Anreize in der Handlungstheorie und in der Entscheidungstheorie: Wie unter­ stützt man gezielt Handlungen und Entscheidungen? Wer sich sonst wenig mit Fachbegriffen der Sozialwissenschaften herumschlägt, wird nun etwas verblüfft sein, wenn nach der Frage nach Erklärungen des Verhaltens nun die Frage nach Hand­ lungen und Entscheidungen gestellt wird – könnte es ja so klingen, ob das nahezu das gleiche ist. In den Sozialwissenschaften wird jedoch i.d.R. zwischen Verhalten, also den bewussten und unbe­ wussten Aktivitäten auf der einen Seite und dem dem Handeln, also bewusste, kognitiv gesteuer­ te Aktivität, auf der anderen Seite unterschieden. Anreizsysteme können auch gezielt an diesen kognitiven, bewussten Überlegungen ansetzen und versuchen, das Handeln und Entscheidungen der Teilnehmer/innen zu beeinflussen. 1 Es ist ein Irrtum anzunehmen, dass sich lernpsychologische Annahmen nur auf schulisches Lernen oder Wissensaneig­ nung beziehen, vielmehr versuchen sie eben allgemein Verhaltensänderungen zu erklären. 15
  15. 15. Theorien und Forschung zu Formen und Funktion von Anreizen auf Webplattformen Auch hier gibt es wiederum einen ganzen Strauß unterschiedlicher Erklärungen, wie es konkret zu Handlungen und Entscheidungen kommt. Neben der Psychologie spielen hier auch die Diszi­ plinen der Soziologie und der der Ökonomie eine Rolle: Beispielsweise beschreibt die soziologi­ sche Handlungstheorie, wie und warum es zu bestimmten Handlungen kommt. Insbesondere die Ökonomie geht – wie oben bereits beschrieben – davon aus, dass der Mensch stets rational han­ delt und entwirft entsprechende Erklärungen (Rational­Choice­Theorie) wie Entscheidungen für ein bestimmtes Handeln fallen. In diesem Falle sind die Akteure also nicht passiv „reagierend“ auf bestimmte Anreize, sondern suchen sich z.B. gezielt solche Plattformen aus, die ihren eigenen Be­ dürfnissen und Motiven entsprechen. Erziehung, Lehre, Werbung und Verhaltenstherapie: Wie unterstützt man aktiv gewünschtes Verhalten und Handlungen mit Anreizen? Unterschiedliche anwendungsorientierte Disziplinen beschäftigen sich damit, wie Verhalten und Handeln gezielt verändert werden kann und berufen sich dabei auf existierende Theorien und Handlungskonzepte. Beispielsweise verfolgen Pädagogen das Ziel, Kinder zu mündigen und ver­ antwortungsbewussten Erwachsenen zu erziehen oder etwas bestimmtes, Wissen und Kompe­ tenzen, in der Lehre zu vermitteln. Die Erziehungswissenschaften beschäftigt sich damit, wie das besonders gut gelingt und entwirft und überprüft entsprechende Vorschläge (Didaktik). Werbung und andere Formen der Manipulation, auch die Technik NLP, das sog. neurolinguistische Pro­ grammieren, sind Verfahren, mit denen das Verhalten des Gegenübers unbewusst in eine dezi­ dierte Richtung gelenkt werden soll (die vom Gegenüber auch nicht gewünscht sein muss), z.B. ein bestimmtes Produkt zu kaufen. In der psychologischen Therapie wird wiederum versucht, Verhaltensweisen, die als problematisch eingestuft werden, z.B. Drogensucht, Aggressivität oder Flugangst, abzumildern, abzubauen oder umzuformen. Auch hier gibt es zahlreiche Verfahren, die auch mit Anreizen, Belohnungen, Bestrafungen, positiven Erfahrungen u.ä. arbeiten, um zum ge­ wünschten Resultat zu gelangen. Beispielweise arbeitet ein Ansatz mit „Tokens“: Man sammelt Punkte oder Gegenstände, wenn man das gewünschte Verhalten zeigt, und kann sich damit später eine Belohnung holen oder sich selbst belohnen. Auch diese Referenzen, z.B. in der Didaktik, der Werbung oder auch der psychologischer Therapien, also existierende Modelle der Verhaltensän­ derung, können bei der Gestaltung von Webplattformen genutzt werden. 2.4 Übertragung der Theorien auf Online-Aktivitäten und Webplattformen Viele der dargestellten Theorien wurden zu einer Zeit entwickelt, in der die medial vermittelte Kommunikation oder Online­Aktivitäten nicht vorstellbar waren oder beziehen sich nicht auf die­ se Tätigkeiten. Es ist sich also immer die Frage zu stellen, ob die Erklärungen überhaupt auf das Verhalten und Handlungen im Web übertragbar sind. Es gibt so die Annahme, dass sich Aktivitä­ ten im Web deutlich von den Präsenz­Aktivitäten unterscheiden und durch die Gegebenheiten (z.B. Anonymität, oft keine direkte Wahrnehmung von Mimik) vielfach Verhalten und Handeln im Web unterscheiden: So geht beispielsweise das „Social Identy Deindividuation Model“, kurz SIDE­ Modell, von Reicher, Spears und Postmes (1995) davon aus, dass sich durch die textbasierte com­ putervermittelte Kommunikation die Zugehörigkeit der Person zu einer Gruppe in (halb­)anony­ men Kommunikationsformen die Kommunikation beeinflusst. Der Prozess, dass man sich dabei einer Gruppe zugehörig fühlt und weniger als Individuum agiert, wird dabei als Deindividuation bezeichnet. Als ein Beispiel dafür wird bei Boos und Jonas (2008) darauf hingewiesen, dass die­ ser Theorie zufolge ein Kundendienstarbeiter eines Unternehmens eher die Regeln des Unterneh­ mens befolgt, wenn er der Kundin namentlich bekannt ist; anonym würde er hingegen eher auf die Kundeninteressen eingehen (S. 214). Auch gibt es Unterschiede bei der Anbahnung von Lie­ besbeziehungen: Nach Boos und Jonas (2008) gibt es viele Belege dafür, dass bei der computer­ vermittelten Kommunikation enge soziale Beziehungen und auch Liebesbeziehungen entstehen können. Als ein Grund dafür nennen sie, dass die Selbstdarstellungen in der computervermittel­ ten Kommunikation „aufgrund ihres Merkmals Überarbeitbarkeit gezielter gesteuert werden kann als in der Face­to­Face­Kommunikation“ (S. 214). Dennoch verweisen sie abschließend auf einen Beitrag von Walther (2000), demzufolge solche Beziehungsentwicklungen zwar die glei­ chen Phasen durchlaufen, diese aber länger dauern. Es sollte also durchaus auch Unterschiede zwischen den Offline­ und Online­Aktivitäten und da­ mit auch mit den allgemeinen Wirkungen und Gestaltungen von Anreizsystemen und den Wir­ 16
  16. 16. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 kungen von Anreizsystemen im Web geben. Eine Übertragung der vorgestellten Theorien zu An­ reizsystemen, die sich alle auf den Offline­Kontext beziehen, auf die Web­Welt ist also nicht ohne weiteres möglich und muss daher mit Vorbehalt erfolgen und auch im Einzelfall geprüft werden. 2.5 Allgemeine Ableitungen der Theorien zu Anreizsystemen Simple Erklärungen für Verhalten und Handlungen, die mit Belohnungen und Bestrafungen (z.B. Behaviorismus) arbeiten oder davon ausgehen, dass sich Menschen immer rational verhalten (Rational­Choice­Ansätze) werden weitaus häufiger referenziert, wenn über „Anreizsysteme“ ge­ schrieben und geforscht wird, als die aktuellen interaktiven sowie auch häufig komplexeren Theorien. Es muss eben „ganz einfach“ sein, mit Anreizsystemen Verhalten und Handlungen zu beeinflussen, wo doch auch deren Idee trivial erscheint. Umgekehrt lassen sich komplexe Theori­ en, die Kognitionen, soziale Interaktionen u.a. Aspekte berücksichtigen auch nur schwer nutzen, um z.B. Varianten von Anreizsystemen und deren Auswirkungen zu diskutieren. Die skizzenhafte Beschreibung von unterschiedlichen wissenschaftlichen Erklärungen, die die Wirkungsweise von Anreizen, beschreiben lässt auch weitgehend offen, wie nun Anreize genau wirken. Die Ausfüh­ rungen sollten jedoch davon überzeugen, dass eine rein vernunftbezogene Wirkungsweise von Anreizen, wie es häufig in der Betriebswirtschaft der Fall ist, wohl nicht der Realität entspricht. Vielmehr ist von folgenden Punkten auszugehen: | Eine rein betriebswirtschaftliche „vernunftorientierte“ Betrachtung der Wirkungsweise auf Anreizsysteme ist verengt. Allerdings sollte man sich immer vor Augen halten, dass die Ak­ teure selbstbestimmt ihre Umgebungen und Plattformen nach ihren Bedürfnissen und Moti­ ven heraus auswählen und nicht nur passiv auf Anreize reagieren. | Neben der Ratio (Vernunft) spielen auch Emotionen, Kognitionen sowie Situationen eine Rol­ le dabei, wie Anreize auf das Verhalten und Handeln von Menschen wirken. | Motive und Motivationen sind von Person zu Person unterschiedlich. Entsprechende Anreize wirken sich unterschiedlich auf Verhalten und Handeln aus und auch auf die Personen, die man mit einem Anreizsystem ansprechen kann. | Lineare und kausale Zusammenhänge von Anreizsystemen auf der einen und Verhalten und Aktivitäten auf der anderen Seite sind unwahrscheinlich. Vielmehr gestalten, insbesondere Online­Gemeinschaften, oftmals aktiv Anreize und Anreizsysteme und beeinflussen sie damit auch. Schließlich ist noch festzuhalten, dass beim Blick auf die Anreizsysteme selbst, konkurrierende andere Erklärungen für das Verhalten in Websystemen außer Acht geraten können oder zu wenig Bedeutung erhalten, beispielsweise Usability­Aspekte. 2.6 Stand der Forschung zu Anreizsystemen im Web Welche Fragestellung wir nun in der Forschung verfolgt? Wie wird gearbeitet? Welche Diszipli­ nen interessieren sich? Bei den Recherchen bei Google Scholar und Fachdatenbanken zeigt sich schnell, dass es hier nicht sinnvoll ist aufzuzeigen, wie oder ob sich die Zahl der Publikationen mit den Begriffen „incentive system“ und „Web“ im Laufe der Jahre ändert. Dies liegt v.a. daran, dass der Begriff „Web“ für viele Veröffentlichungen zu allgemein ist, da sie sich mit speziellen Online­ Systemen beschäftigen, andere Begriffe sind noch unspezifischer („online“). Interessant ist jedoch die Tatsache, wieviele Patente sich unter die Literaturangaben mischen: Vor den Recherchen zu den Anreizsystemen ist mir so vorher nie aufgefallen, dass Google Scholar auch Patente durch­ sucht und anzeigt. Im Folgenden wird ein Überblick über Forschungsarbeiten gegeben. Viele Forschungstätigkeiten, wenn nicht sogar das Gros der Veröffentlichungen, drehen sich um die Frage, warum Nutzer/innen eine bestimmte Tätigkeit im Web ausüben, warum sie beispiels­ weise öffentliche Lesezeichen anlegen (z.B. Wash & Rader, 2007) oder warum sie bei der Wikipe­ dia mitmachen (z.B. Forte & Bruckman, 2005). In aller Regel werden dazu Befragungen von eini­ gen Nutzer/innen durchgeführt. Exemplarisch stellen wir in Abbildung 3 vor, welche Gründe die Befragten bei Ames und Naaman (2007) für das Taggen von Bildern angeben. Auf Grundlage von qualitativen Interviews werden den Befragten zudem Motive für das Tagging zugeordnet. 17
  17. 17. Theorien und Forschung zu Formen und Funktion von Anreizen auf Webplattformen Abbildung 3: Exemplarische Darstellung von Forschungsergebnissen: Gründe und Motive für das Taggen Quelle: Abbildungen aus Ames und Naaman (2007), S. 976; S. 978 Häufig werden die Angaben aus den Interviews und Fragebogen mit den Angaben zum Nutzer­ verhalten (Aktivitäten im System) ergänzt, beispielsweise wie lange jemand schon Erfahrung mit einem System hat und wieviel er damit macht. Manchmal werden auch Tagebücher geschrieben (Goh, Ang, Chua & Lee 2009). Lindquist et al. (2011) erheben mehrere Variablen und versuchen mit Hilfe einer Faktorenanalyse zu ergründen, welche (unabhängigen) Motive dafür sorgen, dass Personen bei Foursquare mitmachen. Wer allgemein nach Anreizsystemen und Webplattformen recherchiert, wird nur wenig finden, zu einzelnen Anwendungen und Services im Web gibt es jedoch oft gleich mehrere Studien, die sich mit Motiven von Teilnehmer/innen beschäftigen. Beispielsweise haben dies vor Lindquist u.a. (2011) u.a. für das Thema Foursquare auch bereits andere untersucht: Consolvo u.a. (2005) beschäftigen sich so damit unter welchen Voraussetzungen man Ortsangaben mit anderen teilen möchte; Tsai u.a. (2009) untersuchen die Rolle derjenigen, die die Ortsangaben anschauen und kommentieren. Weitere Beispiele für (viele) Arbeiten, die sich jeweils mit den Motivationen von Nutzerinnen auseinandersetzen bzw. sie erfassen sind: für Facebook Joinson (2008) oder für Rei­ se­Online­Gemeinschaften Wang (2004). Das ist aber nur der erste Schritt, aus welchen Motiven Nutzerinnen in bestimmten Webplattfor­ men aktiv sind oder Webangebote nutzen. Eine darauf aufbauende Frage ist, wie Anbieter aktiv Motivation unterstützen können bzw. sich Anreizsysteme auswirken. Solche Arbeiten gibt es deutlich weniger und sie sind, wenn überhaupt empirisch orientiert, häufig nur für kleinere Fall­ zahlen erprobt. Beispielsweise untersuchen Ling u.a. quasi­experimentell inwieweit die Gruppen­ heterogenität zu weniger sozialem Faulenzen (engl. „social loafing“) führt. Vorherrschend sind in zu dieser Fragestellung Beiträge mit einem wirtschaftswissenschaftlichen Zugang. Aus Perspekti­ ve der Betriebswirtschaft ist natürlich der Online­Handel von besonderem Interesse. Es gibt so eine Reihe von Untersuchen, die sich mit den, von Akerlof aufgezeigten, Auswirkungen von feh­ lenden Informationen über den Verkäufer und den Verkaufsgegenstand auf den Preis beim Ge­ brauchtgütermarkt beschäftigen. Dabei wird häufig die Plattform Ebay untersucht. Hier wird bei­ spielsweise festgestellt, dass sich fehlende Verkäuferangaben negativ auf den erzielten Preis bei Ebay Motors auswirken (Lewis, 2010). Ob und welche theoretischen Modelle oder Erklärungen bei den Forschungsarbeiten herangezo­ gen werden, ist auch eine Frage des disziplinären Zugangs. Betriebswirtschaftliche Zugänge ver­ wenden, wie bereits oben ausführlicher dargestellt, i.d.R. Rational­Choice­Ansätze. Davon abgese­ hen gibt es keine Vorliebe oder Dominanz für einen bestimmten sozialwissenschaftlichen oder psychologischen Zugang zum Thema. Ähnlich breit, wie wir eben mögliche theoretische Zugänge beschrieben haben werden diese auch in der aktuellen Forschung aufgegriffen. Um noch eine Theorie zu erwähnen, die in der Forschung verwendet wurde, aber bisher nicht beschrieben wur­ de: Zhou u.a. (2010) erklären die Aktivitäten der Mitglieder einer mobilen Gemeinschaft durch die Theorie des sozialen Kapitals. 18
  18. 18. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 19
  19. 19. Anreize und Anreizsysteme im Web 3 ANREIZE UND ANREIZSYSTEME IM WEB Sandra Schön Es gibt bisher keine Systematiken oder Beiträge die versuchen, unterschiedliche Anreizsysteme im Web zu benennen, beziehungsweise Typen oder Kategorien zu bilden – zumindest haben die Recherchen keine entsprechenden Ergebnisse geliefert. Es gibt zwar etliche Studien, die sich mit ausgewählten Fragestellungen zu Anreizen und ihren Wirkungen im Web beschäftigen, aber kei­ nen Versuch, einen Überblick zu schaffen. Die folgende Definition von „Anreizsystemen“ und die ausgewählten Beispiele sind so als ein erster Versuch zu betrachten. 3.1 Anreize und Anreizsysteme im Web Wie im „richtigen Leben“ gibt es in der Online­Welt Anreize unterschiedlicher Art, die mehr oder weniger gezielt eingesetzt werden. Die folgende Tabelle 1 gibt einen Überblick über entsprechen­ de Beispiele für Anreize in Webplattformen nach dem betriebswirtschaftlichen Kategorisierungs­ vorschlag von Clark und Wilson (Clark & Wilson, 1961, Wilson, 1989, s. Dollman, 1996). Anreizart materiell solidarisch statusbezogen zweckbestimmt Beschreibung nach Clark & Wilson, 1961 ausgewählte und greif­ bare Belohnungen z.B. Geld, also Gehalt nicht greifbare Beloh­ nungen, z.B. Kame­ radschaft, Freund­ schaft, Geselligkeit nicht greifbare Beloh­ nungen, z.B. Prestige, Anerkennung nicht greifbare Beloh­ nungen, z.B. höhere Zielsetzungen der Or­ ganisation, z.B. Ver­ besserung der Welt Beispiele im Web Preise, Gutscheine, (vir­ tuelle) Währung Soziale Kontakte, Freundschaft Reputation freies Wissen, politi­ sche Aktionen Tabelle 1: Anreizarten nach Clark und Wilson, (1961) und korrespondierende Beispiele und Anreizsysteme im Web Anreizsysteme sind das Gebilde von unterschiedlichen Anreizen, das auf einer Webplattform ein­ gesetzt wird, beabsichtigt und unbeabsichtigt sowie bewusst und unbewusst, die auf bestimmte, spezifische Weisen technisch und/oder organisatorisch in ihrer Wirkung unterstützt werden (siehe Einleitung, S. 12). Bei der Entwicklung einer Typologie der Anreizsysteme im Web zeigt sich also, dass sie neben inhaltlichen Aspekten auch organisatorisch­technisch Aspekte haben. Diese sind folgende: | Anreizsysteme rund um Gemeinschaft und Freundschaft, sie unterstützen die Vernetzung und (freundschaftliche) Kommunikation der Nutzer/innen. | Feedbacksysteme sollen persönliche (also nicht­öffentliche) Rückmeldungen zum eigenen Verhalten geben, die die Aktivität positiv unterstützen. | Spiel­ und Unterhaltungssysteme sorgen dafür, dass die Teilnehmer/innen unterhalten wer­ den und eine kurzweilige Zeit verbringen. | Reputationssysteme sollen das Vertrauen in andere Personen (Organisationen) erhöhen – in­ dem z.B. ihre Wertschätzung durch andere öffentlich dargestellt wird. | (Alternative, eigene) Währungssysteme unterstützen den Austausch von Leistungen und Pro­ dukten auf einer Online­Plattform. | Belohnungssysteme prämieren schließlich ausgewählte Aktivitäten auf einer Plattform. Bevor die Typen von Anreizsystemen genauer betrachtet werden, wird noch Gründe für ihren Einsatz vorgestellt. 20
  20. 20. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 3.2 Warum werden Anreize und Anreizsysteme eingesetzt? Anreize und Anreizsysteme sollen bestimmte Aktivitäten anregen, aber aus ganz unterschiedli­ chen Gründen. Im Folgenden werden einige dieser Zielsetzungen beschrieben. Zunächst einmal ist ein Anreizsystem ein Versuch, Aktivitäten zu initiieren und zu fördern. Insbe­ sondere beim Start eines neuen Systems oder Services ist es wichtig, gezielt Anreize zu setzen, sich für etwas zu registrieren oder etwas zu nutzen. Vielmehr benötigt es sogar eine „kritische Masse“ an Personen, bis überhaupt Aktivitäten oder Beiträge auftreten werden. Eine Spezialform ist es, wenn Personen Anreize erhalten sollen, nun etwas online zu machen, das sie vorher nicht im Web gemacht haben, z.B. nun Online­Banking zu nutzen oder auch das Online­System einer Behörde (siehe z.B. Schulz, Hoffmann & Tallich, 2012). Anreizsysteme können auch (neu) gestal­ tet werden, um gezielt eine bestimmte Zielgruppe zu erreichen (z.B. zahlungskräftige Manager). Wenn ein System über genügend Aktive oder Registrierte verfügt, sind Anreizsysteme nicht auf einmal überflüssig. Gerade die großen Zahlen von Personen, die Systeme oder Anwendungen nut­ zen können dazu führen, dass es insgesamt zu wenig Aktivitäten kommt. Die Social­Loafing­Theo­ rie bezieht sich darauf, dass Menschen für gemeinsame, kollektive Aufgaben weniger Aufwand betreiben als für individuelle Aufgaben (z.B. Karau & Wiliams 2001). Dieses Phänomen wurde von Thorn & Conolly (1987) wiederum auf Online­Gemeinschaften übertragen. „Social Loafing“ lässt sich mit „sozialem Faulenzen“ oder auch „gesellschaftlicher Deaktivierung“ ins Deutsche übertragen (Mohr 2001, 166). Beck (2007, 26 ff) zeigt auf, dass der Inhalt nicht proportional mit der Zahl der Teilnehmer steigt, sondern dass die Aktivitäten der sehr großen von ihm untersuch­ ten Community­Plattformen unterdurchschnittlich sind (S. 71). Es zeigt sich, dass bei Diskussi­ onsforen die Zahl der registrierten (!) Nutzer/innen bei ungefähr 3.000 liegt; darüber hinaus fällt die Häufigkeit und Länge der Beiträge in seinem Sample (S. 72). Anreizsysteme werden hier als eine Möglichkeit gesehen, das soziale Faulenzen zu verringern (Ling u.a. 2005). Anreizsysteme können auch in als vertrauensstiftende Maßnahme eingesetzt werden, beispiels­ weise Reputationssysteme im Online­Handel. Auch können sie der Kundenbindung dienen. Auch die Vermeidung von Betrug kann allgemein ein Anlass zu sein, Anreizsysteme aufzubauen oder entsprechend zu gestalten (McHugh, Deek & Fadi, 2005). So wird versucht mit Anreizsystemen „Free Riding“ einzuschränken. So gibt es in manchen Systemen prinzipiell die Möglichkeit für „Trittbrettfahrer“. Im allgemeinen werden darunter Personen verstanden die ohne Gegenleistung etwas erhalten, beispielsweise ohne Beteiligung an einer Gruppenarbeit wie alle Gruppenmitglie­ der entlohnt werden. Anreizsysteme können gezielt so gestaltet werden, um dieses Phänomen zu minimieren (z.B. Feldman & Chuang, 2005). Doch nun folgt ein Blick auf die unterschiedlichen Systeme. 3.3 Anreizsystem „Gemeinschaft und Freundschaft“ Der wesentliche Anreiz hinter dem Anreizsystem „Gemeinschaft und Freundschaft“ sind nicht­ greifbare Belohnungen wie Freundschaft, Kameradschaft und Geselligkeit (vgl. Clark & Wilson, 1961, Wilson, 1989, s. Dollman, 1996). Interessierte oder Besucher von Plattformen von mobilen Diensten interessieren sich vielleicht für eine spezielle Community: Bleiben und einbringen wer­ den sie sich aber vor allem wegen der sozialen Beziehungen (Kim, 2001). Dies gilt auch für die später genauer untersuchten Bereiche, so wird für mobile Massenspiele festgestellt „they come for the game but stay for the community (…) is very much true“ (Koivisto, 2007, S. 10). Zu Online­Gemeinschaften wird seit nun 20 Jahren geforscht. Online­Gemeinschaften (engl. „onli­ ne communities“) sind „Personen mit gemeinsamen Interessen, die Internet­ und andere Kom­ munikationstechnologien nutzen, um sich regelmäßig auszutauschen und/oder gemeinsam In­ halte zu entwickeln, dabei starke Bindungen entwickeln und sich als zusammengehörig fühlen“ (Schaffert & Wieden­Bischof, 2009, S. 12). Ein Anreizsystem, das auf Gemeinschaft abzielt, zielt (auch) auf Freundschaften ab. Freundschaft ist nach Wikipedia die Bezeichnung für „(...) eine po­ sitive Beziehung und Empfindung zwischen Menschen, die sich als Sympathie und Vertrauen zwi­ schen ihnen zeigt. Die in einer freundschaftlichen Beziehung zueinander stehenden Menschen be­ zeichnet man als eine Freundin bzw. einen Freund. In einer Freundschaft schätzen und mögen die befreundeten Menschen einander. Freundschaft beruht auf Zuneigung, Vertrauen und gegenseiti­ ger Wertschätzung.“ (Wikipedia, Freundschaft, 2012). 21
  21. 21. Anreize und Anreizsysteme im Web Um Gemeinschaften und Freundschaften zu erlangen oder zu pflegen, benötigen entsprechende Systeme: | Möglichkeiten, bereits existierende Freunde zu finden, | Möglichkeiten, Freundschaften zu knüpfen und | Möglichkeiten, sich mit Freunden und einer Gemeinschaft auszutauschen | und/oder die Freundschaft zu erleben. Spätestens jetzt ist eine Referenz auf diejenigen „soziale Netzwerke“ notwendig, die maßgeblich den Anreiz der Freundschaft setzen, hier ist an erster Stelle Facebook.com zu nennen. Soziale Netzwerke bezeichnen traditionell in den Sozialwissenschaften die Personen und Beziehungs­ strukturen im Umfeld einer Person, der Begriff wird heute aber in aller Regel auf Webplattformen bezogen, die das Vernetzen von alten und neuen Bekannten sowie die Kommunikation unterstüt­ zen. Allerdings zielen einige der sozialen Netzwerke weniger auf Freundschaften und freund­ schaftliche Kontakte ab als dass sie berufliches Netzwerken unterstützen. Das bedeutet nicht, dass die Teilnehmer/innen kein Interesse an Freundschaften haben oder nicht auch einen Anreiz daran sehen, sich aufgrund der beruflichen freundschaftlichen Kontakte zu beteiligen. Es ist je­ doch wichtig festzustellen, dass es sich bei LinkedIn.com oder Xing.com im Hinblick auf Anreize auch um Aspekte des Anreizes „Reputation“ dreht. Web­Angebote, die dezidiert auf Gemeinschaft, auf Freundschaft und Partnerschaft setzen sind beispielsweise: | Selbsthilfegruppen, die sich gegenseitige Unterstützung anbieten, beispielsweise verwitwet.­ de, | Plattformen, bei denen sich ehemalige Schulklassen und Freunde wiederfinden können, bei­ spielsweise Stayfriends.de, | die unzähligen und auch oft obskuren Gemeinschaften, die dem eigenen Hobby und Stecken­ pferd frönen wollen und dies v.a. mit Gleichgesinnten machen möchten sowie | sonstige Plattformen, die dezidiert freundschaftliche und wohlwollende Kommunikation zu bestimmten Themen unterstützen. Ein Beispiel ist hier die Plattform Yelp.com, auf ihr werden Ausgehtipps gesammelt, wobei als Kommunikationsmittel gezielt freundschaftliche Botschaf­ ten vorgesehen sind, die als „Komplimente“ bezeichnet werden. Einen Überblick über Formen von Angeboten, die als Anreizsystem „Gemeinschaft“ nutzen gibt Tabelle 2. Soziales Netzwerk Wertschätzende Kommunikation Schulfreunde finden Selbsthilfe- gruppe Ziel- und Zweck des Anreizsystems Austausch und Nut­ zung fördern (z.B. für personalisierte Wer­ bung) Positives Klima, gute Stimmung schaffen und erhalten (um ein attraktiver Werbe­ partner zu sein) Regelmäßige Nut­ zung erzeugen (für Werbebanner) Gleichgesinnte unter­ stützen und stärken Wichtiger Anreiz Austausch mit (neu­ en) Freunden und Wertschätzung Anerkennung und positives Feedback von anderen erhalten Ehemalige Schulka­ meraden wieder fin­ den Verständnis finden und Unterstützung Beispiele Facebook, Senior­ kom.at Kommunikation bei Yelp.com Stayfriends.de Verwitwet.de Unterstützung durch ... „Likes“ und „Shares“ der Freunde für Akti­ vitäten, Vorschläge für „Freunde“ „Komplimente“, die man für Beiträge an­ derer vergibt Fotos zum Wiederer­ kennen, Geschichten und aktuelle Updates Kommunikation, manchmal auch durch Moderatoren Tabelle 2: Formen von Angeboten, die als Anreiz Gemeinschaft und Freundschaft nutzen „Gemeinschaft“ und die Bildung und Aufbau von Gemeinschaft oder auch Freundschaft ist also nicht nur ein (diffuses) Gefühl für Verbundenheit, sondern kann gezielt und systematisch unter­ 22
  22. 22. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 stützt werden. Bei Systemen, die sich insbesondere Freundschaft und Gemeinschaft als Anreiz verstehen, sind daher Prinzipien, wie sie allgemein für den Aufbau von Online­Gemeinschaften gelten, besonders wichtig. Das können dann u.a. Rollensysteme, eine besonders positive, wert­ schätzende Netiquette und Kommunikationsform, oder auch persönliche Darstellungs­ und Aus­ tauschformen sein. Aus dieser Perspektive ist es beispielsweise gut nachvollziehbar, dass es bei sozialen Anwendungen wie Facebook, Google+ oder auch Twitter keine Unterstützung für negati­ ve Kommunikation gibt: Es gibt eben nur „Likes“, „Plus“ oder „Favorits“ die man vergeben kann, aber keine ausdrücklichen negativen Botschaften. Aus der Perspektive von Anbietern von Community­Services kann eine wichtige Unterstützung für Nutzer/innen auch darin liegen, die „richtigen“ Leute zusammenzubringen. Beispielsweise werden im Netzwerk der Nutzerin mögliche Bekannte aufgrund gemeinsamer Kontakte vorge­ schlagen. Das können aber auch Mitglieder mit ähnlichen Profilen sein oder Personen, die sich zu einem bestimmten Zeitpunkt am gleichen Ort zusammengefunden haben, beispielsweise Besu­ cher der gleichen Konferenz waren. Erste Untersuchungen zu den Möglichkeiten und der Qualität solcher Vorschläge für Freunde und Gruppen bei mobilen Gemeinschaften liegen vor. So hat bei­ spielsweise Groh (2007) untersucht, wie brauchbar die Vorschläge für mobile Gemeinschaften sind, die aufgrund von Ortsangaben, der expliziten Selbstauskunft (persönliche Interessen) sowie den Inhalten der Kommunikation gebildet wurden. Um jeweils die Brauchbarkeit der Vorschläge zu überprüfen, sind die Verfahren zur Evaluierung von Empfehlungssystemen einzusetzen. Kon­ kret bedeutet dies, dass man mit Hilfe existierender Netzwerke und Gemeinschaften Daten aus­ werten kann, ob das eigene Empfehlungssystem auch „treffsicher“ die existierenden Kontakte vorschlagen würde (vgl. Schaffert, Bürger, Hilzensauer, Schneider & Wieden­Bischof, 2010, S. 70ff). 3.4 Anreizsystem „Persönliches Feedback“ Feedbacksysteme geben Nutzer/innen persönliche, also nur ihnen zugängliche Rückmeldungen, die die Aktivitäten im System positiv unterstützen: Feedbacksysteme bzw. persönliche Profile in Gemeinschaften sollen Auskünfte und Rückmeldungen in Bezug auf die eigenen Aktivitäten und Aktivitäten der Community geben und können auch deren Verhältnis beschreiben (s. Schaffert, Güntner, Lassnig & Wieden­Bischof, 2010, S. 12f). Welche tatsächlichen Anreize bei der Anwen­ dung oder Plattform eigentlich eingesetzt werden spielt dabei bei dieser Betrachtung keine so große Rolle, es geht dabei im wesentlichen um eine Verstärkung der jeweiligen Anreize durch das Feedbacksystem bzw. die genutzte Visualisierung.Ein Feedbacksystem kann also so etwas sein wie ein persönliches Cockpit. Das Feedback für Nutzer/innen wird dabei nur im privaten Bereich angezeigt und ist für die anderen Online­Akteure des Netzwerks nicht ersichtlich. Inhaltlich kann es sich dabei um recht unterschiedliche Aktivitäten handeln, beispielsweise kann ein Feedback­ system anzeigen, wieviel Punkte man für seine Antworten an andere erhalten hat oder wann man das letzte Mal im Wiki editiert hat. Feedbacksysteme sollen vor allem motivierend wirken und zur aktiven Teilnahme anregen. Sie geben dabei gleichermaßen Rückmeldung zum Engagement und zu Einschätzungen oder Kom­ mentare von anderen Teilnehmern wieder, die nicht öffentlich zugänglich sind. Je nach Ausrich­ tung des Systems – soll das Feedbacksystem beispielsweise Lernen unterstützen, körperliche Ak­ tivitäten aufzeichnen, oder soll es eher ein Cockpit über finanzielle Transaktionen sein – ist die konkrete Ausprägung unterschiedlich. Um aktivierend und unterstützend zu wirken, muss es zu den persönlichen Motiven passende Rückmeldungen geben. Auch im „normalen“ Leben kennt man die verstärkende Funktion von Feedbacksystemen. So ist bekannt, dass man besser und schneller abnimmt oder auch Strom spart, wenn man regelmäßiges und eindeutiges Rückmel­ dungen, z.B. die Anzeige auf der Waage oder dem Stromzähler erhält. Feedbacksysteme im Web geben also Rückmeldung und Übersicht zu den eigenen bisherigen Ak­ tivitäten, beispielsweise zu Anmeldung und Login, zu einem Vergleich mit anderen, zu den bishe­ rigen erworbene Anreizen (z.B. Geldzahlungen, Sternchen, Dankeschön, Zahl der Freunde) oder zu den zukünftig zu erwartenden Anreize (z.B. Erreichen eines bestimmten Expertenstatus). For­ men des Feedback, die Wenger (1998) speziell für „Communities of practices“ beschreibt, er­ scheinen dabei allgemein hilfreich für eine konzeptionelle Beschreibung, was Feedbacksysteme ergänzend bieten können: 23
  23. 23. Anreize und Anreizsysteme im Web | soziale Präsenz (z.B. wer ist online, wie geht es den anderen, wieviele Male loggte ich mich im letzten Monat ein, wie häufig machen das andere, wie fühle ich mich, wie die anderen?), | Rhythmus (z.B. wann war ich das letzte Mal online, stehen Community­Termine an, gibt es Berichte über Community­Events?), | Interaktion (z.B. von wem liegen Fragen, Antworten, Kommentare vor; gibt es besonders wichtige Diskussionen?), | Eingebundenheit (z.B. wie sehr bringe ich mich, im Vergleich mit den anderen, in die Commu­ nity­Aktivitäten ein? Wie aktiv bin ich? Wie verbunden fühle ich mich?), | Verbindungen (z.B. zu welchen Inhalte, Themen, Personen liegen Verbindungen vor, gemein­ same Interessen?), | Persönliche Identität (z.B. gibt es Aktualisierungs­ oder Änderungsbedarf beim öffentlichen Profil, welche Rolle habe ich derzeit in der Community?), | Community Identität (z.B. wie beschreibt sich die Community, welche Ziele und Zwecke ver­ folgt sie, gibt es hier Veränderungen?) oder | Beziehungen (z.B. wen kenne ich und woher, welcher Art sind meine Beziehungen, kennen sich meine Kontakte untereinander?) Beispiele für die Visualisierung, zumindest in Ausschnitten, einiger Webangebote wurden zur Il­ lustration in Abbildung 4 zusammengestellt. Abbildung 4: Beispiele für Feedback (-Visualisierungen) bei unterschiedlichen Webangeboten Quelle: Jeweils Homepage Anbieter, Stand 2013-01-10 Was genau im Feedbacksystem darstellt wird, ist dabei höchst unterschiedlich. In Tabelle 3 wird eine Übersicht über unterschiedliche Darstellungsformen gegeben. 24
  24. 24. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 Feedbacksystem: Leistungsbezogen Vergleich Interaktion Wichtiger Anreiz Eigene Leistung Eigene Leistung im Vergleich mit anderen Kommunikation / Interaktion mit anderen? Beispiele To-Do-Listen (Rememberthe­ milk.com), Lerngarten bei Bu­ suu.com Anwendungen mit kompetiti­ ven Charakter, insbesondere Spiel und Sport Meldung für neue Nachrich­ ten bei Facebook, Twitter etc. Darstellung durch ... Erledigtes oder Aufgeschobe­ nes; Wachstum des Gartens als Visualisierung des Lernfort­ schritts beim Sprachenlernen (Busuu.com) Ranglisten, Bestenliste Einblendungen, E-Mail-Be­ nachrichtigung Tabelle 3: Formen von Feedbacksystemen und ihre Darstellung Ob und wie genau die Darstellung von Feedback bzw. wie sich die unterschiedlichen Darstel­ lungsformen und Rückmeldungen in privaten Profilen sich auf die Aktivitäten der Nutzer/innen auswirken, ist erstaunlich wenig erforscht. Im Rahmen seiner Dissertation hat Glahn (2009) bei­ spielsweise einen Prototypen eines Feedbacksystems, genannt Team.sPace entwickelt und evalu­ iert. Glahn (2009) hat sich dabei in seiner Untersuchung die Frage gestellt, wie sich die Visualisie­ rung der Aktivitäten in einem community­basierten Informationsportal auf das Engagement der Einzelnen auswirkt (vgl. Schaffert, Güntner, Lassnig & Wieden­Bischof, 2010). 3.5 Anreizsystem „Spiel- und Unterhaltung“ Spiel­ und ähnliche Unterhaltungssysteme sorgen dafür, dass die Teilnehmer/innen etwas geben und im Gegenzug dafür unterhalten werden und eine kurzweilige Zeit verbringen. Viele Spieler/innen verbringen Stunden und Tage gemeinsam mit anderen in einem Online­Spiel. Sie verbindet, dass sie gerne online spielen. Das Spiel und das Spielgeschehen ist dabei an sich der wesentliche Anreiz. Bei den Online­Spielern zeigen sich ganz unterschiedliche Motivationsfakto­ ren, die zu einer Teilnahme bewegen. In einer Studie zeigt Yee (2007) unterschiedliche Motivato­ ren auf. Demzufolge ist „Motivation durch Errungenschaften“ eine wichtige Antriebsfeder, wenn auch für viele Spiele die beiden weiteren Bereiche „Motivation durch soziale Komponenten“ und „Motivation durch Vertiefung“ wichtiger sein können. Mit letzterem werden das Aufgehen und sich selbst Vergessen im Rollenspiel bezeichnet, oder auch der Spass an Entdeckungen und Er­ kundungen im Spiel. Das Spielergebnis und der Erfolg, im Sinne von Fortschritt, Stärke, Macht, Leistung, Rang und Status, ist somit ein zentraler Aspekt für Online­Spieler, damit auch verbun­ dene Feedback­ und Reputationssysteme. Bartle's Spielertypologie für Mehrspieler­Umgebungen beschreibt hier gut, auch wenn sie empirische nicht unumstritten ist, wie unterschiedlich Spieler und ihre Motive sein können (s. Bartle, 1996, Wei o.J.):„Achiever“ möchten so möglichst weit im Spiel kommen, also hohe Punkte, Topbewertungen oder hohe Levels erreichen, „Explorer“ wollen neues entdecken und hinterfragen Spielabläufe und Spielregeln, „Socialiser“ haben vorrangig Spaß und Interesse an den andern Spielern und „Killer“ sind aggressive Spieler und wollen vor­ rangig Gegner töten. Es zeigt sich also, dass das Interesse am Spielen im Web unterschiedlich aus­ geprägt ist – und auch mit anderen Anreizsystemen gekoppelt werden kann. Typischerweise macht es Sinn Spielern vom Typ „Archiever“ auch ein Ranking anzuzeigen, also ein Reputations­ system zu nutzen. Das Anreizsystem „Spiel und Unterhaltung“ wird dabei auf unterschiedliche Weise eingesetzt. So gibt es Modelle, bei denen das Spiel selbst Verkaufsobjekt ist, also beispielsweise kostenpflichtig sind, für kostenpflichtige Vollversionen werben oder sich durch In­App­Käufe finanziert. „Games with a Purpose“ haben einen (ernsthaften) Zweck: Während des Spieles entstehen dabei z.B. wichtige Metadaten (z.B. bei ESP­Game zu Bildern, vgl. Ahn und Dabbish, 2004, siehe die folgen­ den Ausführungen). Dann gibt es schließlich Spiele im Web, die Personen an eine Plattform oder auch an einen Anbieter binden sollen. 25
  25. 25. Anreize und Anreizsysteme im Web Spiel Spiel als Verkaufsobjekt Games with a Purpose Spiele zur Kundenbindung Zweck Das Spiel selbst (oder Erweite­ rungen, Ergänzungen) wird kommerziell vertrieben Beim Spielen werden inter­ essante Inhalte oder Informatio­ nen geschaffen Das Spielen bindet an eine Webseite oder Plattform, z.B. für Werbung interessant Beispiele Kostenfreie Versionen im Web ESP-Game und Abwandlungen Integrierte Spiele (als App) bei Facebook als PR-Maßnahme Tabelle 4: Formen von Spielen als Anreiz Besonders spannend sind Verfahren, bei den Spiele eingesetzt werden um damit spezifische Bei­ träge zu erhalten, die auf andere Weise nur schwer zu erhalten sind. Mit spielerischen Ansätzen werden so Freiwillige dazu gebracht, Bilder im Web zu verschlagworten. Um im größeren Um­ fang Tags zu Bildern zu erhalten, entwickelten kreative Köpfe so das „ESP­Game“ (www.espga­ me.org, von Ahn & Dabbish, 2004). Die Spielidee liegt darin, dass Spieler zu Bildern Tags einge­ ben, von denen sie annehmen, dass sie auch von anderen Nutzern verwendet werden und je nach Übereinstimmung Punkte erhalten. Dabei hat sich gezeigt, dass schnell allgemeine Tags verwen­ det werden, die nun ausgeschlossen werden, was das Spielen nun noch spannender und heraus­ fordernder macht – und die Qualität der Tags erhöht. Die Autoren rechneten aus den ersten Ver­ suchen mit dem ESP­Spiel aus, dass 5.000 Spieler genügen würden, um alle Bilder, die von Google indiziert sind (Stand 2004) in wenigen Wochen mit Schlagworten zu beschreiben. Die Idee des Spiels „Phetch“ war es so, mehr Informationen zu Bildern zu bekommen (vgl. von Ahn et al., 2006): Das Online­Spiel ist für je drei bis fünf Spieler entwickelt. Einer der Spieler wird zufällig als „Beschreiber“ ausgewählt, die anderen sind die „Sucher“. Der „Beschreiber“ erhält vom Spiel ein Bild vorgelegt, das er mit einem kurzen Text beschreiben soll, beispielsweise mit „ein weißes Gespenst steht auf der Brücke und schreit“. Die Sucher, die das Bild nicht gesehen ha­ ben, müssen nun möglichst schnell das richtige Bild mit Hilfe einer Bildersuchmaschine finden, indem sie dort nach passenden Suchbegriffen recherchieren und sich dann für ein Bild entschei­ den. Wer als erstes das richtige Bild wählt, erhält Punkte und ist in der nächsten Runde der „Be­ schreiber“. Wenn das richtige Bild gefunden wurde, erhält natürlich auch der „Beschreiber“ Punkte. Bei folgendem Foto würden die Beschreibungen bei Phetch folgendermaßen lauten: „halb­Mann­halb­Frau mit schwarzem Haar“ sowie „eine abstrakte Zeichnung mit einem Mann mit einer Violine und einer Frau mit einer Flöte“ (s. von Ahn et al., 2006, s. Abbildung 5). Abbildung 5: Beispielabbildungen zur Beschreibung des Spieles „Phetch“ Quelle: von Ahn et al., 2006, Abbildung 1 Mit Hilfe dieses Spiels können also gute, hilfreiche Beschreibungen für Bilder entwickelt und vali­ diert werden; durch den Spielcharakter kann dies mitunter recht schnell gehen, so dass in kurzer Zeit eine große Zahl von Bildern beschrieben wird. Im Vergleich mit einer Spiel­Variante (dem ESP­Game), bei der nur Schlagworte eingegeben werden sollen zeigt sich, dass Phetch­Beschrei­ bungen in 98,5 Prozent der Fälle richtig identifiziert wurden, hingegen traf dies nur bei 73,5 Pro­ zent der Bilder mit ESP­Tags zu (von Ahn et al., 2006, 81). Die Idee des ESP­Spiels wurde inzwi­ schen auch von anderen aufgegriffen. So hat Google den „Google Image Labeler“ implementiert und erhält durch dessen Spieler viele Metainformationen über Bilder. Auch wurde die Spielidee auf andere Medien übertragen (z.B. auf Musikstücke: „Tag a Tune“, via www.espgame.org). Hier werden Musikstücke vorgespielt, die getaggt werden sollen. Andere wiederum entwickelten dar­ 26
  26. 26. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 aus ein Spiel (und Patent), das auf einem horizontalen Display gespielt wird (Diakopoulos & Chiu, 2007). Im Kompetenzzentrum für Neue Medien, „Salzburg NewMediaLab – The Next Generation“ wurde von der Universität Innsbruck das Spiel „TubeLink“, bei mit einem Spiel Video getaggt werden (vgl. Schön, Güntner u.a., 2012, S. 40f). : Screenshot von TubeLink. Quelle: TubeLink (Stand 10.12.2011); s. Schön, Güntner u.a., 2012, S. 40 Sogar für die Erstellung von Mitarbeiterprofilen wurde das ESP­Game abgewandelt und einge­ setzt (vgl. Zhang, Dong, Ackerman & Qu, 2008): Gewonnen hatte hier derjenige Mitarbeiter, des­ sen Tags mit Kompetenzen der Kollegen am besten zu deren Selbstbeschreibungen passt. Durch die Spielbeteiligung wurden vergleichsweise schnell und spielerisch Kompetenzbeschreibungen der Mitarbeiter/innen zugänglich. Insbesondere für (nichttextuelle) Medienarchive ist im Allge­ meinen davon auszugehen, dass für die Dokumentation und die Nutzer/innen ein echter Mehr­ wert entstehen kann, wenn Tagging möglich ist. Um wirklich viele Tags zu erhalten, können die genannten Spielideen helfen, diesen Prozess attraktiv zu machen und ins Laufen zu bringen; zu­ dem können sie Teil einer PR­Aktion sein. Eine andere spielerische Möglichkeit, spezielle Informationen zu erhalten sind Wetten. Auswer­ tungen des Wettverhaltens werden dabei genutzt, um genauere Informationen über zukünftige Entwicklungen zu erhalten. Die Methode heißt „Prediction Markets“ – und ist auch als „Betting Markets“, „Information Markets“, „Event Futures“, „Decision Markets“, „Idea Futures“, „Iowa Elec­ tronic Markets“ oder „Future Markets“ bekannt. Die Methode an sich hat eine lange Vorgeschichte und fand bereits in den USA nach dem Ende des Bürgerkrieges in der Wahlprognose Anwendung, wo sie erfolgreich zur Vorhersage des Ausgangs von Präsidentschaftswahlen eingesetzt wurde. (Wolfers & Zitzewitz 2004b, S. 1­2; Armstrong & Green 2006, S. 3; Zhao et al., 2008). Während die Nutzer/innen Spaß daran haben, ihre Wetten abzugeben, ggf. virtuelles Geld zu verlieren oder zu gewinnen, verwenden die Wettforenanbieter die Informationen für eigene Zwecke. Wolfers und Zitzewitz (2004a,b) nennen verschiedene Anwendungsmöglichkeiten von Prediction Markets. Dazu zählen sie die politische Wahlforschung ebenso wie die Bewertung verschiedener Wirt­ schaftsfaktoren, v.a. die Produktentwicklung. Eine der bekanntesten Beispiele im Bereich der Wahlforschung und ­prognose ist dabei der Iowa Electronic Markets2 . Aber auch die University of British Columbia betreibt einen Election Stock Market3 , wie auch das Karlsruher Institut für Tech­ nologie4 . Im Hollywood Stock Exchange5 können Teilnehmer/innen virtuelles Kapital setzen, um z.B. zukünftige Einspielergebnisse an amerikanischen Kinokassen zu bewerten. Weil es bei eini­ gen der Anbieter aus Preise zu gewinnen gibt, hätten diese Variante eines Anreizsystems auch ggf. bei den Belohnungssystemen genannt werden können. 3.6 Anreizsystem „Reputation“ Reputationssysteme sollen das Vertrauen in andere Personen (Organisationen) erhöhen und können auch zu Hierarchien der Nutzer/innen führen. Der Anreiz besteht in der Regel darin, eine besonders hohe Reputation zu erhalten, beispielsweise weil dadurch ein höherer Status, eine grö­ ßere Glaubwürdigkeit und auch höhere Einnahmen verbunden sein können (z.B. bei Online­Auk­ 2 http://tippie.uiowa.edu/iem/index.cfm (2013-06-07) 3 http://esm.ubc.ca (2013-06-07) 4 http://psm.em.uni-karlsruhe.de (2013-06-07) 5 http://www.hsx.com (2013-06-07) 27
  27. 27. Anreize und Anreizsysteme im Web tionen oder ­Verkäufen). Wenn man früher erfahren wollte, welcher Händler gute Ware hat, wel­ cher Handwerker saubere Arbeit leistet oder ob jemand einen Arbeiter sucht, war der Marktplatz oder der Stammtisch ein guter Ort, um Erkundungen einzuholen. Man erfuhr dort schnell, auf wen man sich verlassen kann und wem man besser kein Vertrauen schenkt. Das Internet und die damit verbundene größere Anonymität der Agierenden und geringere Überschaubarkeit des An­ gebots, erhöht den Bedarf nach Informationen über Ruf oder Ansehen von Personen, Organisatio­ nen und Unternehmen. Dieser Bedarf wird zunehmend durch die Einführung von Reputations­ systemen gestillt. Damit kann zum Beispiel abgesichert werden, ob einem Ratschlag Glauben ge­ schenkt werden kann, ob ein potenzieller Arbeitnehmer passende Kompetenzen und Referenzen aufweist oder wie zuverlässig ein Online­Händler ist. Abdul­Rahman und Hailes (2000) definieren Reputation als eine Erwartung über das Verhalten eines Agenten, basierend auf Informationen über oder Beobachtung von dessen bisherigen Ver­ halten. In dieser Definition wird deutlich, dass die aktuelle Reputation die Erwartungen über das zukünftige Verhalten beeinflusst. Nach Grobholz (2008) kann Reputation auch als öffentliches Ansehen von Menschen, Organisationen und Unternehmen verstanden werden, das sich aus Mei­ nungen von Vielen zu einem Gesamtbild zusammensetzt (vgl. Grobholz, 2008). Reputationssyste­ me haben dabei in dreierlei Hinsicht ihren Wert (s. Adler & de Alfaro, 2007, 262): Zunächst ein­ mal haben sie einen präskriptiven Wert, d.h. das Verhalten der Nutzer/innen orientiert sich an den Regeln mit denen man hohe Reputationen erreicht. Zweitens unterstützen Reputationssyste­ me Nutzer/innen zu klassifizieren und einzuordnen, sie haben also einen deskriptiven Wert. Drit­ tens hat die Reputation auch eine prädiktiven Wert, d.h. aus der Reputation werden Annahmen über zukünftiges Verhalten abgeleitet. Reputationssysteme spielen eine wichtige Rolle am häufig undurchsichtigen Online­Markt. Auch wenn manche Online­Akteure anonym handeln, unterstützen Reputationssysteme durch das Sammeln und Verbreiten von Bewertungen und Einschätzungen den Entscheidungsprozess, wer als passend, vertrauenswürdig oder interessant eingeschätzt wird. Unangenehme Überraschun­ gen können besser vorgebeugt werden, da man bereits im Vorfeld prüfen kann, ob der potenziel­ le Kontakt den Wünschen entspricht. Der „gute Ruf“ wird für Online­Akteure immer wichtiger, teilen doch immer mehr Menschen durch das Web ihre Erfahrungen mit der breiten Masse. Es gibt viele Aussagen dazu, was konkret „der gute Ruf“ oder „Reputation“ ist. Pfeiffer (2008) bietet beispielsweise eine Sammlung von mehr als 20 Definitionen zu Reputation und Corporate Repu­ tation. Auch die Begriffe „Image“ und „Prestige“ werden manchmal synonym verwendet. Webbasierte Reputationssysteme versuchen den Prozess der Reputationsentwicklung zu mode­ rieren und zu automatisieren, indem die Nutzeraktivitäten verfolgt werden und die Reaktionen der Mitglieder darauf ausgewertet werden (Glass, 2008). „Reputation“ entsteht in solchen Syste­ men nicht (ausschließlich) durch Einschätzungen und Bewertungen von Dritten, sondern wird in einzelnen Systemen alleine durch das Verhalten eines Nutzers und Reaktionen von anderen indi­ rekt ermittelt. Vielfältig wie die Einsatzgebiete von Reputationssystemen sind auch die damit verbundenen un­ mittelbare Zwecke der Betreiber/innen (u.a. Dellarocas, 2009): | Sie wollen Nutzer/innen generell aktivieren und zu Beiträgen zu einer Anwendung motivie­ ren. Auch kann angestrebt sein, Nutzer/innen an einen Service zu binden. | Sie wollen ein bestimmtes Verhalten der Nutzer/innen erreichen, beispielsweise community­ unterstützende Aktivitäten fördern indem u.a. Hilfsbereitschaft und Freundlichkeit bewertet wird. | Sie wollen den Nutzern bessere Orientierungsmöglichkeiten bieten, z. B. über Funktionen und Kompetenzen der anderen Nutzer. Durch den Einsatz von Reputationssystemen kann bei­ spielsweise in Online­Märkten wie eBay oder bei Amazon das Verhalten von Marktteilneh­ mern transparenter gemacht und dadurch Betrug besser vorgebeugt bzw. ausgeschlossen werden. | Reputationssysteme werden gerne auch mit weiteren Anreiz­ bzw. Bonussystemen gekop­ pelt. Beispielsweise werden Nutzer/innen mit einer hohen Reputation oder einem hohen En­ 28
  28. 28. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 gagement mit besonderen Privilegien belohnt. So können Berechtigungen in der Community (wie Moderations­ oder Administrationsrechte) damit verknüpft werden oder soziale Anreize wie reale Treffen geknüpft werden. Einen guten Überblick über verschiedene Arten von Reputationssystemen gibt die Typologie des Yahoo Developer Network (2008), die insgesamt fünf verschiedene Modelle identifiziert. Sie wer­ den nach den Grad der möglichen Wettbewerbsintensität von „nicht/wenig Wettbewerb be­ stimmt“ bis „stark Wettbewerb bestimmt“ unterschieden (s. Tabelle 5). fürsorglich, hilfsbereit gemeinschaftlich freundlich, höflich wetteifernd, konkurrierend kampflustig Ziel/Zweck der Community Mitglieder helfen sich gegenseitig durch Ratschläge, Unterstützung oder Trost Ziele sollen ge­ meinsam erreicht werden Mitglieder haben eigene Motive, die nicht im Kon­ flikt mit den Zie­ len anderer ste­ hen müssen Mitglieder verfol­ gen gleiche Ziele und treten dabei gegeneinander an Mitglieder verfol­ gen entgegenge­ setzte Ziele und kämpfen darum, sie zu erreichen Zweck des Re­ putationssys­ tems Identifizierung von Community- Mitgliedern mit gutem Ansehen in der Community (Seniors) Identifizierung von Mitgliedern mit geprüfter Leistungsge­ schichte als ver­ trauenswürdige Partner Darstellung der Partizipation an der Community, um anderen einen allgemeinen Ein­ druck, z.B. zu den Interessen, zu er­ möglichen Darstellung der Errungenschaften einer Person, da­ mit andere die Leistung anerken­ nen (und bestau­ nen) Darstellung der Errungenschaften, der Siege und Niederlagen ge­ gen andere (um damit zu prahlen) Reputations­ darstellung durch ... Labels die Rollen beschreiben und neuen Mitglie­ dern bei der Ori­ entierung helfen können wie „hilf­ reich“ oder„Fo­ rumsmoderator“ Labels, die den Rang in der Com­ munity beschrei­ ben wie „Anfän­ ger“ oder „Profi“ statistische Anga­ ben oder auch Kennzeichnung besonderer Mit­ glieder („Top Ten“) vergleichende Darstellungen, z.B. Ranglisten und gesammelte Auszeichnungen Punktdarstellung, Kennzeichnung von Siegern und Verlierern Tabelle 5: Das Wettbewerbsspektrum und Auswirkungen auf Reputationssysteme in Online-Gemeinschaften Quelle: Übersetzung/Darstellung nach Yahoo Developer Network, 2008 Reputationssysteme sind dabei mit großer Vorsicht zu entwickeln, einzuführen und aufrechtzu­ erhalten. So kann die Einführung eines Reputationssystems kann sehr problematisch sein, wenn es nicht zur Kultur und zu den Erwartungen einer Community passt. Es wäre auch ein Irrtum an­ zunehmen, dass alle Marktteilnehmer gleichermaßen anstreben, eine hohe Reputation zu erhal­ ten. Beispielsweise kann es im Online­Handel gewünscht und rational sein sich als „Billiganbie­ ter“ zu positionieren, der nicht zwangsläufig nur Bestnoten will, sondern davon profitiert, dass sich Kunden über Schlechtleistungen auch weniger aufregen und seltener Artikel tauschen, also wenig Folgekosten entstehen. Auch motiviert ein Reputationssystem nicht unbedingt: Gerade Experten, die in Systemen als „Anfänger“ einsteigen müssen, oder Nutzer, die im System beispielsweise durch eingeschränkte Beteiligung keine sehr positive Reputation erreichen würden, können abgeschreckt werden. Der Aufbau einer guten Reputation zieht sich in der Regel über einen längeren Zeitraum. Wurde be­ reits eine hohe Reputation erzielt, muss diese auch gepflegt werden, denn ganz rasch kann sie auch wieder zunichte gemacht werden (Schwalbach, 2001). Die Teilnahme an Reputationssyste­ 29
  29. 29. Anreize und Anreizsysteme im Web men, bei denen die eigene Reputation erhoben und dargestellt wird, birgt auch Risiken. Man läuft dabei ja durchaus Gefahr, dass dort ein schlechter Ruf entsteht oder deutlich wird oder dass man durch geringe Teilnahme und Pflege bei einem community­basierten System keine Bestnoten er­ zielt. Dass Online­Akteure freiwillig und ehrlich andere bewerten, ist dabei keineswegs selbstver­ ständlich: Denn auch wenn der Online­Akteur indirekt einen Nutzen aus seiner Beteiligung und der Bewertung anderer zieht, verursacht eine aktive Teilnahme einen gewissen Arbeitsaufwand und kann sogar auch Nachteile mit sich bringen: Wer seinem Lieblingskoch Bestnoten gibt, muss befürchten, in seinem Restaurant danach dort keinen Platz mehr zu bekommen. Reputationssysteme sollten auf keinen Fall unbedacht eingeführt werden, beispielsweise mit dem Argument „es gehöre halt dazu“: Reputationssysteme haben große Auswirkungen auf das Nutzer­ verhalten und können den Verlauf einer Community wesentlich beeinflussen. Dies ist insbeson­ dere dann problematisch, wenn ein System nicht zu den Zielen und der Kultur einer Community passt. Solche Fehlgriffe kommen jedoch immer mal wieder vor: In einem Interview mit Bryce Glass nennt dieser als weniger gelungen das Beispiel Plurk6 (Bokardo, 2008): Plurk ist eine Mi­ croblogging­Plattform, bei der die Karma­Metrik einen großen Wettbewerbscharakter hat, es geht dabei v.a. um die Zahl der Beiträge und Follower, sodass der eigentliche Gedanke, Austausch und Kommunikation, in den Hintergrund gerät. Reputationssysteme werden als „Holy Grail“, als heiliger Gral, betrachtet; es wird als außeror­ dentlich gefährlich gesehen, daran zu arbeiten oder ein neues System einzuführen. Gegen (tradi­ tionelle) Reputationssysteme werden u.a. folgende Argumente vorgebracht (Parnell, 2007): Wenn ein Reputationssystem eingeführt wird, wird damit „gespielt“ und versucht Schwachstellen zu finden, es auszutricksen: Echte Kosten entstehen, die Akzeptanz eines Systems kann nachlas­ sen. Auch ist es für Firmen gefährlich, Kunden zu bewerten, denn es kann dazu führen, Kunden abzuschrecken, und nicht zu gewinnen. Reputation ist schließlich eine persönliche und subjektive Bestimmung des Verhaltens oder der Vertrauenswürdigkeit einer Person, in einem spezifischen Kontext; solche Messungen sind daher nicht verlässlich und hilfreich, wie es den Anschein hat: Wenn eine Familie mit fünf Kindern einem Hotel Bestnoten gibt, muss es nicht für ein älteres Ehepaar geeignet sein. 3.7 Anreizsystem „Währung“ Währungssysteme unterstützen den Austausch von Leistungen und Produkten auf einer Online­ Plattform. Die Währung kann dabei aus offiziellen Währungen, also dem US­Dollar oder dem Euro bestehen oder eben aus „virtuellen“ Währungen und spezifischen Gemeinschaftswährun­ gen. Solche alternativen Währungssysteme gibt es eine ganze Reihe. Sie sind teils als Kritik zum bestehenden Finanzsystem zu sehen und als Alternative eingeführt worden, so gibt es eine ganze Reihe meist lokaler oder regionaler Währungen und „Tauschbörsen“ bei denen z.B. Waren oder Dienstleistungen ausgetauscht werden können. Idee und Ziel solcher lokaler Währungssysteme7 ist häufig, dass sie für einen größeren regionalen Austausch und Belebung des Marktes sorgen und dass sie Konsum ermöglichen, auch wenn man über wenig herkömmliche Finanzmittel ver­ fügt, z.B. weil man arbeitslos ist. In einem solchen System kann man beispielsweise beim Rasen mähen helfen, um das verdiente „Geld“, das z.B. als Talente, Arbeitszeit oder Sterntaler bezeich­ net wird, wiederum für andere Dinge, z.B. Klavierunterricht einzutauschen. Solche Währungssys­ teme sind also auch immer da, um für eine bessere Welt zu sorgen. Eine neue Gruppierung von solchen Währungssystemen findet sich unter der Bezeichnung LETS („Local exchange trading systems“. Das prominenteste österreichische Experiment mit einer alternativen regionalen Wäh­ rung ist in Wörgl zu finden, mit ihrer Hilfe wurde recht erfolgreich die Depression in den Jahren 1932/33 überstanden (vgl. Wikipedia, Local Curreny8 ). Viele dieser Währungssysteme nutzen das Internet zur Dokumentation der Buchungen und sind auch im Web präsent9 . Reine webba­ sierte Varianten dieser Tauschbörsen sind beispielsweise das Nachbarschaftshilfeangebot „giga­ local“10 oder die weltweite Couchsurfing.com­Gemeinschaft. 6 http://www.plurk.com, Stand 02/2010 7 Einen guten Überblick gibt die folgende Datenbank http://www.complementarycurrency.org (2012-07-15) 8 http://en.wikipedia.org/wiki/Local_currency (2012-07-15) 9 Ein Beispiel von vielen: http://www.tauschen-ohne-geld.de/ (Neuköllner Tauschbörse, 2012-12-12) 10 http://gigalocal.de/ (2012-12-12) 30

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