Your SlideShare is downloading. ×
  • Like
  • Save
Macht mit im Web! Anreizsysteme zur Unterstützung von Aktivitäten bei Community- und Content-Plattformen
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×

Now you can save presentations on your phone or tablet

Available for both IPhone and Android

Text the download link to your phone

Standard text messaging rates apply

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

  • 6,836 views
Published

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 …

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)

Published in Business
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Be the first to comment
No Downloads

Views

Total Views
6,836
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
17

Actions

Shares
Downloads
0
Comments
0
Likes
4

Embeds 0

No embeds

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
    No notes for slide

Transcript

  • 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. 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. 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. 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 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. 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. 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. 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. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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
  • 30. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 Eine andere Währungsvariante sind Berechtigungsscheine (engl. „company scrips“) und Wert­ marken (engl. „token coins“) von Firmen. Mitarbeiter/innen können damit in den unternehmens­ eigenen Läden Waren kaufen. Das System hat bei monopolistischen Strukturen so oft zu Proble­ men (insbesondere Preisinflationen) geführt, so dass sie beispielsweise im Vereinigten König­ reich verboten sind (vgl. Wikipedia, Company Scrip11 ). Umgekehrt können Wertmarken in schlechten Zeiten auch zu einer gültigen und hilfreichen Währung etablieren. Beispielsweise soll das für italienische und israelische Telefonmünzen gegolten haben oder den Münzen der New Yorker U­Bahn – sie hatten eben einen bestimmten Wert, den sie auch in Zeiten der Inflation oder wenn gerade keine sonstige Münze zur Hand ist nicht verloren geht (vgl. Wikipedia Token Coin12 ). Von großer Bedeutung sind für Lufthansa die Flugmeilen des Vielfliegerprogramms „Mi­ les & More“: „Längst sind die Meilen zu einer mächtigen Schattenwährung geworden. Die Airline musste allein im Geschäftsjahr 2010 für ihr Bonusprogramm 620 Millionen Euro an Rückstellun­ gen in ihrer Bilanz bilden – um nicht weniger als 201 Milliarden noch nicht eingelöste Meilen geht es.“ (SPIEGEL 2012). Beide bisher beschriebenen Währungsvarianten, also lokale Alternativwährungen oder Unter­ nehmensgenerierte Berechtigungsscheine oder Wertmarken, gibt es auch in webbasierten Syste­ men. Hier wurden jedoch auch neue Varianten ausgebildet. Web­basierte Gemeinschaftswährun­ gen können als eine Form von Wertmarken oder Berechtigungsscheinen für Websites betrachtet werden. Zwei Beispiele dafür sind der Linden Dollar bei Second Life oder auch die „Facebook Cre­ dits“, ein bereits wieder beendetes Experiment bei Facebook: | In der virtuellen Welt „Second Life“ ist es möglich mit dem „Linden Dollar“ zu handeln, d.h. damit einzukaufen, dafür zu arbeiten, oder etwas zu verkaufen. Second Life ist ein freier Marktlatz wo man nur einen entsprechenden Abnehmer finden muss, es handelt sich auch um einen lebendigen virtuellen Immobilienmarkt. Wer will kann Linden Dollar in US­Dollar ein­ tauschen und umgekehrt, es gibt täglich einen neuen Währungskurs der relativ stabil sein soll. | Die „Facebook Credits“ waren ein vorübergehendes Experiment der Webplattform: Sie wur­ den vor allem für Spielzwecke eingesetzt, man konnte sich so Extra­Features dazu kaufen. Die Facebook Credits waren zu einem fixen Kurs in US­Dollar eintauschbar (1 US­Dollar zu 10 Fa­ cebook Credits. Die Facebook Credits sind jedoch nicht weiter erhältlich Andere Plattformen im Web nutzen Punkte, um den Einsatz und Ertrag beim Wissensaustausch zu unterstützen. Diese Systeme sind also auch eine Form von Währungssystem. Beispiele dafür sind Yahoo!Clever, GuteFrage.net, Werweisswas.de und andere. Für gute Antworten verdient man sich hier Punkte, die wiederum notwendig sind, um auch selbst Fragen an andere stellen zu können. Im Wissensaustauschnetzwerk Expert­Exchange.com ist es so möglich, solche Punkte auch mit herkömmlichen Geld anzukaufen, um damit Auskünfte von Experten zu erhalten. Ex­ perts­Exchange13 ist eine kostenpflichtige Plattform zum Wissensaustausch, die es ermöglicht, dass Mitglieder von der ganzen Welt zusammenarbeiten, um ihre IT­Probleme zu lösen. Auf der Homepage steht, diese Lösung sei patentiert, wobei unklar bleibt, was damit konkret gemeint ist. Hat ein Mitglied ein Problem, dann stellt es die Frage und erfahrene IT­Experten antworten. Ak­ zeptiert der Fragesteller eine der Antworten als hilfreiche Lösung für sein Problem, vergibt er, also „bezahlt“ Punkte an den Experten, der die Antwort geliefert hat. Die Lösungen werden in der Wissensdatenbank gespeichert. Die Antworten auf eine Frage können mit bis zu 500 Punkten be­ wertet werden. Die Antworten werden dann durch den Fragesteller bewertet. Der Experte mit der gewählten Antwort erhält das Produkt beider Punktwerte. Im Expertenprofil werden Aus­ zeichnungen in bestimmten Fachgebieten, die auf diesen Punkten beruhen, angezeigt – es ist also auch ein Reputationssystem integriert. Für Experten gibt es einen (weiteren) Anreiz hohe Punk­ tezahlen zu erhalten: Sie können mit entsprechendem Punktestand die kostenpflichtige Mitglied­ schaft kostenfrei erhalten und entsprechend das Wissen anderer Experten nutzen. Tauschbörsen im Web arbeiten ebenso mit einer „virtuellen Währung“: So lassen sich beispielsweise bei Tauschgnom.de Bücher, Kleider oder DVDs tauschen, dabei geben Tauschwillige einen Wert in „Tokens“ an, um auf Tauschangebote zu warten. 11 http://en.wikipedia.org/wiki/Company_scrip (2012-07-15) 12 http://en.wikipedia.org/wiki/Token_coin (2012-07-16) 13 http://experts-exchange.com (2012-12-12) 31
  • 31. Anreize und Anreizsysteme im Web Ein weiterer internetbasierter Ansatz für eine alternative Währung ist der BitCOIN­Ansatz: Dabei handelt es sich um eine verschlüsselte Peer­to­Peer­Währung. Sie basiert auf einem komplett neuartigen Ansatz einer verschlüsselten Austausches und einer Geldgenerierung durch Compu­ terressourcen, durch die Verfügungstellung dieser Ressourcen kann Geld generiert werden. (vgl. Wikipedia Bitcoin14 ) Um die unterschiedlichen Währungssysteme, auch solche im Web, charakterisieren zu können taugen grundsätzlich die Kriterien der Datenbank der Komplementärwährungen15 , sie wurden je­ doch für folgende Darstellung ergänzt. Währungssysteme lassen sich im Hinblick auf folgende Aspekte hin beschreiben: | Wechselmedium: Es gibt unterschiedliche Möglichkeiten Währungen auszutauschen, z.B. Geldscheine, Münzen, Rechnungen, Gutscheine, elektronische Transaktionen und Systeme, persönliche Konten. Im Web wird die Währung in der Regel elektronisch transferiert und per­ sönlichen Konten gutgeschrieben. | Werteinheit: Es gibt unterschiedliche Währungseinheiten, z.B. Zeit (Minuten, Stunden Nächte), Zahl der eingesparten Kilogramm von Treibhausgas, „Talente“ (eine eigene Wäh­ rung), unabhängige wertbasierte Währungen auf Silberbasis oder Bitcoins, zudem eine Reihe von Währungen die auf offiziellen Währungen basieren. Manche Währungssysteme kombi­ nieren die Werteinheiten, beispielsweise durch Produkte oder Dienstleistungen „in der Zeit x mit der Qualität y. Für manche Web­Währungen wird dabei stark auf Währungen referiert („Linden Dollar“), andere Websysteme nutzen Punkte. | Kostendeckungsmechanismen: Unterschiedliche Strategien der Kostendeckung sind bekannt. So gibt es Systeme, bei denen die Währung mit der Zeit an Geld verliert und Teilnehmer/in­ nen am System sie schnell wieder in den Handel bringen wollen. Auch wird versucht mit Ac­ count­ oder Jahresgebühren, Spenden und Sponsoring, kostenpflichtige Darlehen in der Ge­ meinschaftswährung, Werbegebühren oder Wechselgebühren Kosten zu decken. Oft werden diese Verfahren auch kombiniert. Viele Systeme basieren jedoch auch einfach auf der Arbeit von Freiwilligen. | Gründungsabsicht: Alternative Währungssysteme werden häufig (Raddon 2003) aus einem oder mehreren der drei folgenden Gründe initiiert: Um Arbeitslosigkeit zu bekämpfen, die Umwelt zu schützen oder das Gemeinwohl und ­leben zu beleben. In der Datenbank der Kom­ plementärwährungen werden hier u.a. noch folgende Punkte aufgeführt, die gleichermaßen für lokale Gemeinschaften wie auch Gemeinschaften auf Webplattformen gelten: Sie können das (bürgerliche) Engagement verstärken, die Entwicklung der Gemeinschaft fördern, einen neuen Markt schaffen, zu wirtschaftlichen Wachstum und auch sozialer Gerechtigkeit führen. Auch führen sie dazu, dass der Bedarf an der offiziellen Währung nachlässt. | Teilnehmer/innen und Mitglieder des Währungssystems: Die agierenden Personen werden zwar nicht als wichtiger Unterscheidungskriterium in der Datenbank der Komplementärwäh­ rungen aufgeführt, scheint aber doch erwähnenswert. Zwar können meistens private Perso­ nen Mitglied werden und einen Account anlegen. Manchmal gilt das aber nur für ausgesuchte Personen, z.B. Angestellte bei einem Unternehmen oder Passagiere einer Fluglinie oder regis­ trierte Nutzer/innen eines Systems. Es gibt sogar Projekte bei denen nur Firmen die Mitglied­ schaft beantragen können, beispielsweise dieDeutsche Kompensations GmbH16 , nur Baufir­ men können sich hierbei beteiligen. In folgender Tabelle 6 werden abschließend drei Währungssystem­Typen im Web herausgegrif­ fen, die unterschiedliche Zwecke verfolgen: Den Austausch von Gütern, die Schaffung von Compu­ terressourcen und einem anonymen Geldaustausch (Bitcoin) sowie die Belohnung von (Extra­) Leistungen. 14 http://en.wikipedia.org/wiki/Bitcoin (2012-07-16) 15 http://www.complementarycurrency.org (2012-07-15) 16 http://www.deutsche-kompensation.de/ (2012-07-18) 32
  • 32. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 Austausch von Gütern und Dienstleistungen Verfügungstellung von Computerressourcen Belohnung von Extra-Leistungen Zweck Grundlage für den Aus­ tausch von Dienstleistungen in alternativer Währung Anonymer Geldtransfer und Schaffung von Ressourcen Besondere Aktivitäten sollen besonders belohnt werden, gesammelte Währung kann durch Boni eingetauscht werden Beispiele Online-Tauschbörsen, z.B. regionale oder kommunale Anbieter Bitcoin Webbonusmeilen Darstellung durch ... Konto in virtueller/realer Währung Bitcoins Punkte o.ä. (virtuelle Wäh­ rung) Tabelle 6: Formen von Währungssystemen und ihre Darstellung 3.8 Anreizsystem „Belohnung“ Belohnungssysteme prämieren ausgewählte Aktivitäten auf einer Plattform mit einem in aller Re­ gel materiellen Wert. Diese Belohnungen sind dabei häufig monetäre Art, es handelt sich dabei also um Geldleistungen, z.B. Prämien. Es kann sich aber auch um nicht­monetäre Belohnungen halten, also um Wertgegenstände oder Auszeichnungen die mit (häufig geldwerten) Berechtigun­ gen verbunden sind. Dies können beispielsweise ein neuer Fernsehen, eine Parkberechtigung oder eine Wochenende im Hotel sein. Belohnungssysteme sind die Anreizsysteme, auf die sich betriebswirtschaftliche Betrachtungen oft konzentrieren. Wenn Betriebswirtschaftler/innen von „Incentive System“ oder Anreizsystem sprechen, werden so in aller Regel ein solches Belohnungs­ oder auch Verstärkungsmodell ge­ meint (engl. „reinforcement“). In der Ratgeber­ und Sachbuchliteratur finden sich eine Reihe von Darstellungen zu solchen Modellen, die sich in aller Regel auf den Kontext der Anreize für Mitar­ beiter in Unternehmen konzentrieren. Dort wird zum Beispiel (vgl. Abbildung 7) reine Kompen­ sationsleistungen (also Aufwandsentschädigungen, also dem Lohn) unterschieden von Belohnun­ gen die darauf abzielen, jemanden zu etwas zu befähigen, sowie die Leistungen von Individuen, Gruppen (z.B. Abteilungen) oder Projekten zu belohnen. Die Verstärkungmöglichkeiten werden dabei von McAdams (1996) als ein Produkt aus zwei Fak­ toren betrachtet (vgl. Abbildung 8): Zum einen geht es darum, die richtige Richtung vorzugeben: So sind mit den Belohnungen zum einen Geschäftsziele zu erreichen, zum anderen soll dabei auch die (Entwicklung) einer bestimmten Unternehmenskultur unterstützt werden. Der zweite Faktor ist die Kraft (engl. „power“) der einzelnen Maßnahme: Wieviel Aufmerksamkeit erfährt sie, wel­ chen Wert hat sie (für den Empfänger), wie empfindsam reagiert die Maßnahme? Die Natur der Belohnung, monetär oder nicht­monetär, ist dabei bedeutsam, wie die folgende Ta­ belle 7 zeigt. Demnach ist eine Belohnung in einem Geldbetrag so deutlich einfacher zu verstehen und zu vermitteln, als eine nicht­monetäre Belohnung. Für letztere müssen, zumindest im Unter­ nehmenskontext, aber oft erst eigene administrative Systeme entwickelt werden. 33
  • 33. Anreize und Anreizsysteme im Web Abbildung 7: Belohnungssystem – das Verstärkungsmodell nach McAdams (1996) Quelle: McAdams 1996, 7, eig. Übertragung ins Deutsche Abbildung 8: Effektivitätsmodell des Belohnungssystems nach McAdams (1996) Quelle: McAdams 1996, 48, eig. Übersetzung und Darstellung 34
  • 34. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 Monetäre Belohnung Nicht-monetäre Belohnung Einfach zu verstehen Schwieriger zu vermitteln Gewachsenes Verwaltungssystem Verwaltungssystem-Unikat Flexibel, Mitarbeiter nutzen es bereits Flexibel, Mitarbeiter haben eine große Zahl an Möglich­ keiten Steuerabgaben sind zu erwarten Steuern werden vom Mitarbeiter bezahlt, muss in der fi­ nanziellen Argumentation berücksichtigt werden Eingeschränkter Anerkennungs- und Trophäen-Wert, schnell ausgegeben Hoher Anerkennungs- und Trophäen-Wert Kann mit der reinen Entlohnung verwechselt werden, weil es das gleiche Medium ist Kann nicht mit der reinen Entlohnung verwechselt wer ­ den, andere Belohnungsmedien erhalten mehr Aufmerk ­ samkeit Können zu einem Anspruch werden und Teil der Entloh ­ nung werden, in Abhängigkeit der Höhe und dem Plan Geringe Tendenzen als Teil der Entlohnung betrachtet zu werden Wird angehäufelt Wird nicht angehäufelt Führt zu geringer Erregung Führt zu Erregung Darüber spricht man in der Arbeit Darüber spricht man in der Arbeit und Zuhause Tabelle 7: Vor- und Nachteile von monetären und nichtmonetären Belohnungen in Unternehmen. Quelle: McAdams, 1996. 255, eig. Übertragung ins Deutsche Einige Beispiele für Belohnungssysteme im Web, bei denen Teilnehmer/innen Belohnungen mo­ netärer und nicht­monetärer Art offeriert werden, sind folgende: | Der Anbieter „ScienceBlog“ bezahlt (kleine) Beträge an seine Autoren in Abhängigkeit mit den Aufrufen der Beiträge. Sie begründen dies damit, dass es die Autoren sehr wertschätzen und diese Beträge zu Loyalität führen würden und zu einem Gefühl der Partnerschaft in einer Un­ ternehmung: „This minor investment has paid off in furthering to the sense of community for those creating content, which in turn helps keep them actively involved in the venture“ (siehe Scholarlykitchen, 2010). | Auf der österreichischen Innovationplattform Brainfloor.com werden Ideen­Sucher und ­Ent­ wickler zusammengebracht. Die Fragesteller wollten so z.B. Ideen für PR­Strategien und er­ halten von den kreativen Freiwilligen Vorschläge. Diese werden auch entlohnt, und zwar gibt es laut Homepage für „Top Idee: € 3,00, Gute Idee: € 1,50, Idee ist ok: € 0,50“ (Stand 2012­12­ 14). Die beste Idee erhält darüberhinaus die jeweils ausgeschriebene Belohnung. Betrachtet man die aktuellen Bestenlisten der Ideengeber, werden bisher nur wenige ihre Einnahmen ausgezahlt bekommen haben (dies geht erst ab 75 Euro). | Frage­Antwort­Foren arbeiten teils auch mit Belohnungen und werden auch unter dem Ab­ schnitt „Währungssystem“ vorgestellt. (…) Pirker u.a. (2010) bezeichnen diese Variante als Broadcast­Search­Crowdfunding (S. 3). Werden große Arbeiten – wie beispielsweise auch beim Beispiel der Innovationsplattform auf viele kleine Arbeitsschritte unterteilt und auf viele Schultern verteilt spricht man von „Crowd­ sourcing“: Papsdorf (2010) beschreibt Crowdsourcing allgemein als „Strategie des Auslagerns ei­ ner üblicherweise entgeltlich erbrachten Leistung durch eine Organisation oder Privatperson mittels eines offenen Aufrufs an eine Masse von unbekannten Akteuren” (S. 69). Unterschiedliche Wurzeln und Entwicklungen lassen sich für Crowdsourcing nennen (Kleemann et al., 2008): So wollen Konsumentinnen und Konsumenten mehr mitentscheiden und mitmachen („Prosumer“), versuchen Unternehmen Dienstleistungen auf ihre Kundinnen und Kunden auszulagern („Out­ sourcing auf Kunden“) und das Web bietet dazu neue Anwendungen und Möglichkeiten („Web 2.0“). Inspirierend waren dabei, auch für Unternehmen, die erfolgreichen Beispiele für Crowd­ sourcing für freie Inhalte wie die Online­Enzyklopädie Wikipedia sowie Open­Source­Entwick­ lungen wie das Betriebssystem Linux oder der Webbrowser Mozilla Firefox. Crowdsourcing muss dabei definitionsgemäß nicht ohne Belohnungen erfolgen, und wird oft auch vergütet. 35
  • 35. Anreize und Anreizsysteme im Web An viele Personen richten sich zum Beispiel die folgenden Angebote: | Ein Anbieter der solche Online­Arbeitskräfte für Kleinaufgaben vermitteln, ist Strandschicht.­ de. Er offeriert laut Eigenwerbung Unterstützung bei: „50.000 Kundenprofile in einer Daten­ bank überprüfen und korrigieren? Alle deutschen Personal Trainer aus einer Tabelle in eine Online­Datenbank übertragen? Solche Aufgaben erledigen wir tagtäglich, immer zuverlässig, immer professionell und doch schnell.“17 | Der aktuell größte Anbieter weltweit sollte derzeit Crowdflower.com18 sein. Angesiedelt im Silicon Valley werden hier Arbeitskräfte der ganzen Welt eingesetzt, um große Aufgaben aus­ zuführen, z.B. um pornografische Bilder in einem Bilderportal zu filtern, für Sentiment­ analysen, Bereinigung von Datensätzen usw. | So wurden auch mit der Unterstützung von Crowdflower.com versucht, hochwertige Annota­ tionen mit Crowdsourcing­Aktivitäten zu erhalten. Hierbei kann es sich durchaus um se­ mi­professionelle Annotatoren handeln, die für ihre Arbeiten entlohnt werden. Qualitätssi­ cherung der Annotationen, und zwar eine möglichst automatisch durchführbare ist notwen­ dig, um hier niemanden aufzusitzen, der nur schludrig oder unprofessionell annotiert (um da­ mit Geld zu verdienen, siehe Oleson u.a., 2011). | An professionelle Designer/innen wendet sich Threadless.com: Hier werden T­Shirt­Design von Nutzer/innen hochgeladen, gegenseitig bewertet und so die besten Designs ausgewählt, die dann produziert und gekauft werden können. Laut Homepage wurden bereits mehr als 7 Millionen US­$ an fast 1.400 Künstler ausgeschüttet. Mehr als 2.3 Millionen Mitglieder zählt die Plattform derzeit und mehr als 250.000 Designs wurden bisher hochgeladen19 . All diesen Beispielen ist gemeinsam, dass die versprochenen Belohnungen eher einer Kompensa­ tion von Arbeitsleistung, also einem (geringen) Arbeitslohn entsprechen. Es gibt aber auch Web­ angebote, die für Extra­Leistungen Belohnungen ausschreiben. Eine Sonderform der Belohnungssysteme sind Lotterien: Hier hängt die Belohnung davon ab, ob man selbst oder der eigene Beitrag auch gezogen wird. In den Wirtschaftswissenschaften wird untersucht, welche Bedingungen solcher Lotterien dabei in experimentellen Settings in welcher Weise anregend und aktivierend wirken (z.B. Cubitt u.a. 1998). Es ist dabei weiterhin theoretisch und auch empirisch umstritten, ob und unter welchen Bedingungen Lotterien hilfreich sind. Ra­ tional argumentiert kann eine Lotterie, aufgrund der meist sehr geringen Wahrscheinlichkeit et­ was zu gewinnen, kaum eine Aktivierung auslösen. Auf der anderen Seite gibt es aber auch Bei­ spiele, bei denen mit Hilfe von Lotterien die Teilnahme in (semi­) experimentellen Settings er­ höht werden kann. Dabei wurden jedoch u.a. auch Geschlechtsunterschiede gefunden (einen gu­ ten Überblick im Kontext der Web­Umfragen gibt hierzu Laguilles u.a., 2011). Ein Beispiel für eine solche Lotterie ist auf der Lehrerplattform 4teachers.com zu finden. Hier können Unter­ richtsmaterialien und ­Vorbereitungen ausgetauscht werden. Für Aktivitäten erhalten die Mitma­ cher/innen „Fleißkärtchen“: „4teachers.de zählt alle Aktionen die von Usern innerhalb der Com­ munity getätigt werden. Hierzu gehören Forenbeiträge, Materialuploads, Nachrichtenpostings u.v.m. Für jede Aktion werden Fleißkärtchen vergeben, die zu gegebener Zeit in einem Gewinn­ spiel gegen Sachpreise wieder eingetauscht werden können.“20 Bisher wurde dieses Gewinnspiel jedoch noch nicht durchgeführt. 3.9 Anreizsysteme im Vergleich Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über die vorgestellten Formen von Anreizsystemen, wie sie derzeit im Web vorzufinden sind und wann sie besonders geeignet erscheinen (vgl. Tabel­ le 8). 17 vgl. Website, http://strandschicht.de/leistungen/ (2012-12-14) 18 vgl. Website, http://crowdflower.com/ (2012-12-15) 19 siehe Homepage, http://beta.threadless.com/ (2012-12-15) 20 http://www.4teachers.de/?action=static&t=overview (2012-12-10) 36
  • 36. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 Systeme für: Gemeinschaft Feedback Spiel- und Un­ terhaltung Reputation Währung Belohnung Anreiz Gemeinschaft und Freund­ schaft zu er­ halten Erfolge/Ergeb­ nisse ange­ zeigt zu be­ kommen Unterhaltung und Spaß Reputation zu erhalten Mittel zu er­ halten, die man gegen Leistungen eintauschen kann Belohnungen zu erhalten Geeignet wenn... Freundschaft und Gemein­ schaftssinn wichtig sind eine Übersicht über Aktivitä­ ten hilfreich ist mit Hilfe eines Spiels ge­ wünschte Ef­ fekte auftreten Kompetenz oder Vertrau­ en gefragt ist ein Austausch von Leistun­ gen ge­ wünscht ist Leistungen ge­ wünscht wer­ den, die kaum „freiwillig“ ge­ tätigt werden und um Loyalität zu fördern Tabelle 8: Systeme im Vergleich Wie dargestellt wird, sind die Systeme manchmal sehr geeignet – für bestimmte Zielgruppen und Problemstellungen können sie aber auch ungeeignet sein. Auch bergen sie jeweils Herausforde­ rungen. Solche kritischen Aspekte werden später genauer betrachtet. Die nächsten Kapitel beschäftigen sich jedoch zunächst exemplarisch mit ganz konkreten Frage­ stellungen zu den tatsächlichen Wirkungsweisen von Anreizsystemen im Web. Denn, so zeigt sich: nicht immer ist klar und eindeutig, welche Anreize und Anreizsysteme eigentlich genau wir­ ken. Beispielsweise untersuchen so Gomes et al. (2012), welche Anreize, z.B. die Zahl der Freunde oder ausgeschüttete Geldbeträge, sich bei der Nutzung einer App auswirken, mit der die Bewe­ gung zu Fuss unterstützt werden soll, indem jeweils statistische Zusammenhänge mit dem Geh­ verhalten ermittelt werden21 . 21 Da es sich allerdings dabei nicht um die Erstellung von „Beiträgen“ im Web, sondern um sportliche Aktivitäten dreht, wird diese Arbeit hier nicht ausführlich dargestellt. 37
  • 37. 4 ERFOLGREICH ANREIZE SETZEN: BEISPIELE IM ÜBERBLICK Sandra Schön Während im letzten Kapitel Anreizsysteme und ihre Funktionalitäten sowie Beispiele vorgestellt wurden, werden in diesem Kapitel konkrete Anreizsysteme untersucht: Wie kommt man als Webseiten­Betreiber dazu, persönliche Daten zu erhalten? Wie erhält man bei einer öffentlichen Abstimmung im Web Stimmen? Welche Rolle spielen eigentlich die Reaktionen von anderen beim Twittern? 4.1 Auswahl der Beispiele Bei der Auswahl der folgenden Beispiele haben wir Wert darauf gelegt, dass es sich nicht um Pro­ totypen handelt, sondern um „Running Systems“. Es wurden als solche Projekte und Webseiten näher angeschaut, die bereits erfolgreich sind. Außerdem haben wir uns darum bemüht, mög­ lichst „handfeste“ Daten vorweisen zu können – nichtsdestotrotz sind die folgenden ersten Analy­ sen oder Aussagen in den Interviews zusätzlich weiteren Analysen zu unterziehen und eben erst ein erster Schritt. 4.2 Überblick über die Beispiele Folgende Tabelle 9 gibt einen Überblick auf die unterschiedlichen vorgestellten kleineren Unter­ suchungen (oder auch Auszüge aus größeren Untersuchungen im Hinblick auf die Systeme und wie sie mit Anreizen arbeiten, welche Frage wir uns dabei gestellt haben und mit welchem Vorge­ hen wir versucht haben, Antworten darauf zu finden. Beispiel Verkehrsdaten-/und Straßendatenpro­ jekte Frage-Antwort- Forum Twitter bei #OPCO12 Anreize für Unter­ stützung beim Public Voting Zielsetzungen bei der Teilnahme beim 365-Projekt Welcher Beitrag ist gewünscht? Strassendaten und Daten über Ver­ kehrsflüsse (persön­ liche Fortbewe­ gung) Hochwertige Ant­ worten in Fra­ ge-Antwort-Foren Nutzung von Twit­ ter Stimmen beim Pu­ blic Voting Ein Jahr lang jeden Tag ein Foto Mit welchen An­ reizen wird hier gearbeitet? Weiße Karte u.a. Reputation aufbau­ end auf der Bewer­ tung von anderen Erwähnungen von anderen Argumente und po­ tentielle Leistungen Herausforderung es durchzuhalten, Mit­ einander, etwas ler­ nen Fragestellung Warum machen Nutzer/innen mit? Wirken die Bewer­ tungen auf das zu­ künftige Verhalten? Wie wirken Erwäh­ nungen von ande­ ren auf das eigene Verhalten im Rah­ men von #opco12? Welche Anreize werden von An­ tragstellern beim MOOC Production Fellowship gesetzt? Welche Ziele setzen sich Teilnehmer/in­ nen? Vorgehen Fallstudien(-Ver­ gleich) Erfassung und Ana­ lyse von ausge­ wählten Datensät­ zen Analyse von Tweets zum Hashtag #op­ co12 Darstellung der Ar­ gumente in den Webaktivitäten Auswertung von Diskussionsbeiträ­ gen Tabelle 9: Ausgewählte Projekte 38
  • 38. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 39
  • 39. Sammlung von Strassen- und Verkehrsdaten: Motive und Anreize 5 SAMMLUNG VON STRASSEN- UND VERKEHRSDATEN: MOTIVE UND ANREIZE Sandra Schön und Renate Steinmann Verkehrsdaten, also die eigenen Aufenthaltsorte und Fortbewegungsdaten sind höchst sensible persönliche Informationen. Wir haben dazu erfolgreiche Projekte die auf solche Daten angewie­ sen sind in einem Fallstudienvergleich analysiert, um die Erfolgsfaktoren kennen zu lernen. 5.1 Die Sammlung von Straßen- und Verkehrsdaten Die Möglichkeiten des Web 2.0 und die Verbreitung von Smartphones führten in den letzten Jah­ ren zu einer raschen Zunahme und Verbreitung von gemeinschaftlichen Geo­ und Reisedatenpro­ jekten. Die freie Weltkarte „OpenStreetMap22 “ ist hier als großer Erfolg zu nennen: Durch das Mit­ wirken von tausenden Personen ist es gelungen, frei nutzbares Kartenmaterial für viele Regionen der Welt zu erstellen und der Gemeinschaft zur Verfügung zu stellen – vor einigen Jahren noch undenkbar. Eine Reihe von weiteren Projekten sammeln (teils erfolgreich) Verkehrsdaten von Mitmacher/innen, um darauf aufbauend Reise­ oder andere Empfehlungen zu geben (beispiels­ weise zur Freizeitgestaltung). Fasziniert von den Erfolgen und Möglichkeiten der Geo­ und Reise­ datenprojekte haben wir uns die Frage gestellt, ob und was aus den Erfolgen dieser Projekte für die Konzeption neuer Projekte abzuleiten ist. Sowohl für Reisende wie auch für Verkehrs­ und Raumplaner/innen sind reale Reisezeiten relevant. Herkömmliche Routenplaner liefern eine vor­ aussichtliche Reisedauer, die aber oftmals mit der tatsächlichen Reisezeit nur bedingt überein­ stimmt. Im Projekt „OpenTravelTimeMap”23 wurde so der Frage nachgegangen, ob und mit wel­ chen Konzepten und Technologien eine weltweite, freie, intermodale Reisezeitenkarte nach dem Wiki­Prinzip umgesetzt werden könnte. Es wurde dabei der Lösungsansatz „Crowdsourcing” (ge­ meinschaftliche Erfassung von Daten durch die Mitglieder einer Gemeinschaft) für die Erfassung von realen Reisezeiten untersucht. Ausgewählte Ergebnisse im Hinblick auf die Motive und Anrei­ ze aus der entsprechenden Studie (Schön, Steinmann, Friesenecker, Hackl & Rehrl, 2012) haben wir im Folgenden zusammengestellt. 5.2 Vorgehen Im Folgenden wird unser Vorgehen bei den Fallstudienanalyse beschrieben (vgl. Schön, Stein­ mann u.a. 2012). Die Methode der „Fallstudienanalyse“ (engl. „case studies analysis“) versucht, in einem Themengebiet, das noch als relativ unerforscht gilt und zu dem wenige theoretische An­ nahmen vorliegen, explorativ Wissen zu sammeln. Dazu wurden zunächst passende Projekte aus­ gewählt, von denen anzunehmen ist, dass man hier passende Ableitungen für eine Reisezeiten­ karte nach dem Wiki­Prinzip vornehmen kann. Für die Fallstudien erfolgte die Auswahl mit dem Ziel, dass dabei unterschiedliche erfolgreiche Projekte dabei sind, also solche, die (a) Verkehrsda­ ten erfassen, (b) Open Content sammeln, bei denen (c) unterschiedliche Verkehrsmittel ausge­ wertet werden und auch solche, bei denen (d) Mobiltelefone genutzt werden (vgl. Tabelle 10). Die Projekte lassen sich folgendermaßen kurz beschreiben (basierend auf den Kurzbeschreibun­ gen in Schön et al., 2012): | Das Ziel des OpenStreetMap­Projekts ist es, eine freie Weltkarte zu schaffen. Es geht dabei um Geodaten, die frei verwendet werden können. Die OSM­Mitglieder, die aktiv Daten in der OSM erfassen, werden in der Gemeinschaft „Mapper“ genannt. | Die Apps von Runtastic24 sammeln mit Hilfe eines Smartphones Bewegungsdaten und ­profile von sportlich Aktiven und stellen diese, angereichert um Angaben wie verbrauchte Kalorien, 22 http://www.openstreetmap.org/ (2012-01-16) 23 Open Travel Time Map, Laufzeit bis 31.3.2012, URL: http://www.salzburgresearch.at/projekt/ottm-opentraveltimemap- konzepte-und-technologien-fur-eine-weltweite-freie-reisezeitenkarte-nach-dem-wiki-prinzip/ (2012-12-12) 24 http://runtastic.com (7.5.2013) 40
  • 40. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 den Runtastic Nutzer/innen zur Verfügung. Die Daten können dabei mit Kontakten, z.B. via Facebook ausgetauscht und auch verglichen werden. | Skobbler25 bietet eine kostengünstige Navigationslösung sowohl für Apples iPhone als auch für Android an. Es verwendet dabei als Kartenmaterial die Daten der OpenStreetMap und bie­ tet auch einen Rückkanal zur OpenStreetMap, das heißt, dass Skobbler dazu beiträgt, die Da­ ten der OpenStreetMap zu verbessern. | WAZE – Way to Go26 ist eine freie soziale GPS­Navigationsapplikation für Smartphones mit Sprachausgabe, kostenlose Kartenupdates und Echtzeitverkehrsinformationen. | TomTom27 ist schließlich ein Hersteller von Navigationsgeräten. Zur Verbesserung und stän­ digen Aktualisierung von Verkehrsdaten werden die Daten der Gerätebesitzer/innen ausge­ wertet und allen Kundinnen und Kunden zur Verfügung gestellt. Drei Services wurden dabei betrachtet: Map Share, nutzergenerierte Karten), IQ Routes (Routenberechnung auf der Basis tatsächlich gefahrenen Geschwindigkeiten) sowie HD Traffic (ein Verkehrsservice, das in ers­ ter Linie Echtzeitverkehrsmeldungen anbietet). Name Verkehrsdaten Open Content unterschiedliche Verkehrsmittel Mobiltelefon OpenStreetMap   -  Runtastic     Skobbler     Waze     TomTom     Tabelle 10: Ausgewählte Projekte für die Fallstudien nach ausgewählten Aspekten Anmerkung:  zutreffend,  nicht zutreffend, - nicht anwendbar Mit der Methode der Fallstudien wurde versucht, Antworten darauf zu erhalten, wie wichtige Aspekte in den ausgewählten erfolgreichen Projekten realisiert wurden, um davon zu lernen. Dazu wurden zunächst Referenzkonzepte von Verkehrsdatenprojekten ausgewählt. Diese sind Online­Gemeinschaften, genauer mobile Gemeinschaften, Crowdsourcing­Unternehmungen und Geodatenprojekte. Mit Hilfe von zentralen Fragestellungen zu diesen Referenzkonzepten haben wir Fallstudien zu fünf erfolgreichen Geo­ und Reisedatenprojekten durchgeführt. Dabei ist zu be­ achten, dass wir uns häufig auf Anbieterangaben beziehen müssen. Die Fallstudien wurden im Anschluss im Hinblick auf Ähnlichkeiten und Unterschiede miteinander verglichen. Bei der fol­ genden Ergebnispräsentation konzentrieren wir uns auf die Beiträge der Teilnehmer/innen, ihre Motive für die Teilnahme sowie die Anreize der Anbieter und diskutieren diese Ergebnisse ab­ schließend. 5.3 Ergebnis: Beiträge und Aufwendungen der Beitragenden Zunächst ist einmal festzustellen, welche Beiträge die Mitmacher/innen bei den unterschiedli­ chen Projekte liefern (sollen). Am aufwändigsten ist die aktive Beteiligung beim OpenStreetMap­ Projekt: Die Geodaten werden von Freiwilligen mit Hilfe von GPS­Empfängern erfasst und mit ei­ ner Software am heimischen PC in die Datenbank eingepflegt, oft bei gemeinsamen Abenden, den sogenannten „Mapping­Partys“. Mit frei definierbaren „Tags“ können die Daten annotiert werden. Es ist also zeit­ und ressourcenaufwändig, hier aktiv zu unterstützen. Bei den anderen Projekten sind die Beiträge weniger aufwändig, allerdings handelt es sich teils um sehr sensible Daten, nämlich die persönlichen Bewegungsdaten: Mit Hilfe von Smartphone­Apps bzw. dem TomTom­ Navigationsgerät werden diese Daten teils automatisch erfasst, teils werden händische Angaben und Verbesserungsvorschläge erbeten. Bei der Sportler­App Runtastic geben Nutzer/innen ge­ zielt bei sportlichen Aktivitäten Zugriff auf Bewegungsdaten und Profile (GPS­Daten) und machen weitere Angaben wie die eigene Laune und das Wetter. Um bei den Projekten mitzumachen, be­ nötigen alle Teilnehmer/innen technische Geräte, bei OpenStreetMap zum Beispiel einen eigenen Computer und ein GPS­Gerät. Die Nutzung der Applikationen bzw. der Daten ist zwar bei fast al­ 25 http://skobbler.com (7.5.2013) 26 http://world.waze.com/ (7.5.2013) 27 http://tomtom.com (7.5.2013) 41
  • 41. Sammlung von Strassen- und Verkehrsdaten: Motive und Anreize len Projekten gratis, aber im Falle von TomTom muss für das Kartenmaterial gezahlt werden. Des weiteren ist es bei TomTom auch notwendig, die Hardware von TomTom zu verwenden. 5.4 Ergebnis: Anreize aus Sicht der Anbieter Mit welchen Anreizen, also zentralen Werbeaussagen, die Anbieter bei diesen erfolgreichen Pro­ jekten werben, wurde in Abbildung 9 zusammengestellt. Sie zeigen deutlich die unterschiedli­ chen Aspekte, die angesprochen werden. Es zeigt sich auch, dass dabei öfter ein gutes Preis­Leis­ tungs­Verhältnis, potentielle Zeitersparnisse und Gemeinschaft genannt wird: TomTom wirbt beispielsweise mit Reisezeitersparnissen, die möglich werden und stellt Rechenbeispiele vor. OpenStreetMap verfolgt die Idee einer frei nutzbaren Sammlung von Geodaten, also auch einer potentiell gemeinnützigen Sache. Jeder Nutzer/in kann die OSM­Daten unter Angabe der Lizenz frei nutzen bzw. sich daran erfreuen, ein Gemeingut geschaffen zu haben, das alle nutzen können. Runtastic spricht Sportler/innen an, die ihre Sportdaten auswerten und mit anderen teilen möch­ ten. Und Skobbler bietet eine vergleichsweise günstige bzw. Gratis­Navigationsapplikation an. Bei (fast) allen Fallbeschreibungen werden folgende konkrete Motive angesprochen oder sind als Motive der Nutzer/innen anzunehmen: Bei allen Projekten ist so zunächst wichtig, dass ein kon­ kreter Mehrwert vorhanden ist, der klar herausgestellt wird, bei allen Projekten gibt es Unter­ stützung für Gemeinschaften, die aber nicht in jedem Fall genutzt werden müssen. Bei allen Pro­ jekten ist eine persönliche bzw. personenbezogene Nutzung der eigenen Daten möglich (bzw. las­ sen sich diese Daten darstellen). Abbildung 9: Mehrwert für Nutzer/innen laut Selbstbeschreibung von Geo- und Reisedatenprojekten Quellen: Screenshots der jeweiligen Anbieter-Webpage (Stand 2011-11-06) Alle Projekte geben also „etwas zurück“. Dabei gibt es, ähnlich der oben genannten Hauptmotive für das Mitmachen, drei Aspekte, auf die wesentlich hingewiesen werden sollte: Drei Projekte verweisen insbesondere auf den Austausch und die Zusammenarbeit mit Gleichgesinnten (Open­ StreetMap, Skobbler, Runtastic, Waze). Bei drei Projekten wird darauf hingewiesen, dass Nutzer/innen im Gegenzug ein kostenloses Angebot oder ein günstiges Preis­/Leistungsverhält­ nis erhalten (Skobbler, Waze, OpenStreetMap). Schließich werben vier Anbieter mit einem per­ sönlichen Service: Bei der Sporter­App Runtastic werden Leistungssteigerungen in Aussicht ge­ stellt, bei Skobbler und TomTom Zeitersparnisse beim Autofahren. Bei den einzelnen Projekten gibt es darüber hinaus besondere Aspekte, zum Beispiel sind die Nutzer/innen bei Waze zusätz­ lich durch Gewinnspiele motiviert an der Erfassung der Daten teilzunehmen. Und OpenStreetMap ermöglicht das Mapping von Regionen, die sonst niemals in dieser Detaillierung erfasst werden 42
  • 42. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 würden. Schließlich stellt sich die Frage, in welcher Weise die Beteiligten von den Ergebnissen des Projekts profitieren? Die Fallanalysen zeigen, dass die Ergebnisse unterschiedlichster Art von den Nutzer/innen unmittelbar eingesehen werden können. Dieser Punkt scheint sehr wichtig für die Bindung der Nutzer/innen zu sein. Die Nutzer/innen erhalten bei keiner der Fallstudien eine monetäre Abgeltung. Warum Teilnehmer/innen teils hohen Aufwand eingehen um hier Daten zu erstellen und zu teilen, ist Thema des folgenden Abschnitts. 5.5 Ergebnis: Motive für Teilnahme Was bewegt die Nutzer/innen die Preisgabe sensibler Daten bzw. die Unterstützung der unter­ schiedlichen Projekte? Wir haben versucht, wesentliche Motivlagen, wie sie aus den Befragungen bekannt sind oder wie sie in unseren Analysen identifiziert wurden, für die Geo­ und Reisedaten­ projekte zu beschreiben. In der folgenden Tabelle 11 beschreiben wir die so für Geodaten­ und Reisezeitenprojekte gefundenen Hauptmotive „Entdeckung, Pionierleistung“, „Gewinnen, Aus­ zeichnung“ sowie „Gemeinsames Schaffen“, wie sie in den Projekten technologisch und sozial un­ terstützt werden und geben Beispiele dafür. Bei OpenStreetMap ist die Motivation bekannt, die als „Weiße­Karten­Füllen“­Effekt beschrieben wird. Nutzer/innen beteiligen sich vor allem, um bisher „weiße“ oder nur ungenau beschriebene Landkartenteile zu mappen und mit den eigenen Daten zu füllen. Oft geht es auch ums Gewinnen und Auszeichnungen: Bei Skobbler wird dazu ein Reputationssystem eingesetzt, dass die Aktivitäten in der Gemeinschaft belohnt, auch wird der Service als Möglichkeit eingesetzt, Freunde in der Nähe zu orten (wenn diese das wollen). Waze arbeitet hier vor allem mit Anreizen aus Spielen und entsprechenden Anreizen, um gezielt Lücken zu schließen oder Daten zu erheben. Etwas gemeinsam zu schaffen, scheint ein drittes Motiv zu sein: Bei TomTom profitieren alle TomTom­Nutzer/innen davon, wenn aktuelle Stau­ meldungen möglich sind. Nutzer/innen fühlen sich aber auch geehrt, wenn sich ihre Änderungs­ wünsche später im offiziellen Kartenmaterial finden. Aus unserer Sicht werden, so unsere Fallstu­ dienanalyse, drei unterschiedliche Motivlagen in Geo­ und Reisedatenprojekten angesprochen, die wiederum nicht trennscharf und unabhängig sind und die auch parallel angesprochen werden können. Entdeckung, Pionierleistung Gewinnen, Auszeichnung Gemeinsames Schaffen Beschrei­ bung Etwas machen, was keine/r vorher gemacht hat: Weiße Flecken füllen, Fehler entdecken und melden, Sportrouten veröffentlichen Etwas am besten machen, einen Preis gewinnen oder eine Aus­ zeichnung (oder andere Form ei­ ner „formalen Anerkennung“) er­ halten Gemeinsam wird Großes geschaf­ fen, für andere Mehrwerte erarbei­ tet Technologi­ sche Reali­ sierung Individuelle Leistung wird in der Regel veröffentlicht und nament­ lich gekennzeichnet Feedback-, Reputations- und In­ centivesysteme mit Fokus auf indi­ viduellen Leistungen und Bestleis­ tungen, Spielerische Ansätze Individuelle Beiträge werden zeit­ nah aufgenommen und ausgewer­ tet, jeder Beitrag zählt, Funktionen zur Unterstützung von Freund­ schaften Soziale Ein­ bindung Man erfährt Anerkennung in der Community, zum Beispiel bei Map­ ping Partys Oft können andere die Leistungen sehen (Sportleistungen), es kön­ nen aber auch individuell wahrge­ nommene Erfolge sein (Preise) Bewusstsein dafür, dass jede/r einen (kleinen) Teil für etwas Großes liefert, manchmal gezielte Unterstützung für Freunde, reale Treffen Beispiele OpenStreetMap, Fehlermeldun­ gen bei TomTom, aber auch Tou­ renbeschreibungen bei Alpintou­ ren.com Sportliche Leistungen bei Runta­ stic dokumentiert erhalten und mit anderen teilen können, Preise bei Waze gewinnen Aktuelle Staumeldungen und Zeitersparnisse für alle Kunden bei TomTom, freies Kartenmaterial schaffen bei OpenStreetMap, Orte empfehlen für Freunde bei Skob­ bler Tabelle 11: Hauptmotive der Mitstreiter/innen bei Geo- und Reisedatenprojekten, Aspekte ihrer Realisierung und Beispiele 43
  • 43. Sammlung von Strassen- und Verkehrsdaten: Motive und Anreize Bei (fast) allen Fallbeschreibungen gilt es dazu festzustellen, dass es für die Nutzer/innen, die „Daten hergeben“ einen konkreten Mehrwert gibt, den die Anbieter auch herausstreichen. 5.6 Diskussion: Anreizsysteme als Selektion der Zielgruppe Mit Hilfe der Fallstudienanalyse wurde versucht, wesentliche Aspekte für und von erfolgreichen Geo­ und Reisedatenprojekten zu ermitteln. Es war zu erwarten, dass es kein Patenrezept dafür zu geben scheint, ob es nun Gewinnspiele oder Reputationssysteme in einem solchen Angebot ge­ ben muss: Einige Projekte laufen sehr gut ohne. Methodisch hat unser Vorgehen ein Problem: Wir wissen nicht, und es nicht davon auszugehen, dass jedes Anreizsystem gleichermaßen Personen anspricht. Vermutlich wirkt es eher so, dass mit den beworbenen Anreizen entsprechende Nutzer/innen angesprochen und damit selektiert werden. Für eigene, neue Projekte muss man sich also nun entscheiden, welche der genannten Optionen besonders gut passen würden. Das ist insbesondere eine Frage der Zielgruppe, die vom neuen Projekt angesprochen werden soll: Welche Motive sind hier zu erwarten? Welche Anreize können hier von Interesse sein? Ähnlich wie bei der Entwicklung und dem Aufbau von einer Online­Com­ munity (vgl. Schaffert & Wieden­Bischof, 2009) haben wir daher für die geplante freie Reisezei­ tenkarte nach dem Wiki­Prinzip jeweils all die gesammelten Beiträge, Motive und Anreize sowie weitere Analyseaspekte vorgestellt und im Rahmen von einem Workshop mit potentiellen Lead­ Usern und Expertinnen und Experten diskutiert und ausgewählt, welche Aspekte in einem sol­ chen Projekt gewählt und realisiert werden sollten. Das Projekt der freien Reisezeitenkarte nach dem Wiki­Prinzip ist zwar bisher nicht gestartet, aber wir haben den Eindruck durch die Fallana­ lysen der verwandten, erfolgreichen Projekte einen guten Überblick über unterschiedliche Reali­ sierungsmöglichkeiten erhalten zu haben, der eine gute Ausgangsbasis für weitere Entschei­ dungsprozesse darstellt. Dabei ist die Gestaltung der Anreizsysteme jedoch nur ein Aspekt von mehreren. 44
  • 44. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 45
  • 45. Auswirkungen von Bewertungen beim Frage-Antwort-Forum Yahoo!Clever 6 AUSWIRKUNGEN VON BEWERTUNGEN BEIM FRAGE-ANTWORT-FO­ RUM YAHOO!CLEVER Florian Wenger und Sandra Schön Es gibt mehrere Frage­Antwort­Plattformen im Web, bei denen Nutzer/innen Fragen stellen kön­ nen, um von anderen Nutzer/innen möglichst korrekte und hilfreiche Antworten zu erhalten. Um die Qualität der Antworten hoch zu halten und auf die guten Antworten hinzuweisen, werden da­ bei Bewertungen eingesetzt. Wie sich diese Bewertungen, also das Feedback anderer Nutzer/in­ nen, auf das (weitere) Verhalten auswirkt, haben wir uns bei der Plattform Yahoo!Clever genauer angeschaut. 6.1 Die Frage-Antwort-Plattform Yahoo!Clever Die Frage­Antwort­Plattform Yahoo!Clever wurde am 27. Oktober 2006 offiziell für die deutsch­ sprachigen Nutzer/innen eingeführt (vgl. Abbildung 10). Sie gehört zum digitalen Medienunter­ nehmen Yahoo!, das zu den größten und erfolgreichsten Internetportalen für Produkte und Dienstleistungen weltweit zählt. Nach Unternehmensangaben aus dem Jahr 2010 beteiligten sich weltweit knapp 200 Millionen Nutzer/innen aktiv an dieser Plattform, wovon monatlich mehr als sieben Millionen Menschen aus Deutschland kamen. Es wurden annähernd 824.000 Fragen und Antworten täglich hineingestellt, was etwa 34.300 Fragen und Antworten in einer Stunde und ca. zehn pro Sekunde entsprechen (vgl. Yahoo 2012, online). Es ist davon auszugehen, dass diese Zahlen seit der Erhebung deutlich zugenommen haben, aktuelle Zahlen sind jedoch nicht recher­ chierbar (Stand Juli 2012). Quelle: Yahoo!Clever, Stand 2012-07-12 Nutzer/innen haben bei Yahoo!Clever die Möglichkeit, eine Frage in einer bestimmten Kategorie an die Community zu stellen. Diese wiederum kann von anderen Mitgliedern beantwortet wer­ den. Je nach Korrekt­ und Vollständigkeit der Antwort, werden jene durch die Community sowie durch das System entsprechend gewürdigt. Diese Reputation basiert dabei auf einem ausgeklü­ gelten Punkte­und Levelsystem (vgl. Abbildung 11). Die Zugehörigkeit zu einem Level führt zu besonderen Rechten des Nutzers. Im Rahmen einer Masterarbeit im Fach „Kommunikation Wissen Medien“ wurde eine Untersu­ chung ausgewählter Nutzerdaten durchgeführt, um daraus Rückschlüsse auf den Einsatz von Fra­ ge­Antwort­Foren in unternehmensinternen Wissensmanagementsystemen zu diskutieren28 . Im Folgenden beschreiben wir die Ergebnisse zur Frage: Wie beeinflusst das Feedback der anderen Nutzer/innen bzw. des Systems die Aktivitäten? 28 Wenger, Florian (2012). Ableitungen von Frage-Antwort-Foren und deren Feedback- und Reputationsmöglichkeiten für das Wissensmanagement in Unternehmen und Organisationen. Masterarbeit an der FH Hagenberg. Unveröffentlicht. 46
  • 46. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 Quelle: Yahoo!Clever, Stand 2012-08-12 6.2 Vorgehen Die Datenerhebung erfolgte auf folgende Weise: Einmal wöchentlich wurde vom 05.12.2011 bis 23.01.2012 das Verhalten von den 40 „besten“ Nutzern der deutschsprachigen Community aufge­ zeichnet: Letztlich liegen jedoch nur die Ergebnisse von 39 Personen vor, da sich ein Mitglied während der Datenerhebung vom System abgemeldet hat. Erhoben wurden alle Punkte und Aktivitäten, die im System veröffentlicht werden. Wir haben die Daten jeweils den entsprechenden Konzepten „Feedback“ und „Aktivität“ zugeordnet (vgl. Tabel­ le 12). Die Zahl der Antworten und Fragen wird so als Aktivität erfasst, zum Feedback gehören je­ weils die Reaktionen und Bewertungen der anderen Nutzer/innen bzw. des Systems, also der Zu­ wachs an „besten Antworten“ oder „Sternen“ und der Punkte im Untersuchungszeitraum. Dabei gilt folgendes: | Fragesteller/innen können die aus ihrer Sicht beste Antwort auf eine Frage auswählen, dafür bekommt die entsprechende Nutzerin einen Zuwachs bei „beste Antworten“ (Feedback I) | Alle Nutzer/innen können interessante Fragen mit einem „Stern“ bewerten. Dafür bekommen entsprechende Fragesteller/innen einen Zuwachs (Feedback II) | Schließlich geht es auch darum Punkte zu erhalten, die für ganz unterschiedliche Tätigkeiten (siehe Abbildung 11) vergeben werden, für das Fragestellen werden wieder Abzüge vorge­ nommen. Beispielsweise vergibt das System für jede Antwort 2 Punkte, für eine beste Ant­ wort erhält man 10 Punkte (Feedback III). Feedback Aktivität Feedback I: Zuwachs der besten Antworten im Untersu­ chungszeitraum Feedback II:Zuwachs der Sterne im Untersuchungszeitraum Feedback III: Zuwachs der Gesamtzahl der Punkte im Un­ tersuchungszeitraum Aktivität I: Zahl der Antworten im Untersuchungszeitraum Aktivität II: Zahl der Fragen im Untersuchungszeitraum Tabelle 12: Erfasste Daten bzw. Operationalisierung der Kriterien 6.3 Ergebnisse: Unterschiedliche Formen des Feedbacks und Auswirkungen auf die Akti­ vitäten in der Folgewoche Um die Frage zu beantworten, ob positives Feedback für höhere Aktivitäten sorgt, wurden zu­ nächst zwei Gruppen gebildet: Eine Gruppe mit eher unterdurchschnittlichem Feedback und eine Gruppe mit überdurchschnittlichem Feedback. Der Durchschnittswert bezieht sich dabei auf die­ se Gruppe der „besten“ Teilnehmer/innen im System im Untersuchungszeitraum. Da im wöchent­ 47
  • 47. Auswirkungen von Bewertungen beim Frage-Antwort-Forum Yahoo!Clever lichen Abstand beobachtet wurde, wurde betrachtet, ob ein Feedback in einer Woche in der dar­ auffolgenden Woche die Aktivität beeinflusst hat. Insgesamt wurden so je 280 Datenpaare für je­ des Feedback und die Aktivität in der folgenden Woche erfasst. Ausgewertet wurden für die fol­ gende Darstellung dabei ausschließlich Datenpaare, bei denen es in der ersten Woche ein Feed­ back gab oder in der zweiten Woche eine Aktivität. Und das sind die Ergebnisse: Im Vergleich zu den Fällen mit unterdurchschnittlich hohem Feed­ back in Form des Zuwachs der „besten Antworten“ im Untersuchungszeitraum gaben diejenigen Personen mit überdurchschnittlich hohem Feedback mehr als dreimal so viele Antworten und stellten doppelt so viele Fragen (vgl. Tabelle 13). Es zeigen sich dabei jeweils keine linearen Zu­ sammenhänge von Zuwachs an „besten Antworten“ und der Zahl der Antworten in der Folgewo­ che (Korrelationskoeffizient ­0,03) sowie Zuwachs der „besten Antworten“ und der Zahl der Fra­ gen in der Folgewoche (Korrelationskoeffizient 0,34). Fälle mit überdurch­ schnittlich hohem – Zu­ wachs an besten Antwor­ ten Fälle mit unterdurchschnitt­ lich hohem Zuwachs an bes­ ten Antworten Durchschnittliche Zahl der Antworten in der Folgewoche 107 31 Durchschnittliche Zahl der Fragen in der Folgewoche 2 1 Zahl der Fälle 83 190 Tabelle 13: Aktivität in der Folgewoche in Abhängigkeit der Höhe des Feedback I „Zuwachs an besten Antworten“ Ähnliche Ergebnisse weisen in diesem Zusammenhang die Berechnungen mit den genutzten Va­ riablen „Zuwachs der Sterne“ im Untersuchungszeitraum (vgl. Tabelle 14). Dies wird damit erklä­ ren zu sein, dass nur sporadisch (sehr hohe) Aktivitäten auftreten, die zu den hohen Mittelwerten führen. Personen die überdurchschnittlich viele Sterne für ihre interessanten Fragen erhalten ha­ ben, gaben so durchschnittlich in der Folgewoche 14 Antworten – alle anderen keine. Die Korre­ lationsanalyse ergibt einen hohen linearen Zusammenhang zwischen der Zahl der Fragen in der Folgewoche und dem Zuwachs der Sterne für interessante Fragen (0,78) und keinen linearen Zu­ sammenhang von der Zahl der Antworten in der Folgewoche und dem Zuwachs der Sterne (0,08). Fälle mit überdurchschnitt­ lich hohem Feedback II Fälle mit unterdurchschnitt­ lich hohem Feedback II Durchschnittliche Zahl der Antworten in der Folgewoche 108 50 Durchschnittliche Zahl der Fragen in der Folgewoche 14 0 Zahl der Fälle 23 250 Tabelle 14: Aktivität in der Folgewoche in Abhängigkeit der Höhe des Feedback II „Zuwachs der Sterne“ Auch der „Zuwachs der Gesamtzahl der Punkte im Untersuchungszeitraum“ im Untersuchungs­ zeitraum beeinflusst die Aktivitäten in der Folgewoche (vgl. Tabelle 15): Haben Nutzer/innen überdurchschnittlich viele Punkte erhalten, geben sie in der Folgewoche durchschnittlich 44 Ant­ worten, Nutzer/innen mit einem unterdurchschnittlichen Punktezuwachs jedoch nur 2. Die Kor­ relationsanalysen ergeben jedoch keinen linearen Zusammenhang (Zuwachs der Punkte und Zahl der Antworten in der Folgewoche 0,12; Zuwachs der Punkte und Zahl der Fragen in der Folgewo­ che ­0,02). 48
  • 48. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 Fälle mit überdurchschnittlich ho­ hem Feedback III Fälle mit unterdurchschnittlich ho­ hem Feedback III Durchschnittliche Zahl der Antworten in der Folgewoche 79 0,7 Durchschnittliche Zahl der Fragen in der Folgewoche 44 2 Zahl der Fälle 81 192 Tabelle 15: Aktivität in der Folgewoche in Abhängigkeit der Höhe des Feedback III „Zuwachs der Gesamtzahl der Punkte im Untersuchungszeitraum“ Die Auswertungen ergeben so deutlich, auch wenn es nicht immer einen linearen statistischen Zusammenhang gibt, dass die Personen mit überdurchschnittlich positiven Rückmeldungen im Bezug mindestens doppelt so viel und bis zu 22­mal mehr (durchschnittliche) Aktivitäten in der Folgewoche zeigen als Personen mit unterdurchschnittlichen Rückmeldungen. 6.4 Diskussion Wie die Analysen zeigen, neigten Nutzer/innen mit höherem (überdurchschnittlichem) Feedback dazu, sich stärker aktiv in dem Frage­Antwort­Forum zu beteiligen, als diejenigen Personen, die weniger Anerkennung durch das System oder der Community erfahren hatten. Ein wichtiger Hin­ weis ist in diesem Zusammenhang, dass es sich hierbei um eine Auswahl der zur Verfügung ste­ henden Daten handelt. Wir haben nur die Aktivitäten von den aktivsten Nutzer/innen der Platt­ form erfasst, da vorhergehende Versuche mit Zufallsauswahlen zu häufig zu Personen geführt ha­ ben die im Untersuchungszeitraum inaktiv waren. Das bedeutet aber auch, dass die sichtbaren Muster nicht unbedingt für alle Teilnehmer/innen gelten müssen. Gleichzeitig ist auch zu disku­ tieren, ob das Feedback auf vorherige Aktivitäten tatsächlich die Ursache für weitere Aktivitäten ist. Es ist auch durchaus wahrscheinlich, dass sehr aktive Nutzerinnen durchgehend positivere Rückmeldungen erfahren (aber eben nicht unbedingt deswegen aktiver sein müssen). Hier müss­ ten wir in weiteren Auswertungen kontrollieren, ob es hier auch bei einzelnen Nutzer/innen grö­ ßere Schwankungen gibt. Auch wäre für weitere Untersuchungen interessant, ob sich neben der Aktivität auch die Qualität der weiteren Beiträge steigert (also überdurchschnittlich viele „beste Antworten“ gegeben werden). Schließlich stellt sich auch die Frage ob der gewählte Zeitabstand (eine Woche) tatsächlich die richtige Größe ist. So hatten wir es auch mit kürzeren Abständen probiert (einen Tag), was uns zu gering erschien (wer kann und will schon wirklich so schnell reagieren?). Hier sollte man jedoch ggf. auch weitere Untersuchungen anknüpfen. Für Nachahmer/innen schließlich die gute Nachricht: Das Feedback von anderen scheint, zumin­ dest in der Gruppe der sehr aktiven Nutzer/innen in dieser Frage­Anwort­Plattform, tatsächlich zu einer Unterstützung von Aktivitäten zu führen, allerdings ausschließlich von Personen, die eine „beste Antwort“ gegeben haben. Für Plattformen, die nicht allgemein eine hohe Aktivität an­ streben, sondern besonderen Wert auf die Aktivierung von qualitativ hochwertigen Beiträgen und Bindung von kompetenten Mitmacher/innen Wert legen, sollte ein solches Verfahren in Be­ tracht gezogen werden. 49
  • 49. Die Rolle der Erwähnung auf Twitter bei #OPCO12 7 DIE ROLLE DER ERWÄHNUNG AUF TWITTER BEI #OPCO12 Sandra Schön und Martin Ebner Microblogging­Anwendungen wie Twitter werden manchmal von anderen Anwendungen wie den sozialen Netzwerken abgegrenzt und darauf hingewiesen, dass es eher keine kommunikati­ ven Anwendungen und auch wenig geeignet für Kommunikation sind. Dennoch zeigen zahlreiche Studien, die sich mit Twitter beschäftigen, dass „die anderen“ eine wesentliche Rolle dabei spie­ len, Twitter zu nutzen: Man ist sich ihnen als potentielle Leser/innen bewusst, auch wird Twitter als kommunikatives Medium erlebt (Zhao & Rosson, 2009; Boyd, Golder & Lotan, 2010). Wir nehmen dies zum Anlass exemplarisch bei einem offenen Online­Kurs zu untersuchen, wel­ che Rolle „die anderen“ beim Twittern spielen und wie ihre Reaktionen auf Tweets mit den Aktvi­ täten zusammenhängen. 7.1 Twitter und #OPCO12 OPCO12 ist die Kurzbezeichnung für den „Open Course 2012“, einem frei zugänglichen Online­ Kurs der von April bis Juli 2012 durchgeführt wurde. Veranstaltet und organisiert wurde der Kurs mit dem Titel „Trends im E­Teaching“ von e­teaching.org, dem IWM Institut für Wissensme­ dien Tübingen, dem Multimedia Kontor Hamburg, studiumdigitale (Goethe­Universität Frankfurt/M.) sowie Jochen Robes vom Weiterbildungsblog.de29 . Das Kurskonzept orientiert sich dabei an den aktuell populären sogenannten „Massive Open Online Courses“ (MOOC), bei dem viele, oft viele Tausend, Lernende gemeinsam ein Kurs besuchen. Zum Ablauf gehört dabei ein Vi­ deo­Input der Veranstalter sowie Aufgabenstellungen für die Lernenden. Beim OPCO12 findet die Kommunikation der Lernenden auf ganz unterschiedlichen Kanälen statt. Es gibt kein geschlosse­ nes Lernmanagementsystem, bei dem zentral alle Interaktionen vorgenommen werden, sondern eine Website mit den zentralen Terminen und Angeboten sowie die Vereinbarung, mit dem Hash­ tag #opco12 Beiträge im Web zu veröffentlichen. Diese erscheinen in den Weblogs der Lernen­ den oder auch in Form von Kurznachrichten beim Microblogging­Dienst Twitter. Bei Twitter werden öffentliche Kurznachrichten geschrieben und ausgetauscht. Das englische „twitter“ (zwitschern) bzw. die Bezeichnung für die Kurznachricht „Tweet“ (deutsch: „Pieps“) be­ tonen, dass es eben nur ganz kurze Nachrichten sind, max. 140 Zeichen pro Nachricht. Zwar wird bei Twitter nicht, wie beispielsweise in einem Diskussionsforum oder Chat, auf einzelnen „Seiten“ Nachrichten zentral zu einem Thema oder unter Freunden ausgetauscht, einige Funktionen er­ lauben jedoch auch die Kommunikation von Bekannten bzw. den Austausch zu bestimmten The­ men (vgl. Buchem et al., 2011, S. 4): „Mit einer Kombination aus Doppelkreuz­Zeichen (#, engl. „hash“) und einem Schlagwort (engl. „tag“), also einem Hashtag, erhalten Tweets eine Art Metain­ formation. Anhand von Hashtags die in Tweets enthalten sind, können Tweets zu bestimmten Themen gesucht werden. Durch die Kombination eines @­Zeichens und eines Twitter­ Benutzer­ namens (@Benutzername) können andere Twitter­Nutzer/innen (Twitterer) öffentlich ange­ sprochen werden. Zwei Twitterer, die sich gegenseitig als Kontakt hinzugefügt haben („fol– lower“), können sich auch private, direkte Nachrichten („direct message“, dm) senden. Dazu wird die folgende Zeichenkombination verwendet: „d Benutzername”. Öffentliche Tweets können in der ursprünglichen Form an eigene Follower weitergeleitet (RT entspricht „re­tweeted“) wer­ den.“ Auch beim Online­Kurs OPCO12 wurde fleissig getwittert. Wir haben die archivierten Tweets mit dem Hashtag #opco12 genutzt, um einige erste empirische Daten zu erhalten, ob und wie die Re­ aktionen der anderen das eigene Verhalten bei Twitter beeinflussen. 29 http://opco12.de/veranstalter/ (2012-12-28) 50
  • 50. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 7.2 Vorgehen Tweets, die bereits einige Wochen oder Monate alt sind, sind bei Twitter nicht länger recher­ chierbar bzw. auffindbar. Daher müssen für weitere Auswertungen zunächst entsprechende Vor­ kehrungen getroffen werden, Tweets längerfristig zu dokumentieren. Mit der Anwendung „TwitterStats30 “ wurden daher alle Tweets mit dem Hashtag #opco12 archiviert31 und einer Aus­ wertung unterzogen. Insgesamt wurden so 2.325 Tweets von 370 Twitterern erfasst, also im Durchschnitt 6 Tweets pro Nutzer/in. Etwa 30 Prozent der Tweets waren Re­Tweets also reine Weiterleitungen von Nachrichten anderer (RT …). Uns interessiert vor allem das Verhalten der Nutzer/innen, die im Zeitraum des Online­Kurses relativ viele Tweets abgesetzt haben. Als Größe haben wir hier 30 Tweets mit dem Bestandteil #opco12 gewählt. 19 Nutzer/innen und ihre Tweets sowie alle Nachrichten, die sich auf diese Nutzer/innen bezogen wurden so einer ersten näheren Auswertung unterzogen (vgl. auch Tabelle 16, S. 51). Diese 19 Nutzer/innen und die Tweets in denen ihr Name auftaucht – also durchaus auch von anderen Nutzer/innen – erreichen mit 1.628 nicht nur eine große Zahl, sondern sind auch anteilig bedeutsam: 69 Prozent aller Tweets zu OPCO12 sind Bestandteil der folgenden ersten Analyse. Für die Auswertung der Tweets wurde Excel und einige der dort vorzufindenden logischen Operationen genutzt. Die Tweets des Nutzers „opco12“ konnten daher nicht ausgewertet werden. 7.3 Ergebnis: Niemand twittert bei OPCO12 ohne Reaktion von anderen viel Twitter wird als Nachrichtendienst beschrieben, die Kurznachrichten sind allgemein für die Öf­ fentlichkeit gedacht. Potentiell können alle Nachrichten von jedem gelesen werden, der gerade Lust dazu hat. Wer den Twitter­Stream zu OPCO12 verfolgt hat, muss selbst kein Twitter­Nutzer sein. Unser erstes Interesse galt daher der Fragestellung: Schreiben die (Intensiv­) Twitterer bei OPCO12 einfach für sich selbst oder gibt es auch Resonanz in der Community? Die Tabelle 16 gibt einen Überblick über die Zahl der eigenen Tweets und die Zahl aller Tweets von anderen, die den Nutzernamen beinhalten. Nutzername Zahl der Tweets Zahl der Erwähnungen des Nutzers durch andere Zahl der Tweets mit Be­ zug zum Nutzer gesamt Verhältnis der Erwähnungen zur Zahl der Tweets in % VolkmarLa 180 56 236 31 cfreisleben 97 10 107 10 mdeimann 89 33 122 37 EDV_Twitt 87 36 123 41 web2write 77 12 89 16 hamster44 70 30 100 43 mons7 69 36 105 52 jowede 49 59 108 120 designeon 43 12 55 28 jrobes 41 75 116 183 videogameschool 41 8 49 20 Bildungsjunkie 40 12 52 30 beatdoebeli 37 60 97 162 elcblog 35 21 56 60 KhPape 35 26 61 74 AstridChr 34 5 39 15 mebner 32 49 81 153 SaschaHauer 31 4 35 13 dieHauteCulture 30 12 42 40 Tabelle 16: Die Top19 der OPCO12-Twitterer: Tweets, Erwähnungen und das Verhältnis Die geringste Erwähnungsquote bei den Topnutzern liegt bei 10 Prozent, d.h. dieser Nutzer erhält durchschnittlich (!) nur auf jeden 10. Tweet einen Tweet, der seinen Namen erhält. Einige der Nutzer/innen (mit einem Wert über 1 in der letzten Spalte) erhalten mehr Tweets mit Erwäh­ nungen ihres Namens, als sie selbst geschrieben haben. Die Auswertung zeigt insgesamt, dass jede/r der Top19­Twitterer Reaktionen von anderen auf seine Tweets erhält, im Durchschnitt kommt auf jeden zweiten Tweet dieser Nutzer/innen einen Tweet mit einer Erwähnung. 30 http://twitterstat.tugraz.at/ (7.6.2013) 31 http://twitterstat.tugraz.at/tweets.php?archive=%23opco12 (7.6.2013) 51
  • 51. Die Rolle der Erwähnung auf Twitter bei #OPCO12 Deutlich zeigt sich, dass nur solche Nutzer/innen Top­Beitragende sind, die in Tweets von ande­ ren erwähnt werden. Es gibt niemanden, der 30 Tweets mit dem Hashtag OPCO12 abgesetzt hat, der keine Erwähnung von anderen erhalten hat. Wir deuten dies so: Niemand twittert bei OP­ CO12 alleine viel, also mehr als 29 Tweets. Da es bei Twitter die Möglichkeit der „Retweets“ gibt, also der reinen Weiterleitung der Beiträge von anderen, stellt sich die Frage, ob hier die Zahl der Erwähnungen bei anderen eventuell auch davon abhängt, ob es sich um eine originalen Beitrag handelt oder um einen Retweet. Wir prüfen daher: Ist die Zahl der Erwähnungen durch andere je Tweet deutlich höher oder anders, wenn man nur die Zahl der Tweets betrachtet, die keine reinen Retweets waren? In Tabelle 17 haben wir daher noch einmal genauer nachgeschaut, ob das Verhältnis der Erwähnungen zu den Tweets ohne Retweets Besonderheiten aufzeigt. Logischerweise werden so höhere Ergebnisse erreicht, es gibt jedoch keine Angleichungen der Verhältnisse bei den Top­Beitragenden. Unabhängig von dem Twitterverhalten (originaler Tweet oder RT) werden die Top­Beitragenden sehr unter­ schiedlich häufig im Online­Kurs erwähnt. Nutzername Zahl der Tweets davon Retweets Zahl der Tweets ohne RT Zahl der Er­ wähnungen des Nutzers durch andere Verhältnis der Erwähnungen zur Zahl der Tweets in Pro­ zent Verhältnis der Erwähnungen zur Zahl der Tweets ohne Retweets in Prozent VolkmarLa 180 17 163 56 31 34 cfreisleben 97 1 96 10 10 10 mdeimann 89 17 72 33 37 46 EDV_Twitt 87 24 63 36 41 57 web2write 77 4 73 12 16 16 hamster44 70 25 45 30 43 67 mons7 69 17 52 36 52 69 jowede 49 14 35 59 120 169 designeon 43 2 41 12 28 29 jrobes 41 2 39 75 183 192 videogameschool 41 10 31 8 20 26 Bildungsjunkie 40 1 39 12 30 31 beatdoebeli 37 12 25 60 162 240 elcblog 35 25 10 21 60 210 KhPape 35 2 33 26 74 79 AstridChr 34 9 25 5 15 20 mebner 32 0 32 49 153 153 SaschaHauer 31 4 27 4 13 15 dieHauteCulture 30 18 12 12 40 100 gesamt 1117 204 913 556 - - Tabelle 17: Tweets, Retweets, Erwähnungen und das Verhältnis der Top 19 zu # OPCO12 Nun hat uns näher interessiert, ob das Verhältnis der Erwähnungen von anderen auch bei Perso­ nen, die wenig zu OPCO12 getwittert haben, ähnlich hoch ist, oder ob dies nicht mit der Zahl der Tweets zusammenhängt. 7.4 Ergebnis: Wer nur wenig twitterte, erhielt oft keine Reaktion In einem zweiten Schritt haben wir daher alle Tweets der Sammlung ausgewertet: Wir haben un­ tersucht, wer wieviele Tweets mit dem Hashtag OPCO12 abgesetzt hat und wie häufig diese Nut­ zer/innen in Tweets von anderen erwähnt wurden. In Tabelle 18 haben wir nach Zahl der ver­ fassten Tweets mit dem Hashtag OPCO12 Gruppen gebildet. Der Versuch etwa gleichgroße Grup­ pen zu finden, scheiterte dabei. Deutlich zeigt sich, dass Nutzer/innen mit nur einem Tweet mit OPCO12 relativ wenig Erwähnung bei anderen finden (nur 26 Prozent erhalten so durchschnitt­ lich auf ihren Tweet eine Reaktion, tatsächlich sind es noch weniger, weil einige dieser einzelnen Tweets öfter erwähnt werden). Ansonsten scheint nach dieser Darstellung die relative Reaktion (Verhältnis der Ewähnungen zur Zahl der Tweets in Prozent) nicht mit der absolute Zahl der Tweets in Zusammenhang zu stehen, sie schwankt durchschnittlich von 42 bis 65 Prozent. Spie­ len die „anderen“, also die Erwähnungen von anderen dann bei denjenigen, die mehr als einen Tweet schreiben, gar keine so große Rolle, wie erwartet? 52
  • 52. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 Twitterer, die … Tweets mit #op­ co12 absetzen Zahl der Twitterer Zahl der Tweets gesamt Zahl der RT gesamt Zahl der Erwähnun­ gen der Nutzer durch andere gesamt Durchschnittsliches Ver­ hältnis der Erwähnungen zur Zahl der Tweets in % 1 196 196 106 51 26 2 bis 5 100 285 117 120 42 6 bis 10 21 165 55 81 49 11 bis 20 24 327 125 211 65 21 bis 40 18 509 172 282 55 41 bis 180 11 843 133 367 44 gesamt 370 2325 708 1112 49 Tabelle 18: Mentions und ihr Verhältnis zu Tweets in Abhängigkeit der Zahl der Tweets zu #opco12 In Tabelle 19 haben wir daher eine weitere Auswertung gemacht: Wir wollten wissen, wie hoch jeweils in jeder Nutzungsgruppe der Anteil derjenigen ist, die gar nicht von anderen erwähnt wurden. Und tatsächlich: Hier ist deutlich, dass der Anteil derjenigen, auf die nicht reagiert wur­ de, mit der Zahl der geschriebenen Tweets immer kleiner wird. Nutzer/innen mit 21 und mehr Tweets zu OPCO12 haben dieser Darstellung zu Folge immer min. eine Reaktion erhalten. Twitterer die … Tweets mit #opco12 absetzen Zahl der Twitterer Anteil der Twitterer ohne Erwäh­ nungen durch andere in Prozent 1 196 163 83 2 bis 5 100 59 59 6 bis 10 21 6 24 11 bis 20 24 4 17 21 bis 40 18 0 0 41 bis 180 11 0 0 gesamt 370 232 63 Tabelle 19: Anteil der Beitragenden ohne Mentions in Abhängigkeit der Zahl der Tweets zu #opco12 Ob jemand zu OPCO12 weitertwittert, also immer weiter Tweets verschickt, scheint also nicht un­ bedingt von der Intensität oder Höhe der Rückmeldung abzuhängen, sondern dass es überhaupt eine Reaktion gibt: Die Wahrscheinlichkeit, dass mehr bzw. weitere Tweets zu OPCP12 abgesetzt werden, wird immer größer, wenn es mindestens eine Erwähnung gibt. 7.5 Ergebnis: Mehr als 14 Tweets twittert man nicht „allein“ Wie viel wird nun von den Einzelnen zu OPCO12 getwittert, ohne dass sie eine einzige Reaktion erhalten? In der Abbildung 12 wollen wir zeigen, ab wievielen Tweets (gesamt) im Falle von OP­ CO12 es mindestens auch eine Erwähnung gab. Während es sehr viele gab, die nur einen Tweet oder wenige geschickt haben, ohne erwähnt zu werden, gibt es keine Person mit 15 oder mehr Tweets versendet werden ohne weiter erwähnt zu werden. Mehr als 14 Tweets „alleine“ gibt es, zumindest in der Summe gesehen, bei OPCO12 nicht. 53
  • 53. Die Rolle der Erwähnung auf Twitter bei #OPCO12 für Twitterer mit weniger als 20 Tweets mit dem Hashtag OPCO12 7.6 Ergebnis: Das (Weiter-) Twittern ist eine Reaktion auf Erwähnungen – Exemplarischer Tweets-Mentions-Verlauf Bislang haben wir immer nur die Gesamtzahl aller Tweets und Erwähnungen mit dem Hashtag OPCO12 betrachtet. Dabei ist aber noch unklar, ob die Erwähnungen einfach nur „natürlich“ Be­ gleiterscheinungen des Twitterns sind oder ob sie wirklich auch, wie von uns unterstellt, einen Anreiz darstellen, wieder oder weiter zu twittern. Tatsächlich scheint es uns mit dem von uns vorliegenden Datenmaterial und den möglichen Stan­ dardauswertungen und ­methoden schwierig festzustellen, ob einfach „Erwähnungen“ tatsächlich zu weiteren Tweets führen, da dies ja nur eindeutig für echte Dialoge nachweisbar ist. Ein Bei­ spiel aus dem OPCO12­Stream für eine Kommunikation, die sich aufeinander bezieht und somit auch den Anreiz darstellte, einen weiteren Tweet abzusetzen ist folgende: | designeon (Tue, 05 Jun 2012 13:11:46): #opco12 Das war gerade eine spannende Diskussion. | designeon (Tue, 05 Jun 2012 13:13:15 ): Wie schade dass man vieles einfach nicht mitbe­ kommt weil es zu viel Input gleichzeitig ist. #opco12 Aber das zeugt von reger Diskussion :) | designeon (Tue, 05 Jun 2012 13:17:38): Die beiden Themen #LearningAnalytics und #Gestu­ reBasedComputing interessieren mich. :) #opco12 | designeon (Tue, 05 Jun 2012 13:18:15): Was ich etwas vermisse ist die Kollaboration. Das war beim ersten opco11 noch viel ausgeprägter. #opco12 | Bildungsjunkie (Tue, 05 Jun 2012 14:09:11): @designeon schade dass ich das verpasst habe #arbeit #opco12 | Bildungsjunkie (Tue, 05 Jun 2012 14:23:33): @designeon Ja hier auf Twitter ist irgendwie nicht viel los..hofffe mal auf die Aufzeichnung #opco12 | designeon (Tue, 05 Jun 2012 14:40:22): @Bildungsjunkie Das liegt ja ganz an uns. Also ich finde die Diskussion rund ums Thema zeigt dass alle sehr engagiert sind. #opco12 | designeon (Tue, 05 Jun 2012 14:42:33): @Bildungsjunkie Also unbedingt die Aufzeichnung anschauen. Da haben sich die Beiträge fast überschlagen. :­) #opco12 | Bildungsjunkie (Tue, 05 Jun 2012 15:48:44): @designeon Bin gerade dabei ;­) #opco12 54
  • 54. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 Bei unseren „summativen“ Betrachtungsweisen (Zahl der Tweets und Zahl der Erwähnungen ins­ gesamt) ist also nicht zwangsläufig davon auszugehen, dass es wirklich eine solche Kommunikati­ onsstruktur gibt. Tatsächlich ist es aber so, dass bei allen Nutzer/innen eine „Kommunikations­ struktur“ im Sinne von „es gibt ein paar Tweets, dann wieder Erwähnungen“ vorzufinden ist. In diesem Sinne ist die folgende Darstellung in Abbildung 13 nicht „typisch“ (weil sich die Struktu­ ren doch deutlich unterscheiden), aber exemplarisch. Bei OPCO12­Veranstaltungen kam es bei­ spielsweise auch dazu, dass ein Nutzer sehr viele Tweets in relativ kurzer Zeit ohne Erwähnung nacheinander absetzte und erst später mehrere Erwähnungen erhielt. eines Top19-OPCO12-Twitterers nach Datum Weitere Muster, z.B. längere Pausen wenn man keine Erwähnungen erhielt, konnten wir jedoch bei unseren Darstellungen, die wir aus Platzgründen hier nicht vollständig abbilden, nicht „auf den ersten Blick“ erkennen. 7.7 Diskussion Kurz zusammengefasst zeigt sich für den Hashtag OPCO12 und die damit verknüpfte Veranstal­ tung eines offenen Kurses bzw. die Teilnehmer/innen, dass niemand viel twittert, wenn er keine Reaktionen erhält. Ob dies zu verallgemeinern ist, muss durch weitere Auswertungen überprüft werden. Unsere Auswertungen zeigen auch einige methodische Herausforderungen, Kommunika­ tionsstrukturen in Ursache­Wirkungs­Zusammenhänge darzustellen oder gar mit den vorhande­ nen Verfahren simpel auszuwerten. Erschwerend kommt hinzu, dass dazu auch eine manuelle Analyse der Tweets angefertigt werden muss. Hinzu kommt als Herausforderung, dass die OP­ CO12­Tweets und ihre Kommunikations­ und Zeitstrukturen auch eine Konsequenz aus dem spe­ zifischen Zeitplan und Angeboten des offenen Kurs sind: Es ist nicht ein beliebiger, kontextfreier Hashtag (falls es überhaupt einen solchen gibt), sondern die Tweets sind natürlich nicht nur von den Reaktionen anderer, sondern eben auch von anderen Einflüssen abhängig: Gibt es etwas Neues? Ist heute ein Vortrag? usw. Dass bei Twitter, beispielsweise auch ein einfacher „Retweet“ also eine Weiterleitung einer Nachricht eines anderen an die eigenen Follower bzw. als Teil einer Konversation betrachtet werden muss, zeigen auch Befragungen und Kommunikationsanalysen in anderen Studien (Boyd, Golder & Lotan, 2010). Schließlich ist die Verwendung von Hashtags bei Twitter zwar eine tolle Möglichkeit, gezielt Da­ ten zu erheben. Trotzdem kann so auch nicht die gesamte Twitter­Kommunikation erfasst wer­ den: So kann es eben durchaus Reaktionen auf OPCO12­Tweets geben, die nicht erfasst wurden, weil der entsprechende Hashtag nicht genutzt wurde. Das heißt, es kann sehr wohl sein, dass die Twitterer erwähnt wurden oder Antworten erhalten haben, die wir jedoch (nicht mehr) registrie­ ren und auswerten können. So gibt es beispielsweise den Tweet von designeon (Tue, 05 Jun 2012 13:39:10 ) „@ger2400 ja das stimmt. Aber was nicht ist kann ja noch werden. :­) #opco12“. Er liest sich offensichtlich wie eine Antwort – der entsprechende Tweet von @ger2400 wurde je­ doch nicht archiviert, vermutlich weil der Nutzer nicht den Hashtag OPCO12 nutzte. Da bei Twit­ ter ältere Tweets nicht mehr abrufbar sind, müsste man sich für zukünftige Untersuchungen überlegen, wie gewährleistet werden kann, dass auch solche Reaktionen ohne Hashtag archiviert werden können, um sie bei Auswertungen berücksichtigen zu können. 55
  • 55. Anreize für die Unterstützung bei der öffentlichen Abstimmung beim MOOC Production Fellowship 8 ANREIZE FÜR DIE UNTERSTÜTZUNG BEI DER ÖFFENTLICHEN AB­ STIMMUNG BEIM MOOC PRODUCTION FELLOWSHIP Sandra Schön und Hannes Rothe Öffentliche Abstimmungen bei Wettbewerben ist ein gerne eingesetztes Verfahren, um Aufmerk­ samkeit für ein Thema und einen Wettbewerb zu erhalten und dabei Daten über potentielle Kun­ den zu erhalten. Für die Bewerber bei solchen Wettbewerben geht es darum, möglichst viele Stimmen zu erhalten. Wir haben unsere eigene Teilnahme an einem Wettbewerb mit einer öffent­ lichen Abstimmung zum Anlass genommen, die Strategien und Argumente von Einreichungen vorzustellen, die besonders viele Stimmen erhalten haben. 8.1 Öffentliche Abstimmungen im Web Abstimmungen, bei denen die Öffentlichkeit aufgerufenen wird mitzumachen, sind populäre Maßnahmen, um auf relativ einfache Weise Adressen, Kontaktdaten oder auch Fans für die eige­ ne Fanpage bei Facebook zu gewinnen. „Public Voting“ oder „öffentliche Abstimmungen“ sind also auch ein beliebtes Marketinginstrument (vgl. z.B. Kose, Argan & Argan, 2011): Bewerber/in­ nen bei Public Voting strengen sich – so die Idee – an, Stimmen zu gewinnen, bewerben die Teil­ nahme, bitten auch Freunde, die eigenen Online­Gemeinschaften und andere um ihre Unterstüt­ zung. Online­Gemeinschaften eignen sich vor allem deshalb zur Sammlung von Stimmen, weil sie durch geteilte Ziele und Interessen gekennzeichnet sind (vgl. Hercheui, 2011, S. 10; Schaffert & Wieden­Bischof, 2009). In dieser homogenen Gruppe ist somit wahrscheinlicher, Gleichgesinnte und Interessenten zu finden. Problematisch ist auf der anderen Seite, zu gewährleisten, dass Abstimmungen im Web nicht durch betrügerische Aktivitäten beeinflusst werden (siehe u.a. Heiderich, Frosch, Niemietz & Schwenk, 2011). Allgemein gilt bei der Einführung von Bewertungssystemen, beispielsweise Re­ putationssystemen oder Hotelvergleichen die Empfehlung bereits bei der Planung betrügerische Aktivitäten und deren Bekämpfung zu berücksichtigen (vgl. Schaffert, Güntner, Lassnig & Wie­ den­Bischof, 2010). Ein klassisches ökonomisches Erklärungsmuster für solches Verhalten, lässt sich aus der Transaktionskostentheorie ableiten. (Williamson, 1975, S. 15) Dabei besteht ein „re­ lational risk“, dass sich der Transaktionspartner opportunistisch verhalten kann und nicht ein „gemeinsames Ziel“ verfolgt. (Das & Teng, 1996, S. 831) Auch politische Parteien, welche die poli­ tische Demokratisierung durch Webplattformen befördern möchten, müssen diese Umstände be­ rücksichtigen und votieren entsprechend gegen politische Online­Wahlen32 . Gerade im Bildungsbereich wird immer wieder versucht, mit Wettbewerben Entwicklungen zu unterstützen, beispielsweise im Bereich des Einsatz von Technologien im Unterricht oder bei der innovativen Lehre an Universitäten, um den jeweiligen Themen Aufmerksamkeit zu geben oder auch, um Vernetzungen von Akteuren zu ermöglichen (vgl. Prey & Emmerich, 2011). Ein neuer Trend in der Lehre sind sog. MOOCs, Online­Kurse mit vielen Tausend Lernenden (vgl. S. 50). Der MOOC­Plattform­Anbieter Iversity und der Stifterverbands für die deutsche Wissenschaft33 schrieben im März 2013 zehn MOOC Production Fellowships zu je 25.000 Euro aus. Dafür werden die Gewinner/innen auf der Iversity­Plattform einen Onlinekurs durchführen. Teilnehmen konn­ ten ausschließlich Professoren. Zu den Kursvoraussetzungen zählte: „Der Kurs muss Hochschul­ niveau haben. Er sollte thematisch ein möglichst breites Publikum ansprechen, um der Idee eines MOOCs gerecht zu werden.“34 Mit der öffentlichen Abstimmung „wird ermittelt, welche Kurskon­ zepte auf die größte Resonanz bei potentiellen Studierenden stoßen. Diese Resonanz ist ein Krite­ rium für die Ermittlung der Preisträger.“35 Die endgültige Entscheidung lag jedoch bei einer Jury. 32 Exemplarisch eine Pressemitteilung der Piratenpartei gegen Online-Wahlen: http://piraten-offenburg.de/2012/10/pira­ ten-gegen-online-wahl-des-jugendgemeinderates/ (2013-06-09) 33 http://moocfellowship.org (2013-06-07) 34 https://moocfellowship.org/info#reqs (2013-06-07) 35 ebenda 56
  • 56. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 Der MOOC Production Fellowship hat damit eine erfolgreiche Strategie eines „Infomediärs“ ge­ spielt. Sie erschufen einen Marktplatz für Lehrende und Lernende. Lehrende wurden mit 25.000 Euro geködert, um Lernende zu finden. Die Plattform profitierte, von den aktiven Werbebemü­ hungen der Lehrenden und der Viralität der Werbebotschaft durch Lernende bzw. Lernwillige. Da sich – wie oben beschrieben ­ der Plattformbetreiber nicht sicher sein kann, dass sich die Teil­ nehmer an die vereinbarten und impliziten Regeln zum Sammeln von Stimmen halten, kann man vermuten, dass die Veranstalter auch aus diesem Grund die endgültige Entscheidung über die Förderung einer Jury überließen. 8.2 Das Public Voting beim MOOC Production Fellowship Das Public Voting beim MOOC Production Fellowship fand vom 1. bis zum 23. Mai 2013 statt. Dazu musste eine E­Mail­Adresse eingeben werden, eine Überprüfung bzw. Validierung fand nicht statt. Ergänzend konnten man das Projekt auch via Facebook positiv bewerten (ein „Like“ geben) oder einen Tweet absetzen. Gezählt wurden alle drei Aktivitäten, gewertet wurde allein die Abstimmung per E­Mail­Adresse. Die Veranstalter der Ausschreibung gaben an sich vorzube­ halten, die IP­Adressen zu speichern und im Verdachtsfall Untersuchungen durchzuführen. In welcher Weise Kontrollen durchgeführt wurden und bei welchen Verdachtsfällen Stimmen abge­ zogen worden, ist unklar. In den ersten 16 Tagen konnte man die Einreichungen nach Anzahl der abgegebenen Stimmen sortieren, aber nicht die Zahl der Stimmen einsehen. Am Sonntag, den 19. Mai 2013, vier Tage vor dem Ende der Abstimmungsphase, wurde die Zahl der abgegebenen Stimmen auf einmal angezeigt. Die Bewerbungen „Sectio Chirurgica – Anatomie Interaktiv“ und „Internationales Agrarmanagement“ befanden sich in der letzten Wettbewerbsphase in einem heftigen Kampf um Platz 1, der Zuwachs an Stimmen schien in den letzten Tagen besonders bei diesen Bewerbern stark zuzunehmen. Am letzten Abstimmungstag wurden die beiden Erstplat­ zierten nicht mehr angezeigt. Kurz nach Ende der Abstimmungsphase wurden korrigierte Stim­ menzahlen veröffentlicht und es entstand auch eine neue Reihenfolge. Diese Anpassungen von Seiten des Wettbewerbsveranstalters waren teils dramatisch, sowohl absolut als auch relativ. In den vorläufigen Rangfolge kam es dann nach den Korrekturen des Veranstalters auch zu deutli­ chen Verschiebungen: Die Einreichung „Online­Surgey“ rutschte so von Rang 5 (lt. Pickart) auf Rang 19 (vgl. Tabelle 20). Die in einem Facebook­Post angegebenen Endstände der beiden Erst­ platzierten (siehe Abbildung 18, S. 61; 11.400 bzw. 8.600 Stimmen) wurden später von den Ver­ anstaltern dramatisch angepasst: Statt 11.400 Stimmen hatte so die Einreichung zum Internatio­ nalen Agrarmanagement nurmehr 2.279 gewertete Stimmen. Damit liegt die Einreichung zwar auf Platz zwei, hat aber durch die Korrektur rund 80 Prozent der Stimmen weniger. Kursname Stimmenzahl kurz vor Ende (lt. Pickardt) Rang lt. Pickardt Rang kor- rigiert (26.5.13) Facebook- Likes (26.5.13) Twitter (26.5.13) Stimmenzahl korrgiert (26.5.13) Sectio Chirurgica – Anato- mie interaktiv 8013 1 1 1400 23 6247 Internationales Agrarmana- gement 7557 2 2 2000 38 2279 Ingenieurmathematik für Jedermann 2669 3 4 544 39 2077 Harry Potter and Issues in International Politics 2510 4 3 2100 257 2165 Online Surgery 2365 5 19 234 4 1090 L3T's MOOC 2270 6 5 1100 308 1957 Design 101 or Design Basics 2216 7 6 1400 211 1946 Einführung in das Sozial- und Gesundheitswesen 2124 8 22 305 19 998 Tabelle 20: Überblick über Stimmen und Zustimmung der Top Eight (lt. Pickart) bzw. nach der Korrektur der Anbieters und in den sozialen Medien (lt. Website MOOC Production Fellowship, 26.5.13 57
  • 57. Anreize für die Unterstützung bei der öffentlichen Abstimmung beim MOOC Production Fellowship 8.3 Vorgehen Im Folgenden werden einige Impressionen des Public Voting wiedergegeben, und, soweit dies nachvollziehbar ist, gezeigt, wie die Bewerber/innen versucht haben, ihre Online­Gemeinschaf­ ten, Freunde und andere zu gewinnen, Stimmen für ihre Bewerbung abzugeben. Dabei muss die Darstellung sich auf diejenigen Aspekte beschränken, die im Web recherchierbar sind, oder uns auf andere Weise, im Falle einer eigenen Einreichung, bekannt sind. Neben den Funden im Web hat Rene Pickhardt den Verlauf der öffentlichen Abstimmung getrackt und Daten freundlicher­ weise frei im Web zur Verfügung gestellt36 , so dass wir diese Zahlen auch nutzen können. Wir haben uns dabei auf Einreichungen konzentriert, die sich über längere Zeit in den letzten Ta­ gen der Abstimmung in der öffentlich einsehbaren Top Eight befanden und entsprechende Re­ cherchen mit Hilfe von Suchmaschinen und in den sozialen Netzwerken durchgeführt. Fragestel­ lungen bei der Vorstellung sind dabei: Welche Zielgruppe wurde angesprochen? Mit welchen Ar­ gumenten oder Anreizen wird um Unterstützung geworben? Welche Web­Aktivitäten gibt es? Die folgende Darstellung der Anreize sowie der Argumentationen und Aktionen der Mitbewerber/in­ nen muss sich auf diejenigen Dinge beschränken, die im Web (frei) recherchierbar sind, d.h. mit Hilfe der Suchmaschinen Google und Metager, dem Namen der Einreichung (ggf. von Stichworten oder Kurzbezeichnungen), teils auch in Ergänzung mit dem Begriff „MOOC“ (z.B. war dies bei Ein­ reichung mit „Harry Potter“ im Titel notwendig) im Zeitraum des Public Voting und eine Woche danach (bis Ende Mai 2013) recherchierbar waren. Im Nachhinein wäre es sinnvoll, die letztgülti­ ge Top Eight (nach der Stimmenkorrektur) genauer zu betrachten, nur war diese Entwicklung im Wettbewerbsverlauf nicht absehbar. 8.4 Argumentationen und Anreize ausgewählter Bewerbungen im Web Sectio Chirurgica – Anatomie Interaktiv Mit großem Abstand die meisten (gültigen) Stimmen erhielt die Einreichung „Sectio chirurgica – 'Anatomie interaktiv'“ von PD Dr. med. Bernhard Hirt an der Universität Tübingen. In der Kursbe­ schreibung wird das Kurskonzept u.a. folgendermaßen beschrieben: „Namhafte Chirurgen aller Disziplinen [...] führen in einzelnen Veranstaltungen charakteristische operative Eingriffe am ana­ tomischen Präparat durch und stehen dabei im Dialog mit Anatomen. Die Veranstaltung wird als Live­Stream im Internet übertragen. Studierende haben die Möglichkeit über einen Live­Chat zu diskutieren und dem Anatomen und dem Chirurgen Fragen zu stellen.“37 Der Vorschlag baut da­ bei direkt auf auf dem existierenden Projekt „Sectio Chirugica“ der Universität Tübingen auf: „Die 'Sectio chirurgica' greift die in der Gründungszeit der modernen Medizin gängige Unterrichts­ form der anatomischen Prosektion wieder auf und realisiert sie mit Hilfe moderner medizintech­ nischer, medialer und telemedizinischer Verfahren. Renommierte Kliniker aller chirurgischer Disziplinen führen charakteristische Operationen an Körperspendern durch. Mit Hilfe einer tele­ medizinischen Übertragung wird der Eingriff in mehrere Tübinger Hörsäle und als live­Stream im Internet übertragen. Die Moderation erfolgt durch einen Anatomen.“38 Die Anbieter betreiben eine eigene Website und haben bereits eine Fanpage bei Facebook mit ei­ ner großen Zahl an Fans (mehr als 6.000). Obwohl die Plattform auf erfolgreiche Medienarbeit verweisen kann (u.a. Artikel von SPIEGEL Online, Sciencedirect.com), wird bei den recherchierba­ ren Bewerbungen für eine Stimme beim MOOC Production Fellowship v.a. auf diese existierenden Online­Gemeinschaften gesetzt. Dabei ist interessant, mit welchen Argumenten um Stimmen ge­ beten wird. Zum Start der Abstimmungsphase beim MOOC Production Fellowship ist auf der Pro­ jektseite zu lesen: „Wir brauchen Ihre Unterstützung für die Sectio chirurgica. Uns wurde nach dem Abschluss der letzten Staffel viel Lob, Verbesserungsvorschläge und auch weitere Anregun­ gen zum Ausbau der Sectio chirurgica mitgeteilt. Dies haben wir uns zu Herzen genommen und planen daher, der Sectio chirurgica eine Online­Mediathek in den nächsten Semestern hinzuzufü­ gen. Mit der Medienbibliothek soll es zukünftig möglich sein alte Folgen und begleitende Vorle­ sungen der Sectio chirurgica anzuschauen. Um den Ausbau einer Mediathek weiter voran bringen 36 vgl. http://www.rene-pickhardt.de/analyzing-the-final-and-intermediate-results-of-the-iversity-mooc-fellowship-onli­ ne-voting/ (2013-06-08) 37 https://moocfellowship.org/submissions/sectio-chirurgica-anatomie-interaktiv (26.5.2013) 38 http://www.sectio-chirurgica.de/die-sectio-chirurgica/die-veranstaltung/ (26.5.2013) 58
  • 58. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 zu können nehmen wir hierfür an einem Wettbewerb, dem sogenannten 'Massive open online course kurz Mooc­Fellowship' teil. Daher brauchen wir Ihre Stimme!“39 Als Anreiz wird hier also v.a. die Erweiterung eines Services (Erweiterung der Mediathek) für die Nutzer/innen gesetzt. Diese Absicht wurde auch von anderen Teilnehmern am MOOC Fellowship benannt. Auch der Kurs „The Startup Source Code“ zielt darauf ab, Lehr­/Lernkomponenten zu produzieren, die da­ nach auch unabhängig vom MOOC in eine Mediathek übergehen können40 . Diese Argumentation wiederholt sich, hinzu kommt bei den nächsten Posting ein Verweis auf aussichtsreiche aktuelle Platzierungen (vgl. Abbildung 14) und man sieht gut, mit welchem großen Resonanz diese Bitte auf der Fanpage stößt: Alleine dieser Beitrag wurde 103 mal geteilt. Abbildung 14: Post vom 6.5.13 auf der Facebook-Fanpage Sectio Chirurgica, Quelle https://www.facebook.com/sectiochirurgica (Stand 26.5.13) In den letzten Tagen des Wettbewerbs kommt es um einen Wettkampf um den ersten Platz, um die meisten Stimmen im Wettbewerb mit einer konkurrierenden Einreichung („Internationales Agrarmanagement“ und dies ist die wesentliche Botschaft an die Leser/innen der Fanpage (vgl. folgende Abbildungen). Am 21.5.13, zwei Tage vor Ende der Abstimmung, wird sogar dazu aufge­ rufen fiktive E­Mail­Adresse zu verwenden (vgl. Abbildung rechts). Abbildung 15 (links), – 16 (Mitte), – 17 (rechts) Posts vom 20. und 21.5.13 auf der Facebook-Fanpage Sectio Chirurgiga, Quelle: https://www.facebook.com/sectiochirurgica (Stand 26.5.13) Bei einer Recherche nach „Anatomie Interaktiv“ sowie „MOOC“ im Zeitraum des Wettbewerbs wurden neben den Aktivitäten bei Facebook sowie der Homepage nur Nachrichten bei Twitter 39 Eintrag vom 3.5.13, http://www.sectio-chirurgica.de/aktuelles/mooc-stimmt-fuer-die-sectio-ab/, 26.5.2013 40 https://moocfellowship.org/submissions/the-startup-source-code (7.6.2013) 59
  • 59. Anreize für die Unterstützung bei der öffentlichen Abstimmung beim MOOC Production Fellowship gefunden werden. Die Werbung für Stimmen im Web scheint sich auf diese Kanäle konzentriert zu haben. Medium Zielgruppe Anreiz/Motiv Quelle Homepage des Projekts „Sectio Chirugica“ Nutzer/innen der Materiali­ en von Sectio Chirugica Erweiterung des Angebots – Ausbau der Mediathek (nicht Teilnahme am Kurs) Eintrag vom 3.5.13, http://www.sectio-chirurgi­ ca.de/aktuelles/mooc- stimmt-fuer-die-sectio-ab/, 26.5.2013 Facebookseite mit regelmä­ ßigen Posts Nutzer/innen und „Fans“ der Materialien von Sectio Chirugica – ca. 6.400 Fans Erweiterung des Angebots unterstützen und „heißer Wettkampf“ gegen einzel­ ne Mitkonkurrenten um die ersten Ränge https://www.facebook.com/ sectiochirurgica (Stand 26.5.13) Tabelle 21: Überblick der Web-Aktivitäten beim Antrag „Sectio Chirurgica – Anatomie Interaktiv“ Internationales Agrarmanagement Das internationale Team rund um Prof. Dr. Ralf Schlauderer von der Hochschule Weihenstephan­ Triesdorf bewarb sich mit einem MOOC­Antrag mit dem Titel „Internationales Agrarmanage­ ment“. Der Kurs wird u.a. mit folgenden Worten beschrieben: „Eine der zentralen Grundlage für ökonomisch richtige Entscheidungen ist die Beherrschung von Teil­ und Vollkostenrechnungen in Theorie und Anwendung. Durch veraltete Bildungssysteme in Osteuropa und Zentralasien auf der einen Seite und Zugang zum Internet auf der anderen Seite ergeben sich Bedarf und Möglich­ keiten Studierende weltweit in ihrer Ausbildung zu unterstützen.“41 Der Kurs soll dabei auf Deutsch als auch in Russisch angeboten werden und adressiert damit auch Lernende aus rus­ sischsprachigen Ländern. Da die Website von Iversity nur auf Deutsch bzw. in Englisch angeboten wurde haben die Initiato­ ren ausführliche Hilfestellungen für russischsprachige Unterstützer/innen angeboten: Wenige Tage nach Start des Public Voting war bereits ein russischsprachiges Online­Tutorial zur Abstim­ mung zugänglich42 . Die Initiatoren des Projekts haben keine Fanpage, aber einen Account bei Fa­ cebook mit der Bezeichnung „MBA Triesdorf“43 mit rund 670 Freunden. Dort wurde kontinuier­ lich und wiederholt um Unterstützung gebeten, um damit zu zeigen, wie groß das Netzwerk sei. Das „Netzwerk“, auf dass sich dabei bezogen wird, ist vermutlich das „Internationale Netzwerk von Masterstudiengängen in Agrarmanagement und ländlicher Entwicklung (MBA)“, einem Zu­ sammenschluss der FH Triesdorf und 29 Hochschulen aus Ländern, die ehemals der Sowjetunion zugehörten44 . In den letzten Tagen der Abstimmung wurde immer wieder auf die direkte Konkur­ renz, „Tübingen“ im „Kampf“ um Platz 1 thematisiert. 41 https://moocfellowship.org/submissions/internationales-agrarmanagement--2 (7.6.2013) 42 http://www.youtube.com/watch?v=DodUVtcpI2o&feature=share&list=FL4WAnK0WrbY9W7LnrPVm35A (7.6.2013) 43 https://www.facebook.com/mba.triesdorf (7.6.2013) 44 http://www.triesdorf-consult.de/mba/de/10-mba-netzwerk.htm (7.6.2013) 60
  • 60. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 Abbildung 18: Posts vom 12.5.13 und 22.5.2013 bei Facebook. Quelle: https://www.facebook.com/mba.triesdorf (2013-06-07) Medium Zielgruppe Anreiz/Motiv Quelle Facebook-Account fürMBA Triesdorf Studierende und Netzwerk „zeigen wie groß das Netz­ werk ist“, „Kampf“ gegen Tübingen https://www.facebook.com/ mba.triesdorf Webseite mit Erläuterungen und Video zur Abstimmung auf Russisch Russischsprachige Netz­ werkpartner Abstimmung zu erklären http://www.youtube.com/w atch?v=DodUVtcpI2o&fea­ ture=share&list=FL4WAnK0 WrbY9W7LnrPVm35A (7.6.2013) Tabelle 22: Überblick der Web-Aktivitäten beim Antrag „Internationales Agrarmanagement“ Ingenieurmathematik für Jedermann Die Einreichung „Ingenieursmathematik für Jedermann“ stammt von Prof. Dr. Dr. Meintrup von der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Ingolstadt 45 , und ist für angehende Ingenieure gedacht. Hier finden sich nur sehr wenige Hinweise im Web, u.a. Meldungen in einem Weblog ei­ ner Firma mit einer Statistik­Software46 sowie einzelne Aufrufe bei Facebook für diese Einrei­ chung zu stimmen (von Einzelpersonen). Web­Aktivitäten auf eigenen Webseiten des Einreichen­ den bzw. seiner Einrichtung (z.B. Homepage der Hochschule oder des Professors) sind nicht re­ cherchierbar. Harry Potter and Issues in International Politics Die Bewerbung „Harry Potter and Issues in International Politics“ stammt von Dr. Paul J. Rich von der George Mason University in Washington D.C., sowie Dr. Emma R. Norman von der Alliant In­ ternational University in Mexiko und weiteren Kollegen amerikanischen Universitäten. Die Idee, die Geschichte und Abenteuer rund um die Figur des Zauberers Harry Potter von Rowling zu nut­ zen, um internationale Politik zu unterrichten, ist keine Erfindung der Antragssteller – der Ver­ gleich wurde bereits in mehreren wissenschaftlichen Publikationen und auch in einem Lehrbuch bereits gezogen. Sogar die Gestaltung der Aufgabenstellungen wurde beim MOOC­Antrag von der Geschichte rund um Harry Potter beeinflusst, so wurde vorgeschlagen, Wettkämpfe zwischen den vier Türmen von Hogwarts auszutragen. Die Antragsteller haben selbst neben dem Antrag beim MOOC Production Fellowship ergänzende Materialien im Web zur Verfügung gestellt, so u.a. einen kompletten Entwurf des Kurses47 (mit al­ len Aufgabenstellungen). Es wurde keine spezifische Webseite oder Fanpage rund um das Vorha­ ben bzw. den Antrag gefunden. Allerdings konnte bei Twitter beobachtet werden, dass die An­ tragsteller gezielt Harry­Potter­Fans anschrieben und um Unterstützung warben. 45 https://moocfellowship.org/submissions/ingenieurmathematik-fur-jedermann‎ (7.6.2013) 46 http://statistiksoftware.blogspot.de/2013/05/ingenieursmathematik-fur-jedermann.html (7.6.2013) 47 http://works.bepress.com/cgi/viewcontent.cgi?article=1032&context=emma_norman (7.6.2013) 61
  • 61. Anreize für die Unterstützung bei der öffentlichen Abstimmung beim MOOC Production Fellowship Abbildung 19: Tweets vom 20.5.13 Quelle: http://www.twitter.com/policystudies (2013-06-07) Vermutlich gab es weitere Aktivitäten im Web, diese sind jedoch (nicht mehr) recherchierbar. Medium Zielgruppe Anreiz/Motiv Quelle Homepage von Emma R. Norman Interessierte Kolleginnen und Studierende Detaillierte Beschreibung des Kurses http://works.bepress.com/e mma_norman/20/ (7.6.2013) Twitter Harry-Potter-Fans „bessere Schulen“ mit Har­ ry Potter vgl. Abbildung 19 Tabelle 23: Überblick der Web-Aktivitäten beim Antrag „Harry Potter and Issues in International Politics“ Online Surgery Die Einreichung „Online Surgery“ stammt von Prof. Dr. med. Ines Gockel (Universität Mainz“ und Prof. Dr. med. Robert Öllinger (Universität Innsbruck). Zu dieser Einreichung gibt es keine re­ cherchierbaren Aktivitäten (abgesehen von Posts bei Facebook im persönlichen Profil der Bewer­ berin). L3T's MOOC – der offene Online-Kurs über das Lernen und Lehren mit Technologien Als Mitbewerberin beim Antrag „L3T's MOOC – der offene Online­Kurs über das Lernen und Leh­ ren mit Technologien“ von Univ.­Doz. Dr. Martin Ebner (TU Graz) können bei diesem Antrag auch Aktivitäten im Web beschrieben werden, die u.U. nicht für andere recherchierbar sind. Drei wesentliche Argumente finden sich in der Werbung um Stimmen im Web, die wesentlich über die Facebook­Fanpage von „L3T“, also dem „Lehrbuch für Lernen und Lehren mit Technolo­ gien“ sowie die Weblogs der beiden Antragstellerin, deren persönlicher Accounts bei Facebook, als auch bei Google und Twitter betrieben wurde: Zunächst wurde das Thema selbst, die Notwen­ digkeit der Kompetenzentwicklung im Bezug der Medienbildung für Lehrende aufgegriffen und dafür um Unterstützung gebeten. Ein weiteres Argument war die Nachhaltigkeit, die beim Einsatz für den MOOC­Antrag möglich ist, indem die Materialien mit einer CC­Lizenz versehen werden und nur vier der 250 Anträge explizit auf eine solche Form der Lizenzierung hinweisen. Diese Ar­ gumentation wurde mehrfach aufgegriffen und verbreitet. Als drittes Argument wurde, insbeson­ dere bei den österreichischen Kollegen, darauf hingewiesen, dass die Einreichung die einzige ös­ terreichische ist. Dies wurde in Berichterstattungen aufgegriffen und um Unterstützung für die Grazer bzw. die österreichische Einreichung gebeten (vgl. Abbildung 20). 62
  • 62. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 Abbildung 20: Artikel vom 10.4.13 in der – Futurezone.at, Quelle: http://futurezone.at/digitallife/15804-online-lehrkurs-oesterreicher-hoffen-auf-preis.­ php (6.7.2013) Die Zahl der Weblogbeiträge, Kommentare im Web, der Berichterstattungen u.ä. zu dieser Einrei­ chung ist dabei in der Abstimmungsphase enorm, auch im Vergleich mit den Mitbewerbern: So wurden am 22. Mai 2013 mehr als 3.000 Ergebnisse bei Google gezählt (vgl. Abbildung 21). Zwar ist diese Zahl keine absolut gültige, dennoch wurden bei anderen Einreichungen keine vergleich­ baren Zahlen erreicht. Die Arbeitgeber der Einreichenden, zahlreiche Weblogbeiträge u.ä. weisen auf die Einreichung hin, vgl. auch das Dankeschön der Einreichenden am Ende der Abstimmungs­ phase48 . Abbildung 21: Screenshot der Suchergebnisse bei Google.de vom 22.5.13 Medium Zielgruppe Anreiz/Motiv Quelle Facebook-Account mit re­ gelmäßigen Posts Fans, Nutzer/innen und Mit­ macher/innen des Projekts L3T Medienkompetenz bei Leh­ renden zu unterstützen, L3T zu unterstützen https://www.facebook.com/ l3t.eu? Google+-Seite mit regel­ mäßigen Posts Fans, Nutzer/innen und Mit­ macher/innen des Projekts L3T Medienkompetenz bei Leh­ renden zu unterstützen, L3T zu unterstützen https://plus.google.com/u/ 0/100347097541241848009 /posts Weblogs der Antragsteller Leser/innen Unterstützung von OER http://elearning.tugraz.at, http://sandra-schoen.de Tabelle 24: Überblick der Web-Aktivitäten beim Antrag „L3T's MOOC“ Design 101 (or Design Basics) Der Antrag „Design 101“ ist eine Kurs über Design von Stefano Mirti und Prof. Vanni Pasca von der Kunsthochschule Abadir in Italien. Und darum geht es: „This course is a journey into contem­ porary design through 101 exercises. Learn by doing and transform your everyday life into 101 projects.“49 48 http://sansch.wordpress.com/2013/05/23/l3ts-mooc-unter-den-topten-dankeschon-fur-eure-grosartige-unterstutzung/ (9.6.2013) 49 https://moocfellowship.org/submissions/design-101-or-design-basics--2 (8.6.2013) 63
  • 63. Anreize für die Unterstützung bei der öffentlichen Abstimmung beim MOOC Production Fellowship Hinter dem Kurs verbergen sich die Initiatoren von einem Design­Game „Whoami“50 mit einer ei­ genen Website. Das Design­Game ist ein Social­Web­Spiel, das u.a. auf mehreren Facebook­Grup­ pen verteilt ist. Dort wurden die MOOC­Bewerbung auch angekündigt und um Unterstützung ge­ beten (vgl. Abbildung 22). Zu dem Kurs können zudem einige weitere Webtreffer recherchiert werden, diese stammen häufig von Dritten, beispielsweise einer Facebook­Fanpage für Designer. Abbildung 22: Post in der Gruppe whoamigame bei Facebook Quelle. https://www.facebook.com/whoamigame (7.6.2013) Medium Zielgruppe Anreiz/Motiv Quelle Homepage des Projekts Interessierte, Mitmacher/in­ nen beim „Spiel“ Whoami Einen offenen Kurs zu De­ sign zu ermöglichen http://www.whoami.it/ Facebook-Account mit re­ gelmäßigen Posts Mitmacher/innen beim „Spiel“ Whoami Einen offenen Kurs zu De­ sign zu ermöglichen https://www.facebook.com/ whoamigame Tabelle 25: Überblick der Web-Aktivitäten beim Antrag „Design 101 or Design Basics 2“ Einführung in das Sozial- und Gesundheitswesen – Sozialräume entdecken und entwickeln Ein Team der Fachhochschule der Diakonie in Bielefeld schlägt eine Kurs zur Einführung in das Sozialwesen vor, der sich rund um „Sozialräume“ dreht51 : „Einführung in das Sozial­ und Gesund­ heitswesen – Sozialräume entdecken und entwickeln“. Der Kurs wird auf der Homepage der FH und auch auf der Facebook­Fanpage beworben. Auf der Homepage der FH wird das Kurskonzept vorgestellt und um Unterstützung für den Antrag geworben. Auf der Facebook­Fanpage wird re­ gelmäßig um Unterstützung gebeten und auch auf eine „MOOC­Spezialaktion für alle Studieren­ de“ hingewiesen, „Stichwort Pivo­MOOC“ bzw. „Arbeitstitel 'Bier­MOOC“. Was sich genau dahinter verbirgt, war nicht recherchierbar, die Werbung auf der Facebook­Seite richtet sich v.a. an Stu­ dierende, die die eigene Einreichung unterstützen sollen. 50 http://www.whoami.it/ (8.6.2013) 51 https://moocfellowship.org/submissions/einfuhrung-in-das-sozial-und-gesundheitswesen-sozialraume-entdecken-und- entwickeln (8.6.2013) 64
  • 64. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 Abbildung 23: Posts auf der Facebook-Fanpage der FH Diakonie bei Facebook Quelle. https://www.facebook.com/FH.Diakonie (19.5.13) Medium Zielgruppe Anreiz/Motiv Quelle Homepage des FH Partner, Studierende, Per­ sonal, Interessierte Unterstützung des MOOCs http://www.fh- diakonie.de/.cms/338 Facebook-Account der FH Studierende Die eigene FH zu unterstüt­ zen, Hinweis auf „BIer- MOOC“ https://www.facebook.com/ FH.Diakonie Tabelle 26: Überblick der Web-Aktivitäten beim Antrag „Einführung in das Sozial- und Gesundheitswesen“ 8.5 Zusammenschau und Diskussion Wir haben hier die Web­Aktivitäten der (vorläufigen) Top Eight genauer angesehen, um zu illus­ trieren, auf welche Weise hier im Web durchaus erfolgreich um Stimmen geworben wurde. Dabei ist einschränkend darauf hinzuweisen, dass die Recherche (mit Hilfe der Suchmaschinen Google.­ de bzw. Metager.de während und im Anschluss an das Public Voting) nicht die alle Aktivitäten im Web abbilden lässt. Auch können umfangreiche Werbe­Tätigkeiten (auch mit anderen Argumen­ tationen und Anreizen) in anderen Kommunikationskanälen stattgefunden haben, beispielsweise per E­Mail, Mailingliste, Newsgroups, direkte Kontakte über Facebook und Skype, Aufrufe in Printmagazinen (z.B. der Hochschulmagazin) oder auch beispielsweise in Vorlesungen. Zudem wissen wir auch nicht, wie erfolgreich die entsprechenden Aktivitäten tatsächlich waren, da wir ja keinen Zugang auf die abgegebenen Stimmen haben bzw. auch nicht wissen, auf welchen Weg diese zu Stande kamen. Die folgende Zusammenschau erlaubt also keine Aussage darüber, mit welchem Erfolg die Maß­ nahmen gekrönt waren, aber sie erlauben einen Überblick, welche Anreize beim MOOC Producti­ on Fellowship gesetzt wurden und genügend Stimmen mobilisierten um in die Liga der acht meistgewünschten MOOCs zu gelangen. Demnach wurde um Unterstützung gebeten, um | einen offenen Kurs zu einem bestimmten Thema zu unterstützen, | die Erstellung oder Erweiterung eines Medienarchivs (Lernvideos) zu unterstützen, | die Entwicklung von offenen Bildungsressourcen zu unterstützen (auch, um hier ein „bil­ dungspolitisches“ Zeichen zu setzen), | ein Projekt zu unterstützen, das aus dem eigenen Land kommt, aus der eigenen Stadt, aus der eigenen oder ehemaligen Hochschule oder aus dem Netzwerk, | im direkten Wettstreit mit spezifischen (genannten) Konkurrenten zu bestehen, | einen guten Platz zu verteidigen oder eine Top­Position zu halten oder zu erreichen und um 65
  • 65. Anreize für die Unterstützung bei der öffentlichen Abstimmung beim MOOC Production Fellowship | sie mit weiteren Anreizen zu verbinden (Stichwort „Bier­MOOC“). Nicht Teil der Top Eight, aber einen interessanten Anreiz setzt im übrigen ein Antrag von der Münchner Hochschule: Nicht geplant verbarg sich im Bewerbungsvideos des Antrags „nMOOC ? Nachhaltigkeit für alle!“ ein Fehler und die Hochschule lobte daraufhin fünf Buchpreise sowie Trostpreise aus für alle, die per E­Mail den richtigen Hinweis auf den Fehler gaben (und abstimm­ ten)52 . 8.6 Empfehlungen für die Werbung um Stimmen beim Public Voting Bisher konnten wir beobachten, dass die Angebotsanbieter im „Public­Voting“­Verfahren, bei­ spielsweise die MOOC­Lehrenden, unterschiedliche Anreize setzen, um Interessenten zu gewin­ nen. Betrachtet man diesen Wettbewerb als einen Marktplatz, auf dem verschiedene Anbieter um Stimmen buhlen, lassen sich diese Anreize auch am Entscheidungsprozess der Stimmengeber an­ ordnen. Dies folgt der gleichen Logik, der auch typische E­Commerce­Anbieter bei der Optimie­ rung des Kaufprozesses folgen, wobei hier nicht monetäre Transaktionen stattfinden, sondern le­ diglich Willenserklärungen ausgetauscht werden. De Valck, van Bruggen und Wierenga (2009) haben diesen Prozess bereits auf den Austausch nutzergenerierter Inhalte in Online­Gemein­ schaften angewandt. In ihrem Fall wollte eine Kochplattform Hobbyköche anregen, ihre Rezepte öffentlich auszutauschen. Zur Beeinflussung dieser Hobbyköche wurde der klassische Kaufpro­ zess aggregiert und mit (1) Nutzen erkennen, (2) Suche nach Informationen, (3) Vorkauf­Bewer­ tung und (4) Nachkauf­Bewertung beschrieben. (ebd., S. 188) Dieser Entscheidungsprozess ist dabei als Trichter zu verstehen. Wird der Nutzen nicht erkannt, findet auch keine Informations­ suche statt. Scheint das Angebot den Nutzen nicht zu decken, erfolgt ferner keine Bewertung usw. Betrachtet man die gesetzten Anreize der Lehrenden, bei der Teilnahme am eingeführten Fall des MOOC Fellowship, lassen sich auch hier unterschiedliche Bedarfe, Versprechungen und Unter­ stützungsleistungen durch die Anbieter beobachten. Diese sollten mit Stimmen für die Lehrenden und personenbezogenen Daten für die Plattformbetreiber Iversity belohnt werden. Für solche öf­ fentlichen Abstimmungsprozesse erscheint der von Valck et al. (2009) aggregierte Entschei­ dungsprozess nicht ausreichend. Vielmehr muss auch die Transaktion der Stimmenabgabe selbst ebenfalls berücksichtigt werden. Damit können auch technische Hürden bei der tatsächlichen Stimmentransaktion berücksichtigt werden. Ein möglicher Entscheidungsprozess für das Public Voting des MOOC Fellowship – oder ähnliche Abstimmungen – könnte daher wie folgt aussehen: 1. Bedarf erkennen Zunächst muss die Frage aufgeworfen werden, wie Erklärungsbedürftig der Lernkontext ist. Da­ bei lässt sich vermuten, dass bestimmte Lehr­/Lerninhalte nur für bestimmte Zielgruppen inter­ essant oder gar verständlich sind. In Folge dessen ergibt sich die Frage, wie viele Personen ein durch den MOOC angesprochenes Problem lösen möchten? Während beispielsweise der L3T’s MOOC ein für Lehrende und Dozierende relevantes Problem offener Lehr­/Lernmaterialien adressieren, müssen diese Zielgruppen mitunter erst für das Problem sensibilisiert werden. Dem gegenüber ist ein Kurs zur „Anatomie“ oder „Mathematik für Ingenieure“ zwar nur für bestimmte Zielgruppen, bspw. angehende Mediziner und Techniker interessant, jedoch erfordert das Pro­ blemfeld weit weniger Erklärungsaufwand. 2. Informationssuche Nachdem die möglichen Stimmengeber den Bedarf erkannt haben, stellt sich die Frage, wie ein­ fach der Zugang zu Informationen zu möglichen Lösungsangeboten ist. Im Falle des MOOC Fel­ lowship wird dieser Zugang zum einen durch die Plattform von Iversity gegeben. Wie wir in den vorhergehenden Abschnitten jedoch zeigen konnten, verfolgten auch die Lehrenden unterschied­ liche Strategien zur Verbreitung ihres Angebots in virtuellen, sozialen Netzwerken, Blogs oder auch überregionalen Medien. 3. Bewertung vor Stimmabgabe: Sobald Kontakt zum angebotenen MOOC aufgenommen wurde, evaluieren Stimmengeber das An­ gebot. Folgende Fragen könnten sich in dieser Phase ergeben: Ist der MOOC die richtige Lösung für mein Problem? Traue ich dem Anbieter zu, mir interessante und richtige Lerninhalte zu ver­ 52 http://www.hm.edu/allgemein/aktuelles/news/newsdetail_69827.de.html (8.6.2013) 66
  • 66. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 mitteln? Beim MOOC Fellowship wurde diese Phase einerseits durch die Präsentation der Kurse in Text und Video auf der Plattform und in verteilten Nachrichten getrieben. Einige Kurse unter­ stützten diese Phase durch aufwändige Videos und eingebettete Bilder im Beschreibungstext. An­ dere Kurse, wie etwa der MOOC „The Startup Source Code“ sollte zwar auf Englisch und Deutsch angeboten werden, die Plattform ließ jedoch keine mehrsprachigen Beschreibungstexte zu. Ein Teil der Zielgruppe konnte somit nicht das Angebot prüfen. Neben den beschriebenen Inhalten könnte auch vorab erworbenes Renommee einen Einfluss auf die Vorabbewertung haben. L3T’s MOOC ist beispielsweise eine Erweiterung des Community­Projektes L3T, welches bereits gute Erfahrungen mit MOOCs (bspw. dem COER13) machte. Damit konnte es womöglich von hoher Reputation innerhalb der spezifischen Zielgruppe (technisch interessierte Lehrende) bei der Be­ wertung des Kursangebotes profitieren. 4. Stimmabgabe Die Transaktion der Stimmen wird maßgeblich technisch gesteuert und wird somit durch den Plattformbetreiber vorgegeben. Dies wurde bereits nach wenigen Tagen des Wettbewerbes deut­ lich. Auf jeder Kursseite waren zunächst die Stimmabgabe­Buttons ähnlich präsent, wie die Funk­ tionen zum Teilen in sozialen Netzwerken (Tweets und Likes). Manche Adressaten waren ent­ sprechend verwirrt. Anstatt abzustimmen, gaben sie lediglich ein „Like“. Auch sprachliche Barrie­ ren können hier problematisch sein. Um nicht in dieser Phase weniger Stimmen zu verlieren, hat der Kurs „Internationales Agrarmanagement“ ein russisches How­To produziert. 5. Bewertung nach Stimmabgabe Sofern Stimmen nicht zurückgezogen werden können, müssen die Anbieter nicht um direkten Stimmenverlust bangen. Beim MOOC Fellowship war dies der Fall. Die Bewerber können jedoch durchaus weitere Stimmen gewinnen, wenn das Angebot insoweit überzeugt hat, dass die Stimm­ abgabe auch über die virtuellen, sozialen Netzwerke kommuniziert wird. Teilweise riefen die Kursanbieter zum Teilen der Stimmabgaben auf. Insbesondere in dichten Online­Gemeinschaften konnte mitunter der Eindruck erweckt werden, dass es zum „guten Ton“ gehört, eine Stimme ab­ zugeben und dies auch kundzutun. Dies könnte beispielsweise durch die starke Betonung eines „gemeinsamen Interesses“, beispielsweise durch das Versprechen zur Nutzungserlaubnis ge­ meinsam erarbeiteter Inhalte erwirkt werden. Abbildung 24: Trichter der Stimmenfindung bei öffentlichen Abstimmungen Abbildung 24 stellt diesen Trichter der Stimmenfindung noch einmal dar. Wir konnten somit zei­ gen, dass Anreize nicht nur zielgruppenspezifisch gesetzt werden, sondern auch der Entschei­ dungsprozess zur Stimmenabgabe aktiv unterstützt werden kann. 67
  • 67. Ein Foto am Tag – Zielsetzungen der Teilnahme 9 EIN FOTO AM TAG – ZIELSETZUNGEN DER TEILNAHME Sandra Schön Was bringt jemand eigentlich dazu, ein Jahr lang an jedem Tag ein Foto zu machen und im Inter­ net zu veröffentlichen? Für die Anbieter von Fotoplattformen ist ein solches 365­Projekt, wenn es zu regelmäßigen Aktivitäten der Mitglieder führt, im höchsten Grade attraktiv, da man annehmen kann, dass es zu kontinuierlicher Teilnahme und ggf. mehr Uploads führt. Dies wurde zum Anlass genommen, genauer anzuschauen, mit welchen Zielsetzungen dabei mitgemacht wird. 9.1 Project 365 bzw. „Ein Bild am Tag“ Wer selbst Mitglied auf einer Foto­Plattform ist, eine Foto­Community­App am Smartphone nutzt oder vielleicht auch nur fotografiebegeisterte Freunde und Bekannte hat, ist schon einmal auf eine Aktion gestoßen, die sich „One Picture per Day“ oder ähnlich, z.B. „One Picture every Day“, „One Picture a Day“ oder„Project 365“ bezeichnet. Die Idee dahinter ist einfach: Jede/r, die/der sich an einem solchen Projekt beteiligt, verspricht und hat die feste Absicht, jeden Tag ein Foto zu machen und dieses zu veröffentlichen. Bei manchen Aktionen müssen dies Selbstportraits sein, bei anderen geht es darum, jeden Tag ein unterschiedliches Motiv zu haben. Bei nahezu jeder Fo­ to­Community gibt es mindestens eine entsprechende Gruppe, auch sind zahlreiche Weblogs zu finden, die zu solchen Projekten aufrufen, manchmal sogar mit einem Themenschwerpunkt wie Stillleben oder Naturaufnahmen. Fotos aus einem solchen Projekt werden in der folgenden Abbil­ dung gezeigt. Abbildung 25: Screenshot des 365-Projekts von Werner Moser Quelle: http://www.mosabuam.com/2011/01/project365-das-buch (19.6.13) 9.2 Vorgehen Zur Analyse der Zielsetzungen von Teilnehmer/innen bei einem solchen Projekt haben wir einen Thread bei der Fotodatenbank FlickR.com ausgewählt, bei dem gezielt nach den Motiven für die Teilnahme bei einem 365­Projekt gefragt wurde und 43 Nutzer/innen hier im Zeitraum von Fe­ bruar 2012 bis April 2012 darauf reagiert haben53 . Exemplarisch in der folgenden Abbildung Screenshots von zwei Stellungnahmen von FlickR­Mitgliedern. Abbildung 26: Ausgewählte Beiträge zur Frage nach den Motiven für die Teilnahme bei einem 365 Project Quelle. http://www.flickr.com/groups/365project2012/discuss/72157628688951905/ (19.6.13) 53 http://www.flickr.com/groups/365project2012/discuss/72157628688951905/ (2013-06-12) 68
  • 68. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 Auf der Seite gibt es zwar ein paar Kommentare mehr, aber diese beziehen sich ausschließlich auf vorhergehende Beiträge (ohne Nennung eigener Motive). Angelehnt an das Verfahren der In­ haltsanalyse von Mayring (2003) wurde jeder dieser Beiträge in kurze Sinneinheiten zerlegt und thematisch geordnet. Die inhaltliche Ordnung entstand dabei während der Analyse und wurde immer wieder verfeinert und auch verändert, bis ein „runder“ Gesamteindruck entstand. Da es mehrere Aussagen gab, die nicht zusammenpassen, wurden zwei „Sonstiges“­Kategorien einge­ führt. Die ursprüngliche Quelle (die Nachrichten bei FlickR) ist frei zugänglich, die komplette Ta­ belle mit allen jeweils sortierten (Teil­) Aussagen befinden sich aus Gründen der Nachvollzieh­ barkeit im Anhang dieser Studie (S. 90ff). 9.3 Ergebnis: Genannte Ziele der Teilnahme Welche Ziele werden nun von den Teilnehmer/innen genannt? Zerlegt, sortiert und fasst man die Aussagen auf die Frage „Was ist Euer Ziel bei 365/366?“ (englisches Original: „What's your goal with your 365 or 366?“) zusammen, ergibt sich folgender Überblick für die Zielsetzungen der Teilnehmer/innen (vgl. Tabelle 27). Dabei ist zu beachten, dass natürlich Mehrfachnennungen in jeder Kategorie denkbar sind, beispielsweise werden so von Einzelnen gleich mehrere unter­ schiedliche konkrete Aspekte der Fotografie genannt. Gezählt wurde jeweils, wieviele Personen je min. eine Zielsetzung in diesem Bereich nennen und wie oft Aussagen einer Kategorie anteilig von allen 43 Personen getätigt werden, so dass die Summe nicht 100 Prozent ergeben muss. Motiv Zahl der Personen Relative Häufigkeit Mehr über das Fotografieren zu Lernen (allgemein) 17 40% Sich mit ausgewählten Aspekten der Fotografie genauer auseinanderzusetzen 20 47% Die Herausforderung, sich längerfristig und/oder regelmäßig mit „etwas“ zu be­ schäftigen 17 40% Mehr Fotos zu machen 11 26% Sich inspirieren zu lassen, etwas ausprobieren, selbst kreativ(er) zu sein 15 35% Ein Grund zu haben, die Kamera dabei zu haben – / sie zu nutzen – überall, auch in der Öffentlichkeit 13 30% Die Idee des Tagebuchs, damit ein Jahr zu dokumentieren 6 14% Kontakte (bei FlickR) zu knüpfen, auch für Zusammenarbeit und konstruktive Kri ­ tik 5 12% Eine FlickR-Präsenz zu haben bzw. mehr zu nutzen 3 7% Das Vorhaben endlich anzupacken 3 7% Regelmäßige Blogbeiträge zu erhalten/ zu bloggen 3 7% Mehr Aufmerksamkeit zu erhalten (z.B. Klicks) 3 7% Weitere konkrete Zielsetzungen 9 21% Andere Motive 2 5% Gesamt 43 100% Tabelle 27: Überblick über Motive, Beispiele für Formulierungen und Häufigkeiten (N=43) Im Folgenden werden einzelne Aussagen exemplarisch angeführt und übersetzt, die Originalaus­ sagen finden sich jeweils im Anhang (S. 90ff). Die Personen, die allgemein angeben, mehr über das Fotografieren zu lernen, schreiben beispielsweise als Zielsetzung „ein besserer Fotograf zu werden“ (21) oder „mich als Fotograf zu verbessern“ (21). 40 Prozent aller Personen, die die Fra­ gen beantworten, nennen solche allgemeinen Lernziele als Ziele ihrer Teilnahme. Ganz unterschiedliche Aspekte, auch unterschiedlich granulare, wurden in der Kategorie „sich mit ausgewählten Aspekten der Fotografie genauer auseinanderzusetzen“ gesammelt. So gehören hierzu Aussagen wie „Ich möchte sehr viel kreativer werden mit meinen Objektiven (35mm, 50mm, 8 mm Fischauge) und nicht nur das Zoom zu verwenden, das ich meistens verwende“ (10). Bei einigen Aussagen geht es auch darum zu lernen, schöne Objekte und Fotos „zu sehen“ oder sich mit neuen Techniken und Themenstellungen (z.B. Portraitfotografie) auseinanderzuset­ zen. Fast die Hälfte aller Personen die antworten, nennen mindestens eine spezifische Kompe­ tenz, die sich sich aneignen möchten. 69
  • 69. Ein Foto am Tag – Zielsetzungen der Teilnahme Die Herausforderung, sich beim 365­Projekt längerfristig und/oder regelmäßig mit „etwas“ zu beschäftigen (ohne dass es sich dabei dezidiert um das Fotografieren handeln muss) nennen 40 Prozent. Sie nutzen beispielsweise Formulierungen wie „ich will mich selbst herausfordern (10) oder oder „Ich will heraus aus der 'Komfortzone' in der ich mich meistens befinde“ (10), dabei spielt beispielsweise auch eine Rolle, sich täglich die Zeit dafür zu nehmen (13). Eine Zielsetzung aus der Kategorie „sich inspirieren zu lassen, etwas ausprobieren oder auch selbst kreativ(er) zu sein“ nennt etwa ein Drittel der Teilnehmer/innen im Forum, sie wollen dann „kreativer sein“ (9), „mit verschiedenen Stilen experimentieren“ (6) oder auch „mehr Inspi­ rationen meines Alltags für andere kunsthandwerkliche Tätigkeiten zu nutzen“ (9). Für 30 Prozent ist die Teilnahme ein guter Grund, die Kamera immer dabei zu haben und/oder sie überall, auch in der Öffentlichkeit zu nutzen. Als Ziele werden dann beispielsweise genannt „meine Kamera überall herumzutragen“ (27), „ich möchte meine Kamera öfter nutzen und nicht immer so lange warten, um für Aufnahmen rauszugehen“ (34). Dass das Projekt 365 auch eine Art Tagebuch darstellt, nennen immerhin 14 Prozent der Teilneh­ mer/innen im Diskussionsforum als Ziel. So schreiben sie unter anderem „Ich liebe das Konzept, einen Moment festzuhalten um damit einen gesamten Tag im Leben festzuhalten“ (5), „ein Jahr in Fotos sehen“ (27), „Mein Hauptziel ist es, ein Jahr meines Lebens zu dokumentieren“ (28) oder „tägliche Bilder meiner beiden Töchter für meine Familie landesweit“ (35). Dann gibt es einige Zielsetzungen, die jeweils von mehreren Personen genannt werden, beispiels­ weise, dass sie Kontakte (bei FlickR) knüpfen möchten, auch für Zusammenarbeit und konstrukti­ ve Kritik, dass sie ihre FlickR­Präsenz stärker nutzen möchten, das Vorhaben endlich anpacken wollen, dass sie so regelmäßige Blogbeiträge erhalten bzw. etwas zum bloggen haben und dass sie mehr Aufmerksamkeit erhalten (z.B. Klicks). Bei den 43 Teilnehmenden an der Fragerunde im Diskussionsforum gab es auch eine ganze Reihe von Zielsetzungen, die keiner der bisher genannten Kategorien zuzuordnen ist, so dass sie nun einfach einzeln beschrieben werden – alle fallen in die Kategorie „sonstige konkrete Zielsetzun­ gen“: | „Zu zeigen, dass, bloß weil ich jung bin, es nicht bedeutet, dass ich Fotografie nicht genauso wertschätzen kann wie jemand, der doppelt so alt ist wie ich :)“ (2) | „ein paar Fotos in Magazine und auf Webseiten zu bringen (versuchen)“ (5) | „Ich versuche 365 Dinge loszuwerden, die ich nicht mehr brauche und fotografiere sie dazu jeweils“ (11) | Ich hoffe aus meinem 365­Projekt ein Fotobuch zu machen“ (14) | „Ich möchte mehr aus meinen Fotos machen“ (16) | „Ich möchte eine Sammlung schöner Portraits meiner Liebsten für die Galerie im Schlafzim­ mer machen“ (18) | „Als berufstätige, viel beschäftigte Mutter geht es darum, jeden Tag für mich selbst etwas Zeit zu nehmen“ (33) | „Ich möchte damit weitermachen meiner fünf Jahre alten Tochter den Spaß, die Welt durch das Objektiv zu betrachten zu vermitteln (außerdem liebe ich es, sie aus ihrer Perspektive zu sehen)“ (35) | „ein Portfolio zu erstellen, so dass ich ein „Hobby“ in eine Karriere verwandeln kann“ (37) Schließlich gibt es noch zwei Zielsetzungen, die eher allgemeine Motive sind und zu keiner der bisherigen Kategorien zu passen scheinen. So lautet eine Antwort, ein Ziel der Teilnahme sei es „meine Fotos zu teilen ohne mich zu sehr vor den anderen zu fürchten, weil ich nicht „gut genug“ bin (2) sowie „Spaß!!“ (42). 9.4 Diskussion Die Übersicht über die genannten Zielsetzungen der Teilnehmer/innen zeigt, dass sich das am häufigst genannte Motiv mit der Vorstellung beschäftigt, durch ein 365­Projekt etwas zu lernen. Das sollte Anbieter von Fotoplattformen eventuell überraschen, da es dort in Regel auch Tutori­ als oder ähnliches gibt, die gezielt für das Lernen und Kompetenzerweiterung in der Fotografie 70
  • 70. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 gedacht sind. 365­Projekte werden von Teilnehmer/innen also sehr häufig (auch) gestartet, weil sie durch die tägliche Teilnahme und den Austausch „gezwungen“ sind, sich mit der Fotografie auseinanderzusetzen. Es überrascht auf der anderen Seite, dass das leitende Motiv „Jeden Tag ein Foto“, dass stark auf Tagebuch­ähnliche Dokumentationen hindeutet, überhaupt nur von 12 Pro­ zent als Motiv genannt wird. Es ist hier einschränkend zu ergänzen, dass insbesondere bei einer solchen öffentlichen Darstel­ lung nicht unbedingt die eigentlichen Motive genannt werden (vgl. S. 14). Dennoch erhält man si­ cher einen guten Eindruck davon, mit welchen Anreizen und Argumenten man andere davon überzeugen könnte, an einem solchen oder auch ähnlichem Projekt mitzuwirken. Um jedoch Aussagen darüber zu erhalten, ob und wie gut die genannten Motive auch über den Projektverlauf hinweg „wirken“, d.h. ob Personen mit spezifischen Motiven eventuell öfter oder seltener als der Durchschnitt erfolgreich, d.h. ein Jahr lang und regelmäßig, am 365­Projekt teil­ nehmen ist hier offen. Beim Versuch festzustellen, ob die Teilnehmer/innen am 365­Projekt teil­ genommen haben, zeigte sich, dass nur ein Teil hierzu leicht zu recherchierbare „365­Project“­ Kategorien angelegte hatte die gut zeigten, wie lange durchgehalten wurde (also wieviele Bilder dort enthalten sind). Es zeigte sich jedoch leider, dass einige ihre Fotos nicht auf diese Weite sor­ tieren und damit unklar ist, ob und in welchem Ausmaß sie aktiv waren. Prinzipiell wären solche Daten und Analysen ein wichtigerer weiterer Schritt. Allerdings ist auch hier die Interpretation nicht trivial, denn vermutlich spielen nicht nur die (genannten) Motive beim Start, sondern auch andere Anreize, beispielsweise die Zahl der Freunde, die mitmachen, oder die der Kommentare und Kontakte, die im Projektverlauf entstehen, eine wichtige Rolle. 71
  • 71. Herausforderungen bei der Implementierung von Anreizsystemen 10 HERAUSFORDERUNGEN BEI DER IMPLEMENTIERUNG VON ANREIZ­ SYSTEMEN Sandra Schön In den vorhergehenden Abschnitten wurde bereits einige Male auf Herausforderungen und Pro­ bleme mit Anreizsystemen hingewiesen. In diesem Abschnitt sollen nun noch einmal gebündelt auf alle Herausforderungen hingewiesen werden. Dies soll auch dazu dienen, die entsprechenden Aspekte bei der Entwicklung eines Anreizsystems noch einmal detailliert betrachten zu können oder auch Fragestellungen für zukünftige Evaluierungen zu finden. 10.1 Herausforderungen im Überblick Um die unterschiedlichen Herausforderungen bei der Implementierung von Anreizsystemen zu sortieren, wurde in Abbildung 27 eine „Wirkungskette“ der Anreizsysteme skizziert: Sie reicht von der Zielgruppe, die erreicht werden soll, über deren unmittelbaren Aktivitäten, die durch An­ reize initiiert und unterstützt werden und auch zu weiteren Konsequenzen führen können, bis zur eigentlichen Zielsetzung der Anreizsystemeinführung. Abbildung 27: Wirkungskette von Anreizsystemen und Herausforderungen 10.2 Herausforderungen im Einzelnen Die in Abbildung 27 vorgestellten Herausforderungen werden im Folgenden ausgeführt. Passung der Anreize zur Zielgruppe Es gibt Anreize und Anreizsysteme, die kaum oder gar nicht zur Zielgruppe passen. Beispielswei­ se werden Personen, dies ist natürlich ein krasses Beispiel, die gerade eine Krebsdiagnose erhal­ ten haben und andere Betroffene, die Informationen und Zuspruch suchen, sich wenig für Beloh­ nungssysteme, Reputationssysteme oder Spiele interessieren, die sich auf Plattformen für Krebserkrankungen befinden. Besonders herausfordernd ist es, wenn es für Aktivitäten einer Zielgruppe bislang keine Anreize gibt: Wieso sollte ein Fussballer Videos über seine Trainingsein­ heiten veröffentlichen? Weshalb sollte jemand Fotos einer Fotodatenbank verschlagworten, die er weder braucht, noch die ihm gefallen? Besonders schwer ist es Personen zu einem Beitrag anzuregen, die in ihrem originären Anreiz­ system keinen Wert hat. So wird im Weblog Scholarlykitchen (2010) problematisiert, dass Be­ wertungs­ und Kommentarfunktionen bei wissenschaftlichen Publikationen, zum Beispiel im PloS­Archiv, kaum zu tatsächlich konstruktiven kritischen Beiträgen führen, so sei vielmehr auf­ fallend, dass 25 mal mehr Beiträge „4­5 Sterne“ als „0­2 Sterne“ erhalten würden. Der Autor be­ 72
  • 72. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 gründet es damit, dass die Forschung selbst wichtiger ist, als über die Forschung zu sprechen („Doing science is more important than talking about science.“). Gerade wenn es um (solche) Ak­ tivitäten gibt, die nicht zur Zielgruppe passen, werden oft (monetäre) Belohnungssysteme in Er­ wägung gezogen, beispielsweise für die Wissenschaftler, die öffentlich anderen Feedback geben sollen54 . Auch das passt jedoch oft nicht zur Zielgruppe und dem eigentlichen Anliegen. Herausforderung: Schummeln und Betrügen Je attraktiver ein Anreizsystem für den Einzelnen ist, desto größer ist der Anreiz zu schummeln und zu betrügen. Besonders die Belohnungs­, Reputations­ und Währungssysteme fordern Be­ trug geradezu heraus. Insbesondere, wenn darin materielle Werte verknüpft oder abhängig sind, also beispielsweise die Reputation in einem System mit Verkaufschancen im engen Zusammen­ hang steht (z.B. bei Ebay oder bei Hotelbewertungsportalen) ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass hier betrogen wird. „Feedback Padding“ ist das Erschleichen von günstigen Bewertungen und „Ballot Stuffing“ ist der Versuch, durch mehrmaliges Bewerten das Ergebnis zu beeinflussen (s. Schaffert u.a., 2009). Wettbewerber können auch bewusst durch bezahlte bzw. organisierte negative Bewertungen geschädigt werden bzw. deren Reputation durch positive Bewertungen beschönigt werden (Horton, 2009). Bei den Tourismusbewertungsplattformen sind solche Fälle bekannt geworden und führen u.a. zu Gerichtsprozessen und auch schon bereits 2007 zu einer Stellungnahme des Dachverbands HORTEC, wie man sich als Hotelier auf einer solchen Plattform zu verhalten hat (vgl. Schaffert, Güntner u.a. 2010, S. 45). Im Verkauf ist auch das Phänomen be­ kannt, dass viele günstige Produkte verkauft und positive Bewertungen und Reputation gesam­ melt werden, um dann in betrügerischer Absicht ein teureres Produkt anzubieten und dieses im schlechten Zustand zu liefern bzw. nicht zu liefern. Negativbewertungen werden dabei bewusst in Kauf genommen und fallen im sonst positiven Profil nicht auf (Horton, 2009). Herausforderung: Aufwand bleibt geringer als Ertrag Da die Entwicklung und Implementierung von Anreizsystemen, v.a. in ein bereits bestehendes System, aufwändig ist, insbesondere dann, wenn auch betrügerische Tätigkeiten mittelfristig be­ kämpft und verhindert werden müssen, stellt sich bei der Entwicklung eines Anreizsystems im­ mer die Frage der Relation von Aufwand und Ertrag. Was bringt die Implementierung des Anreiz­ systems? Was kostet sie, inklusive aller Folgekosten wie die Verhinderung von Betrug? Herausforderung: Kaltstartproblem und kritische Masse Die Theorie der „kritischen Masse“ ist eine bekannte und inzwischen auch empirisch gut nach­ weisbare Erklärung für das Phänomen, dass nur ein Teil der potentiell Interessierten und dies auch erst verzögert aktiv an Interaktionen im Web teilnehmen. Sie erklärt auch, warum beispiels­ weise rund 200 potentiell am Thema Interessierte (z.B. registrierte Nutzer/innen einer Diskussi­ onsplattform) vorhanden sein müssen, damit auch drei bis zehn Aktive darunter sind, die tat­ sächlich Beiträge schreiben (oder sich anderweitig aktiv beteiligen). Für viele Anreizsysteme, ins­ besondere solche, bei denen die Interaktion von Nutzer/innen eine wesentliche Komponente darstellt, führt dies zu Schwierigkeiten. Bei deutschsprachigen Diskussionsforen liegt die „kriti­ sche Masse“ von registrierten Nutzern, die erfüllt sein muss, dass einzelne beginnen, aktiv Beiträ­ ge schreiben, bei ungefähr 100 (Beck 2007): Bei keiner der von Beck untersuchten zirka 50 Com­ munity­Angeboten bzw. Sub­Gruppen von großen Community­Angeboten mit weniger als 80 re­ gistrierten Mitgliedern waren im Untersuchungszeitraum Aktivitäten im Forum nachweisbar (S. 68). Andere Untersuchungen weisen darauf hin, dass 20 bis 50 Interessierte benötigt werden, da­ mit eine ausreichende Interaktion stattfinden kann (Palme 1995, in Beck 2007, 69). Insgesamt, für das Web im Allgemeinen, kann das 90­9­1 Prinzip herangezogen werden, welches besagt, dass in einer Community 90 Prozent passive Zuschauer sind, die die Inhalte nur anschau­ en, 9 Prozent auf Inhalte reagieren und kommentieren und nur 1 Prozent Inhalte produziert. Auf­ grund von Untersuchen formulierte Nielsen (2006) die 90­5­0,1­Regel für Weblogs und die 99.8­ 0.2­0.003 für Wikis (Beck 2007, 48). 54 http://scholarlykitchen.sspnet.org/2010/05/12/social-media-and-science-wheres-the-incentive/ (2013-03-30) 73
  • 73. Herausforderungen bei der Implementierung von Anreizsystemen Herausforderung: Der Korrumpierungs- bzw. Crowding-Out-Effekt In einer häufig zitierten Studie kommen Lepper und Greene (1973) zu dem Ergebnis, dass Kinder im Kindergartenalter, die ursprünglich interessiert am Zeichnen waren, in einem Experiment durch eine externe Belohnung an Interesse verloren. Dieser Effekt wird im deutschen Korrumpie­ rungseffekt (engl. „overjustification“ oder auch „crowding­out“) genannt und wird in der„Motiva­ tion Crowding Theory“ erklärt (Frey & Jegen 2011): Bekommt man Belohnungen für etwas, an dem man interessiert ist, dämpft das unter Umständen die intrinsische Motivation. Es gibt auch Untersuchungen, die zu anderen Ergebnissen kommen, so können Belohnungen auch zu größe­ rem Interesse führen wenn sie an „Kompetenz“ geknüpft werden und nicht an eine Leistung (vgl. Rosenfield 1980; vgl. auch S. 14 in diesem Band). Es zeigt sich, dass materielle Anreize wie Geld oder Geschenke nicht in jedem Fall hilfreich sein müssen und mittelfristig zu weniger Aktivitäten (wenn dadurch die intrinsische Motivation verringert wird) führen können. Intrinsische, nicht­ monetäre Anreize wirken im Gegenteil häufig effektiver als Geldleistungen des Arbeitgebers (vgl. Weber 2006). Keineswegs müssen sie sich aber immer negativ auswirken (vgl. Eisenberger & Shanock 2003). Empfehlungen zu Anreizen wir die folgende „für Dummies“ ist also nicht unbe­ dingt Folge zu leisten: „For most members of your community, the camaraderie of like­minded people is enough. Still, it’s always a good idea to offer incentives to new members and reward the veterans for their loyalty.“ (Ng, 2011). Herausforderung: Zielkonflikte und falsche Botschaften Das Anreizsysteme muss Anreize für Aktivitäten setzen, die tatsächlich auch gewünscht werden. Dies klingt trivial, ist es aber nicht. Zwei Beispiele zeigen dies: | Ein Lawinenwarndienst ist daran interessiert, möglichst gute Fotos und Angaben über Schneeverhältnisse von einer Skitourengeher­Community zu erhalten. Er verfolgt dabei das Ziel, möglichst hochwertige, aktuelle und zuverlässige Lawinenwarnungen erstellen zu kön­ nen. Tatsächlich sind die Experten also daran interessiert, auch Fotos von Gefahrenstellen zu erhalten oder solche mit klaren Anzeichen für bevorstehende Abgänge. Es muss aber bei der Gestaltung des Anreizsystems auf jeden Fall der Eindruck vermieden werden, dass hochris­ kante Aufnahmen getätigt werden oder sogar „Shots von den Lawinen“ hochgeladen werden oder entsprechend gefährliche Aktivitäten unterstützt, statt vermieden werden. | Auch immer mehr Autoproduzenten entwickeln Apps, die den Service für die Kunden vergrö­ ßern sollen. Für die Unternehmen ist es von Interesse, so mehr über die Kunden und ihr Au­ tofahren zu erhalten, z.B. über ihr Fahrverhalten, Fahrstile oder Fahrzeiten. Doch mit wel­ chem Argument lassen sich Kundinnen und Kunden davon überzeugen, diese sensiblen Daten weiterzugeben? Naheliegend sind hier Anreize für Viel­ oder Schnellfahrer auszuloben: Man möchte ja auch möglichst viele Daten. Tatsächlich widerspricht das dem Image und der CI der Automobilkonzerne, die sich Sparsamkeit und Umweltschutz auf die Fahnen geschrieben ha­ ben. Bei der Automarke Mini wird eine App, genannt „Mini Link“55 speziell für alle Mini­Fah­ rer/innen angeboten, die dafür sorgen soll, dass sich Mini­Fahrer und damit auch ­Fans ken­ nenlernen und treffen können. Nun kann man darüber spekulieren, was mit den Daten der Nutzer/innen tatsächlich passiert. Vielleicht dient die App ja tatsächlich „nur“ dem Aufbau ei­ ner Fan­Gemeinschaft, Markenbindung etc. Zwar ist es reine Spekulation: Es wäre aber auch nicht verwunderlich, wenn die Daten auch für weitere Analysen verwendet werden. Es ist also wichtig, dass Anreize wirklich so gesetzt werden, dass das gewünschte Verhalten initi­ iert und verstärkt wird und dass damit keine falschen Botschaften entstehen. Herausforderung: Glaubwürdigkeitsverlust Schließlich gibt es gerade bei Belohnungssystemen, die Leistungen bezahlen, auch weitergehende Probleme: Die bezahlten Leistungen können für andere an Wert verlieren. Was ist beispielsweise eine Empfehlung eines Freundes für einen Künstler wert, wenn man weiß, er hat dafür Geld be­ kommen? Was sind einem die Empfehlungen dieses Angebots überhaupt noch wert56 ? Auch bei anderen Anreizsystemen kann es zu einem Glaubwürdigkeitsverlust kommen. Werden beispiels­ 55 https://itunes.apple.com/us/app/mini-link/id344238915?mt=8 (2012-12-15) 56 vgl. http://www.socialnetworkingwatch.com/2008/03/surrge-offers-i.html (2013-03-30) 74
  • 74. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 weise in Businessnetzwerken gegenseitig Empfehlungen ausgesprochen kann dies auch als abge­ sprochen wirken, „die beweihräuchern sich gegenseitig“, „eine Hand wäscht die andere“. 10.3 Spezielle Herausforderungen für unterschiedliche Anreizsysteme im Überblick Die einführend vorgestellten Anreizsysteme im Web bringen jeweils auch noch einige für sie typi­ sche Herausforderungen mit. In der Tabelle 28 haben wir diese überblicksartig zusammenge­ stellt, sie wurden zum Großteil bereits in den Ausführungen erwähnt und erläutert. Gemein­ schaftssystem Feedback- system Spiele Reputations- system Währungs- system Belohnungs- system Ungeeignet wenn... heterogene und konkurrie­ rende Teilneh­ mer/innen Illustration nicht zur Ziel­ gruppe passt die Zielgruppe nicht gerne spielt es nicht zum Charakter der Gemeinschaft passt kein Austausch von Leistungen vorgesehen ist Finanzierung der Belohnung nicht langfris­ tig möglich Herausfor­ derung Mobbing u.ä. kann demoti­ vierend wirken Games with a Purpose beim Einstieg frustrierend: Geringe Repu­ tation (v.a. wenn man Ex­ perte ist) häufig relativ hohe Hürden bei der Anmel­ dung Crowding-Out -Effekte ver­ meiden Tabelle 28: Systeme im Vergleich 75
  • 75. Entwicklung eines Anreizsystems 11 ENTWICKLUNG EINES ANREIZSYSTEMS Sandra Schön Bisher wurden einige Erfahrungen zusammengetragen, wie gut funktionierende Anreizsysteme gestaltet werden können und welche negativen Erfahrungen gemacht wurden bzw. wo Probleme und Herausforderungen liegen. Im abschließenden Kapitel wird nun versucht, ein Handlungsmo­ dell zu skizzieren, wie Anbieter von Webplattformen, die auf die ein oder andere Weise Interesse an Beiträgen von anderen haben, zu einem attraktiven, stimulierenden und funktionierenden An­ reizsystem gelangen. 11.1 Vorgehen Im Folgenden werden zunächst vorhandene Zugänge und Methoden bzw. Empfehlungen für die Implementierung oder den Aufbau von einzelnen Anreizsystemen beschrieben, beispielsweise werden so Empfehlungen für die Entwicklung eines Belohnungssystem in einer Firma beschrie­ ben oder auch Empfehlungen für den Aufbau einer Online­Community. In einem zweiten Schritt wird daraus ein (neues) Modell für die Entwicklung von Anreizsystemen für das Web entwickelt. Dazu wurden passende Empfehlungen und Schritte herausgegriffen oder entsprechend adaptiert und um weitere Empfehlungen ergänzt. Diese beruhen dabei auf den Hinweisen und Einsichten, die in den vorherigen Abschnitten beschrieben wurden. Ziel ist es dabei, ein Handlungsmodell für ein optimiertes Vorgehen mit den wesentlichen Überlegungen und Schritten zu erhalten, die bei der Entwicklung und Einführung von Anreizsystemen im Web bedacht werden sollten. 11.2 Empfehlungen für die Entwicklung eines Belohnungssystems Anreizsysteme sind, zumindest was die Zahl der Treffer bei der Literaturrecherche angeht, eine Domäne der Betriebswirtschaft. Wenn Anreizsysteme entwickelt werden, geht es hier in der Re­ gel um einen Interessenaustausch von Handelnden auf dem Markt, zum Beispiel von Firmen und Regierungsorganisationen (z.B. zur Minimierung des Treibstoffgasausstoß) oder zur Beschrei­ bung von Aushandlungsprozessen von Unternehmen. Die Literatur zur Gestaltung von Anreizsys­ temen konzentriert sich dabei in aller Regel auf eine besondere Zielgruppe, nämlich die Ange­ stellten und Mitarbeiter einer Firma. Hierzu gibt es eine Reihe von Sach­ und Fachbüchern, die Empfehlungen zur Gestaltung von unternehmensinternen Anreizsystemen geben und Prozesse beschreiben. Exemplarisch stellen wir hier die Empfehlung von McAdams (1996) vor. Er skizziert den Prozess des Designs einer Gruppenincentive­Plans in einem Unternehmen folgendermaßen (vgl. Abbildung 28). Abbildung 28: Design eines Gruppenincentive-Plans Quelle: McAdams, 1996, S. 146, eig. Übersetzung 76
  • 76. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 Die einzelnen Stufen beschreibt er dabei folgendermaßen (S. 146f, eigene freie Übertragung ins Deutsche): | Bestimme die Maßnahmen für jedes Ziel. | Bestimme die passenden organisatorischen Einheiten, die von der Maßnahme betroffen sind, darauf basierend, was möglich und sinnvoll ist. | Komme darüber ein, welcher Teil der Arbeitnehmer im Plan berücksichtigt werden sollen. | Setze die Ausgangssituation und die Ziele für jede Maßnahme fest. | Entscheide, ob es ein Risiko für Arbeitnehmer gibt, in welcher Höhe die Entlohnung sein muss, damit das Ziel jeder Maßnahme erfüllt wird und wie lange der Plan eingesetzt werden soll, bevor eine Bewertung erfolgt. | Mit Unterstützung der Finanzabteilung ist ein Geldbetrag anzusetzen, der die Zielerreichung wert ist. Für die Maßnahmen, bei denen ein Dollar­Betrag nicht bestimmt werden kann, soll die Zielerreichung in den Worten ausgedrückt werden. | Berechne den wahrscheinlichen Rücklauf für den Einsatz bei Zielerreichung (Return on In­ vestment). Wenn der Rücklauf nicht akzeptabel erscheint; passe den Plan entsprechend an. | Entwickle den Belohnungsplan (Auszahlungen). | Betrachte den Plan im Hinblick auf zwei Schlüsselelemente: Welche Ziellinie ergibt sich aus Sicht der Angestellten, ist sie motivierend? Gibt es einen Schutz vor einfachem Durchlaufen, der wichtig ist, um den projektierten Rendite zu erhalten? Betrachte auch die Beziehung zwi­ schen dem Gewinn der Organisation und den Auszahlungen des Plans. | Komme mit Führungsmannschaft des Unternehmens dann darin überein, dass es gerechtfer­ tigt ist, den Plan als Geschäftsstrategie aufzunehmen und es wert ist, die Unterstützung zu er­ halten. Bei der Übertragung dieses, oder ähnlicher, Modelle und Prozessbeschreibungen für die Entwick­ lung von Anreizsystemen ist zu beachten, dass es wichtige Unterschiede zwischen der Anreizge­ staltung bei Arbeitnehmern und unabhängigen Webnutzer/innen gibt: | Arbeitnehmer/innen erhalten grundsätzlich ein Gehalt für ihre Tätigkeit und sind damit, im Vergleich mit einem unabhängigen Webnutzer, relativ gebunden. Auch ist ein Webnutzer ver­ gleichsweise flexibler, weil er keine örtliche Gebundenheit kennt. | Arbeitnehmer/innen verzeihen Fehler im Anreizsystem, weil sie grundsätzlich gebundener sind. Zwar kann Arbeitsleistung und Motivation bei der Einführung eines problematischen Anreizsystems leiden und unter Umständen auch zu einzelnen Arbeitgeberwechseln führen, für Webanbieter ist es hingegen sehr schwierig, vergrätzte Mitwirkende wieder zurückzuge­ winnen. Dennoch geben die Hinweise und die Lektüre der Empfehlungen von McAdams (1996) und ande­ ren wichtige Hinweise und Fragestellungen, die auch bei der Entwicklung von Anreizsystemen für Webunternehmungen wichtig sein können: | Eine klare Definition von Ausgangslage und Zielsetzung der Maßnahme ist notwendig, auch um sie später bewerten zu können. | Aufwand der Implementierung und „Auszahlung“ eines Anreizsystem muss in Relation zum angestrebten Ziel (Gewinn) stehen. | Ein Anreizsystem sollte nicht dazu führen, dass Tätigkeiten, die eh schon gemacht werden, nun belohnt werden. 11.3 Empfehlungen zum Aufbau von Online-Gemeinschaften Für den erfolgreichen Aufbau von Online­Gemeinschaften werden die Schritte und Prozesse als wichtig betrachtet, die in Abbildung 29 zu sehen sind (aus Schaffert & Wieden­Bischof, 2009). Zentrales Prinzip ist dabei eine Einbindung (potentieller) Community­Mitglieder bei allen Schrit­ ten, weil eine Gemeinschaft als organisches System nicht gesteuert oder gebaut werden kann, sondern wachsen muss. 77
  • 77. Entwicklung eines Anreizsystems Abbildung 29: Erfolgreicher Aufbau von Gemeinschaften im Web – Empfehlungen für den Prozess. Quelle: Schaffert & Wieden-Bischof (2009) Für die Entwicklung von Anreizsystemen lässt sich daraus ableiten: | Anreizsysteme versuchen Verhalten zu steuern und zu beeinflussen, Online­Gemeinschaften bzw. Menschen sind jedoch organische Systeme, für die als Prämisse das „wachsen lassen“ gilt. Gerade Anreizsystem müssen vor und während der Implementierung mit den Nutzer/in­ nen diskutiert, mitgestaltet und von ihnen unterstützt werden, damit sie auch erfolgsverspre­ chend sein können. | Aus den Empfehlungen für den Aufbau von Online­Gemeinschaften sollte man auch überneh­ men, dass die Bedürfnisse der Zielgruppe wichtig sind, auch weil sich ihre Zielsetzungen von denjenigen der Plattform­ oder Angebotsbetreiber deutlich unterscheiden können. Wer sind eigentlich die Beteiligten und was wollen sie? Das sind wichtige Fragen. 11.4 Empfehlungen zur Entwicklung von Crowdsourcing-Aktivitäten Es gibt zwar inzwischen etliche Beschreibungen des Phänomens Crowdsourcing, allerdings gibt es nur wenige Untersuchungen in Form von Meta­Analysen, welche Strategien hilfreich sind und welche weniger. Für den Bereich der Open Innovation mit Crowds beschreibt Gassmann (2010) drei Dimensionen: den „persönlichen Nutzen“ aus Sicht der Beteiligten, die „Verteilungsgerech­ tigkeit“, also inwieweit die Befragten „die Aufteilung von Kosten/Nutzen zwischen dem Unter­ nehmen und den Teilnehmern als gerecht sehen“ (S. 67) und die „Prozessgerechtigkeit“, dass die Teilnehmer/innen das Gefühl haben „dass sie ernst genommen werden, dass sie in den Abläufen und Entscheidungen angemessen mitbestimmen können“ (S. 67). Aus den Berichten und der Literatur zu Crowdsourcing lassen sich folgende wichtige Aspekte als Fragen ableiten, die bei der Entwicklung von Crowdsourcing­Aktivitäten gestellt werden sollten (vgl. Schön, Steinmann u.a. 2012, S. 14): | Wie schafft es das Projekt, möglichst viele aktiv einzubinden (z.B. durch Berücksichtigung un­ terschiedlicher Technologien, Plattformen)? | Was sind die Motivationsfaktoren der Teilnehmer/innen, warum diese freiwillig mitmachen? | Welchen Aufwand betreiben die Teilnehmer/innen? Müssen Teilnehmer/innen ggf. weitere Aufwendungen tragen? (Kosten für Ausstattung, Apps, weiteres?) | Sind sich die Beteiligten (in jedem Fall) über die Art ihres Beitrags am Gesamtprojekt be­ wusst? Sind die „Teilnahmeregeln“ transparent und fair? | In welcher Weise profitieren die Beteiligten von den Ergebnissen des Projekts? 11.5 Empfehlungen zur Entwicklung eines Reputationssystems In der Studie zu Reputation und Feedback wurde auch ein Entwicklungsmodell für die Entwick­ lung eines Reputationssystems erstellt (Schaffert, Güntner, Lassnig & Wieden­Bischof (2010), es basiert auf Berichten und Analysen von existierenden Reputationssystemen und ihren Einführun­ gen. 78
  • 78. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 Möchte man in einer neuen oder bereits bestehenden Community ein Reputationssystem initiie­ ren bzw. gestalten, sollte man sich demnach zunächst klar darüber werden, welcher Blickwinkel generell auf das (geplante) System gelegt werden soll. Betreiber/innen eines Netzwerks müssen sich daher in erster Linie darüber im Klaren sein, welche Ziele mit einem Reputationssystem er­ füllt werden sollen, dass Nutzer/innen im System „Reputation“ erlangen können und welche Kon­ sequenzen das haben kann. In Abbildung 30 wurden einige grundlegende Überlegungen zusam­ mengestellt (in Anlehnung an Schaffert & Wieden­Bischof, 2009; Dellarocas, 2009; Kirtland & Schiff, 2008; Glass 2008). Es sind nicht allein technologischen Fragestellungen, sondern sie be­ schäftigen sich vorrangig mit sozialen Aspekten und Mechanismen von Reputationssystemen und inwieweit diese gewünscht sind und gestaltet werden sollen. Abbildung 30: Entwicklung von Reputationssystemen im Überblick Quelle: Schaffert, Güntner, Lassnig & Wieden-Bischof (2010) Für die Entwicklung von Anreizsystemen allgemein (Reputationssysteme sind ja nur eine Varian­ te davon) sind dabei von Interesse: | Einige Dinge müssen grundlegend geklärt oder definiert ein: Was sind die Ziele einer Gemein­ schaft, was sind Ziele der Betreiber? Welchen Charakter hat die Gemeinschaft? | Zudem ist es allgemein hilfreich, sich Gedanken dazu zu machen, welche Aktivitäten Nut­ zer/innen bislang (eh) schon ausführen und ob diese Beiträge genutzt werden können. 11.6 Handlungsmodell zur Entwicklung eines Anreizsystems Die aufgeführten Empfehlungen, Fragestellungen und Modelle werden abschließend in ein Hand­ lungsmodell zur Entwicklung eines Anreizsystems überführt (siehe Abbildung 31). Dabei werden jeweils die wichtigen Schritte und zentrale Fragestellungen genannt. 79
  • 79. Entwicklung eines Anreizsystems Abbildung 31: Handlungsmodell zur Entwicklung eines Anreizsystems Wichtiges Prinzip: Einbindung der Gemeinschaft und von Nutzer/innen Wenn es sich bei Webunternehmungen um eine Online­Gemeinschaft handelt, ist es essentiell, dass die Mitglieder in Überlegungen, Entwicklungen und die Implementierung eines (neuen) An­ reizsystem eingebunden sind. Wenn es sich um Webanwendungen handelt, bei denen die einzel­ nen Nutzer/innen kaum aktiv vernetzt sind oder werden sollte ebenso auf ausgewählte Nut­ zer/innen zurückgreifen: Die Auswahl und die Kommunikation mit „Lead­Usern“, also Personen, die ihre Anwendung intensiv nutzen, sind eine wichtige Informations­ und Feedbackquelle, um Konsequenzen ihrer Ideen und Entwicklungen einschätzen zu können. Für alle im folgenden auf­ gezählten Schritte gilt also: Binden Sie die Online­Gemeinschaft und/oder ausgewählte Nut­ zer/innen aktiv bei Ihren Überlegungen mit ein. Vorbereitung Bevor über ein (neues) Anreizsystem nachgedacht wird, sollten grundlegende Fragen für das Webangebot geklärt sein bzw. kurz, bündig und eindeutig beantwortet werden können: Welche Ziele verfolgt der Betreiber eines Angebots? Welche Zielsetzung verfolgen die Nutzer/innen oder Community­Mitglieder? Bei dieser ersten Klärung werden u.U. auch Zieldifferenzen deutlich, die aber hilfreich sind für die weitere Entwicklung. Gerade bei Community­Anwendungen ist es er­ gänzend hilfreich, wenn die Wettbewerbskultur der Community beschrieben wird: Ist es eine stark kooperativ­unterstützende oder eine eher kompetitive Gemeinschaft (z.B. von Online­Spie­ lern oder Sportlern)? Beschreibung von Ziel und Zweck des Anreizsystems Nach den vorbereiteten Schritten geht es um das eigentliche Ziel: Was wird denn eigentlich ge­ wünscht? Was soll erreicht werden? Welche Ziele werden verfolgt, welches Ergebnis ist ge­ wünscht? Die Beschreibung der gewünschten Aktivitäten oder des gewünschten Ergebnis sollte dabei präzise sein. Eine Formulierung wie „die Leute sollen unsere Anwendung öfter nutzen“ oder „die Leute sollen mehr Inhalte produzieren“ ist dabei zu unpräzise. Hilfreich ist hier evt. die einführende Darstellung der Informationen und Inhalte, die Gemeinschaften und Nutzer/innen 80
  • 80. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 erbringen können (siehe Abbildung 1, S. 9). Zusätzlich sollte der Umfang und auch die Qualität der erwünschten Aktivitäten beschrieben werden. Es sollten also auch folgende Fragen beant­ wortet sein: Welche Inhalte, Daten, Informationen werden benötigt? In welcher Qualität? In wel­ chem Umfang? Bis zu welchem Zeitpunkt? Eine brauchbare Formulierung ist beispielsweise für ein Kundenportal: „Wir möchten jeden Tag mindestens eine neue, authentische Geschichte mit mindestens fünf Sätzen, am besten auch mit einem Foto, eines zufriedenen Kunden in unserem Portal veröffentlichen, wobei es sich dabei um möglichst unterschiedliche Kunden­Typen han­ deln soll“. Im zweiten Schritt ist es wichtig zu klären, wie bisher das gesetzte Ziel erreicht wird. Wie oft kommt es bislang vor, dass die gewünschte Aktivität auftritt? Wird die gewünschte Aktivität bis­ her bereits unterstützt, ggf. mit welchem Aufwand und welchem Erfolg? Hier ist es sinnvoll, Per­ sonen zu fragen, warum sie eigentlich so wie gewünscht verhalten – oder eben andere zu fragen, warum sie sich eben genau nicht so verhalten. Als drittes gehört zur Aufgabenbeschreibung für diejenigen, die sich über die Gestaltung eines Anreizsystems Gedanken machen sollen auch ein klarer Hinweis, wieviel die Zielerreichung wert ist: Wieviel Zeit darf sie kosten? Wieviel Aufwand darf anfallen? Die Antwort: „so wenig wie mög­ lich“ ist hier nicht hilfreich und ausreichend. Konzeptionelle Beschreibung (von Alternativen) Bisher ist klar, welche Aktivitäten gewünscht sind und die bisherigen bezüglichen Aktivitäten und Erfolge sind definiert – dann mal her mit den guten Ideen und Konzepten! Wie bereits er­ wähnt wurde, ist es hilfreich, in dieser Phase der Entwicklung auch ein wenig „herumzuspinnen“, kreative und auch verrückte Ideen zu sammeln und entstehen zu lassen. Gerade weil Anreizsyste­ me den Kern von Gemeinschaften, ihren Zielsetzungen und Werten betreffen, sollte jedoch über­ legt werden wie groß der Einschnitt und die Veränderung denn wirklich sein muss. Explizit muss an dieser Stelle darauf hingewiesen werden, dass es unter Umständen schon völlig ausreichen kann, um eine Verhaltensänderung zu erzeugen, wenn es publik und erklärt wird, dass genau eine spezifische Verhaltensweise gewünscht wird. Beispielsweise sammelt eine Foto­Community des Alpenvereins jahrelang munter Fotos von ihren Bergtouren und Vereinsaktivitäten. Wirklich interessant wären für den Vereinsvorstand und Financier des Angebots jedoch Meldungen und Fotos von reparaturbedürftigen Steigen und Einrichtungen des Vereins. Ein Hinweis darauf, dass genau solche Fotos gefragt sind, kann ausreichen, dass diese verstärkt hochgeladen werden. Es kann sogar dazu führen, dass nun genau solche Personen angezogen werden und mitmachen wol­ len, die Spaß daran haben, systematisch Touren abzugehen und nach kaputten Steigen zu suchen, um diese im Portal zu veröffentlichen. Wenn die Zielsetzung aber bereits kommuniziert und klar ist, und nun eigene Ideen für ein neues oder erweitertes Anreizsystem entwickelt werden sollen, gibt es keine klaren Richtlinien, aber ein paar Vorschläge für geeignete Verfahrensweisen. | Zunächst kann recherchiert und gesammelt werden, wie Mitbewerber/innen (erfolg­ reich/er?) dafür sorgen, dass die gewünschten Aktivitäten eintreffen. Der Fokus sollte dabei nicht unbedingt sehr eng sein, unter Umständen finden sich auch hilfreiche Ideen aus ande­ ren Branchen und Zusammenhängen. | In Rahmen von Ideenwerkstätten können kreativ, aber systematisch, Ideen gesammelt, aus­ gewählt und ausgearbeitet werden. Hier kann zunächst einmal „gesponnen werden“: Wie kann ich das Ziel mit einem Belohnungssystem erreichen? Wie kann ich das Ziel mit einem Reputationssystem erreichen? Wie kann ich das Ziel mit einen …? – Zum einen hilft dieses Vorgehen, ein Verständnis davon zu erhalten, was zur eigenen Herausforderung passt, zum anderen eröffnen sich hier auch unter Umständen neue Zugänge. | Die Nutzer/innen und die Community aktiv einzubinden, kann unter Umständen auch bedeu­ ten, sie nach ihren Vorschlägen und Ideen zu befragen. Welches Instrument hier passend ist, Wettbewerb um die beste Idee, ein offenes Forum zur Debatte, ein Chat oder ein Lead­ User­Treffen, muss dabei diskutiert werden. 81
  • 81. Entwicklung eines Anreizsystems Zu der konzeptionellen Beschreibung des Anreizsystems gehören dabei zwei weitere Fragen: So muss bei der Beschreibung ausgeführt werden, warum und in welcher Weise das Anreizsystem dafür sorgen wird, dass sich das Verhalten bzw. die Aktivitäten der Nutzer/innen entsprechend ändern. Eine Begründung ist also gefragt bei der Antwort auf die Frage: Welche Änderungen ge­ ben sich dadurch im System? Schließlich gehört zur Konzeptbeschreibung auch, welche Maßnah­ men dadurch konkret notwendig sind und wie aufwändig diese Änderungen sein werden. Wenn ich z.B. jedem Kunden der ein positives Erlebnis schildert einen Einkaufsgutschein schicken möchte, muss ich den entsprechenden Aufwand kalkulieren, beispielsweise wäre es sinnvoll, sei­ ne Anschrift zu erfragen, die Registrierung müsste dann ggf. erweitert werden. Prognosen und Risikomanagement Ist ein Konzept oder sind mehrere alternative Konzepte entwickelt worden, sollte in einem zwei­ ten Schritt diskutiert werden, welcher Erfolg und welche Auswirkungen erwartet werden kön­ nen: Welche Entwickelungen lassen sich prognostizieren, welche Risiken und Gefahren birgt der Vorschlag? Um dies detailliert beantworten zu können, helfen folgende Fragestellungen: | Wie gut wird das Ziel erreicht werden? Wieviele fühlen sich angesprochen? Wie viele werden ihr Verhalten ändern? Wer fühlt sich überhaupt angesprochen? Ist das die richtige Zielgrup­ pe? – Es kann durchaus sein, dass an dieser Stelle erst klar wird, dass der Vorschlag vielleicht zu Veränderungen führt, dass diese aber so gar nicht erwünscht sind. | Dann sorgen viele Anreizsysteme, v.a. dann, wenn damit Reputation, Berechtigungen oder Be­ lohnungen verknüpft sind, immer auch zu Betrug und den Versuch, zu schummeln. In wel­ chem Ausmaß kann das passieren? Welche Verhaltensweise sind hier denkbar? Wie aufwän­ dig ist es, Betrug zu unterbinden? Damit verbunden ist auch die Frage: Wie kann sich das (neue) Anreizsystem noch auswirken? Es kann beispielsweise sein, dass bisher Aktive damit „verprellt“ werden, weil sie sich nun benachteiligt fühlen oder weil sie das Gefühl haben, dass es „nicht passt“. Welche negative Folgen sind denkbar, in welchem Umfang und mit welchen Auswirkungen? Eine hilfreiche Fragestellung kann dabei auch sein: Was vermitteln wir mit dem (neuen) Anreizsystem? Passt die Botschaft zu uns (dem Angebot, dem Unternehmen, den bereits Aktiven? | Schließlich werden aus diesen weiteren Folgen auch weitere Kosten und Aufwände möglich. Als dritte Frage steht hier folglich: Wie groß ist der Gesamtaufwand? Welche fixen Kosten gibt es (für die Implementierung)? Welche laufenden Kosten (für die Aufrechterhaltung, z.B. die Belohnungen oder den Aufwand, Betrug zu verhindern) Spieltheorien und spieltheoretische Ansätze könnten u.U. geeignet sein, die Auswirkungen von Anreizsystemen besser einzuschätzen bzw. zu simulieren, allerdings scheint es hier erste Versu­ che zu geben (vgl. Lin, Zhao & Liu, 2008). Implementierung und Begleitmaßnahmen Bei der Einführung eines Anreizsystems ist es nicht alleine mit einer technischen Implementie­ rung getan, Kommunikation an allen Ecken und Enden steht in aller Regel an. Je größer der Ein­ griff ist, desto ausgiebiger sollte auch die Kommunikationsarbeit sein. Begleitmaßnahmen für die Implementierung können neben ausreichenden schriftlicher Information auch weitergehende Maßnahmen, z.B. Schulungen, Imagevideos etc. sein. Evaluation und Kontrolle Auch wenn noch so vieles im Vorfeld diskutiert wurde und abgewogen wurde: Manchmal kommt es anders, als man denkt. Eine Erfolgskontrolle und Evaluation des Geschehens sollte dabei nicht nach Abschluss einer gewissen Phase vorgenommen werden, sondern gehört zur Einführungs­ phase dazu. In Abhängigkeit der Ziele und Konzepte müssen hierzu engmaschig analysiert wer­ den, wie das Anreizsystem wirkt. 82
  • 82. In: Macht mit im Web! – Social Media Reihe Band 6 83
  • 83. Ausblick: Es bleibt spannend 12 AUSBLICK: ES BLEIBT SPANNEND Sandra Schön Als wir im Antrag für das „Salzburg NewMediaLab – The Next Generation“ die Forschungsfrage formulierten, die dieser Studie vorausgeht, gab es nur sehr wenige Untersuchungen und Berichte dazu, wie Anreizsysteme im Web funktionieren. Zwar hat sich diese Situation insofern geändert, dass die Zahl der Beiträge angewachsen ist, es also mehrere Versuche gibt, sich systematisch mit den Motivationen von Nutzer/innen und den Auswirkungen von Anreizen zu beschäftigen. Den­ noch gibt es nun, beim Abschluss dieser Arbeit, immernoch keine weitere veröffentlichte Arbeit, die versucht hat, eine möglichst breite Zusammenstellung der Systeme und ihrer Wirkungen oder auch allgemeine Handlungsanweisungen für Anreize im Web zu entwickeln. Es wäre schön, wenn diese Arbeit hier Impulse setzen kann. Die Forschung zur Wirkung von Anreizsystemen im Web ist also denkbar jung. Als eine Heraus­ forderung zeigt sich auch, dass, anders als es realen Leben, in dem es vergleichsweise tradierte Anreizsysteme und Verfahren gibt (z.B. im Berufsleben, beispielsweise in der Wissenschaft), das Web und die technologische Entwicklung hier immer wieder neuartige Systeme und auch Anreiz­ logiken zu erfinden scheint. Obwohl eine Studie wie die vorliegende in der Absicht entsteht, ein wenig Überblick zu gewinnen und erste Fragen beantworten zu können, zeigt sich auch dieses Mal wieder, dass sich durch die intensive Beschäftigung mit einem Thema eine ganze Reihe neuer Fragen entwickeln. Für mich hat sich dies insofern ausgewirkt, dass ich gehörig Respekt erhalten habe vor der Idee, mit der Entwicklung oder Adaption von Anreizsystemen in existierenden, be­ reits erfolgreichen Systeme einzugreifen. Auf der anderen Seite macht es das gerade auch so spannend, dass Anreizsysteme keine triviale Sache sind und das Verhalten von Menschen nicht ohne weiteres und beliebig beeinflusst und gesteuert werden kann, dass sie eben nicht linear, kausal, rational und fremdbestimmt agieren. Auch zukünftig ist zu erwarten, dass sich vieles im Feld der Anreizsysteme entwickeln wird. Die große Dynamik sowie die Aufmerksamkeit, mit der die Web­Industrie sich um Anreizsysteme be­ müht zeigt sich auch in der Tatsache, dass Recherchen nach wissenschaftlicher Literatur, bei­ spielsweise via Google Scholar relativ viele Suchergebnisse aufführen, die Patentbeschreibungen im Feld sind. Es bleibt spannend! 84
  • 84. 13 ANHANG 13.1 Literatur | Abdul­Rahman, Alfarez & Hailes, Stephen (2000). Supporting trust in virtual communities. In: Proc. Hawaii Int’l Conf. System Science HICSS­33. | Adler, Thomas & de Alfaro, Luca (2007). A Content­Driven Reputation System for the Wikipedia. In: WWW 2007 / Track: E­Applications, Session: E­Commerce and E­Content. Online zugänglich unter: http://www2007.org/papers/paper692.pdf [2009­12­10] | von Ahn, Luis & Dabbish, Laura (2004). Labeling Images with a Computer Game. In ACM Confe­ rence on Human Factors in Computing Systems (CHI), 2004, pp 319­326. | von Ahn, Luis & Dabbish, Laura (2004). Labeling Images with a Computer Game. In ACM Confe­ rence on Human Factors in Computing Systems (CHI), 2004, S. 319­326. | von Ahn, L., Ginosar, S., Kedia, M., Liu, R. & Blum, M. (2006): Improving Accessibility of the Web with a Computer Game. Proceedings of the SIGCHI conference on Human Factors in computing systems table of contents, Montréal, Québec, Canada, SESSION: Games table of contents, 79­82. | Akerlof, George A. (1970). The Market for "Lemons", in: Quarterly Journal of Economics, Vol. 84 (1970), S. 488­500. | Ames, M. & Naaman, M. (2007). Why we tag: Motivations for annotation in mobile and online me­ dia. Paper presented at the CHI 2007, San Jose, CA. URL: http://dl.acm.org/citation.cfm? id=1240772 [2009­12­10] | Barnard, C. I. (1938). The functions of the executive. Cambridge, MA: Harvard University Press. | Bartle, Richard (1996). Hearts, Clubs, Diamonds, Spades: Players who suit MUDs. MUSE Ltd, Col­ chester, Essex, UK. Online zugänglich unter: http://www.mud.co.uk/richard/hcds.htm [2009­12­ 17] | Beck, Timo (2007). Web 2.0: User­Generated Content in Online Communities – A theoretical and empirical investigation of its Determinants. Hamburg: Diplomica Verlag. | Boos, Margarete & Jonas, Kai J. (2008). Medienvermittelte Kommunikation. In: B. Batinic & M. Ap­ pel (Hrsg.), Handbuch Medienpsychologie, Berlin: Springer, 195­217. | Boyd, Danah Golder, Scott & Lotan, Giad (2010). Tweet, Tweet, Retweet: Conversational Aspects of Retweeting on Twitter. In:Proceedings of the 43rd Hawaii International Conference on System Sciences. | Buchem, Ilona; Appelt, Ralf; Kaiser, Sascha; Schön, Sandra & Ebner, Martin (2011). Blogging und Microblogging – Anwendungsmöglichkeiten im Bildungskontext. In: Martin Ebner & Sandra Schön (Hrsg.), Lehrbuch zum Lernen und Lehren mit Technologien. Online zugänglich unter: http://l3t.tugraz.at/index.php/LehrbuchEbner10/article/view/63 [2012­12­10] | Campbell, Donald (2010). Incentives: Motivation and the Economics of Information. Cambridge: Cambridge University Press. | Clark, P. B. & Wilson, J. Q. (1961). Incentive system: A theory of organization. Administrative Science Quarterly 6, 129­166. | Consolvo, S., Smith, I.E., Matthews, T., LaMarca, A.,Tabert, J., and Powledge, P. (2005) Location Disclosure to Social Relations: Why, When, & What People Want to Share. In Proc. CHI’05. ACM Press, 2005, – 81­9. | Das, T.K. & Bing­Shueng, Teng (1996). Risk Types and interfirm alliance structures. In: Journal of Management Studies 33(6), S. 827­843. | de Valck, Kristine; van Bruggen, Gerrit & Wierenga, Brend (2009). Virtual Communities: A marke­ ting perspective. In: Decision Support Systems 47,185­203 85
  • 85. | Dellarocas, Chris (2009). The Many Faces of Reputation: Towards a discipline of Web 2.0 reputati­ on system design. ICORE’09 Präsentation. Online zugänglich unter: http://www.slideshare.net/harrikipper/the­many­faces­of­reputation­towards­a­discipli­ ne­of­web­20­reputation­system­design [2009­06­26] | Diakopoulos, N. & Chiu, P. (2007). PhotoPlay: A Collocated Collaborative Photo Tagging Game on a Horizontal Display. In: Proceedings addendum of User Interface Software Technology (UIST). Ne­ wport, Rhode Island, October 2007. | Dollman, Rebecca (1996). Incentive Systems and Their Influence on the Capacity for Change. In: Journal of Extension, Volume 34, Number 3, UOnline zugänglich unter: http://www.joe.org/joe/1996june/rb1.php [2009­12­10] | Eisenberger, R. & Shanock, L. (2003). Rewards, Intrinsic Motivation, and Creativity: A Case Study of Conceptual and Methodological Isolation. In: Creativity Research Journal, 15, 121­130. | Feldman, M. & Chuang, J. (2005). Overcoming Free­Riding Behavior in Peer­to­Peer Systems ACM Sigecomm Exchanges, 6(1). | Frey, B.S. & Jegen, R. (2001) "Motivation Crowding Theory" Journal of Economic Surveys 15(5), 589–611. | Forte, A. & Bruckman, A. (2005). Why Do People Write for Wikipedia? Incentives to Contribute to Open­Content Publishing. In: GROUP 05 Workshop: Sustaining Community: The Role and Design of Incentive Mechanisms in Online Systems. Sanibel Island, FL Online zugänglich unter: http://ci­ teseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=45149EC86F79BFC3427F409B7F829101? doi=10.1.1.120.7906&rep=rep1&type=pdf [2009­12­10] | Glahn, Christian (2009). Contextual support of social engagement and reflection on the Web. Heer­ len: Open Universiteit Nederland. | Glahn, Christian, Specht, Marcus, & Koper, Rob (2009). Visualisation of interaction footprints for engagement in online communities. In: Educational Technology & Society, 12 (3), 44­57. | Glasersfeld, Ernst von (1997). Radikaler Konstruktivismus. Frankfurt a. M.: Suhrkamp. | Glass, Bryce (2008). Designing your reputation system. Online zugänglich unter: http://www.sli­ deshare.net/soldierant/designing­your­reputation­system (Folie 26ff) [2008­11­08] | Gomes, N.; Merugu, D.; O'Brien, G.; Mandayam, C.; Yue, J.; Atikoglu, B.; Albert, A.; Fukumoto, N.; Liu, H.; Prabhakar, B. & Wischik, D. (2012). Steptacular: an incentive mechanism for promoting well­ ness, COMSNETS 2012: 1­6. Online zugänglich unter: http://www.stanford.edu/~balaji/papers/steptacular.pdf – [2012­12­04] | Goh, Dion Hoe­Lian; Ang, Rebecca P.; Chua, Alton Y.K. & Lee, Chei Sian (2009). Why We Share: A Study of Motivations for Mobile Media Sharing. In: Active Media Technology, Lecture Notes in Computer Science Volume 5820, New York: Springer, 195­206. | Green, Kesten C. & Armstrong, J. Scott (2004). Structured Analogies for Forecasting. Monash Uni­ versity, University of Pennsylvania. Online zugänglich unter: http://www.forecastingprinciples.­ com/paperpdf/Structured_Analogies.pdf [2011­08­30] | Groh, Georg (2007). Groups and Group­Instantiations in Mobile Communities – Detection, Mode­ ling and Applications. In: ICWSM’2007 Boulder, CO, USA. Online zugänglich unter: http://ww­ w.icwsm.org/papers/2­­Groh.pdf [2009­12­10] | Graeber, David (2012). Schulden. Die ersten 5.000 Jahre. Stuttgart: Cott'sche Buchhandlung. | Grobholz, Mario (2008). Begriffsdefiniton: Image, Status, Ruf und Reputation. Online zugänglich unter: http://blog.myonid.de/2008/01/reputation­wo­kommt­sie­eigentlich­her/ [2009­12­10] | Hercheui, Magda D. (2011) A literature review of virtual communities: the relevance of understan­ ding the influence of institutions on online collectives. Information, Communication and Society, 14 (1). S. 1­23. 86
  • 86. | Hippel, E.v. (1986): Lead Users. A Source of novel product concepts, in: Management Science, Vol. 32, S. 791­805. | Horton, James L. (2009). Reputation Systems and the Internet. Online zugänglich unter: http://www.online­pr.com/Holding/Reputation_Systems.pdf [2009­12­10] | Joinson, A.N. (2008). ‘Looking at’, ‘Looking up’ or ‘Keeping up with’ People? Motives and Uses of Facebook. In Proc. CHI’08. ACM Press,1027­1036. | Kahnemann, Daniel (2003). A Psychological Perspective on Economics. In: American Economic Re­ view, 93 (2), 162­168. | Kim, Amy Jo (2001). Community Building – Strategien für den Aufbau erfolgreicher Web­Commu­ nities. Bonn: Galileo Press. | Koivisto, E.M. (2007). Mobile Games 2010. Nokia Research Center. Online zugänglich unter: http://h.handlers.cn/new_down/upload/2009­06/kpqxda125824_86535.pdf [2009­12­10] | Kollock, Peter (1999). The Economies of Online Cooperation: Gifts and Public Goods in Cyber­ space. In: Marc Smith & Peter Kollock (Hrsg.) Community in Cyberspace. London: Routledge. On­ line zugänglich unter: http://www.sscnet.ucla.edu/soc/faculty/kollock/papers/economies.htm [2009­12­10] | Lepper, Mark R. & Greene, David (1973). Undermining Children's intrinsic interest with extrinsic reward: a test of the „overjstification“ hypothesis. In: Journal ol Personality and Social Psychology 1973, Vol. 28, No. 1, 129­137. Online zugänglich unter: http://scholar.google.de/scholar?q=over­ justification&hl=de&as_sdt=0&as_vis=1&oi=scholart&sa=X&ei=vfDMUJvEC4v4sgbEp4HIDw&ved =0CDIQgQMwAA [2009­12­10] | Lin, W. S.; H.;Zhao, V. & Liu, K.J.R. (2008). A game theoretic framework for incentive­based peer­to­ peer live­streaming social networks, In: IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2141­2144 2008. Online zugänglich unter: http://www.google.de/url? sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=8&cad=rja&ved=0CIUBEBYwBw&url=http%3A%2F %2Fsig.umd.edu%2Fpublications%2FLin_ICASSP_200804.pdf&ei=7nK6UO_eF4Wa1AWCoY­ GADw&usg=AFQjCNHfYjlyvHDxvEJi4jEZLH7ce1Tthw [2012­12­10] | Lindqvist, Janne, Cranshaw, Justin; Wiese, Jason; Hong, Jason & Zimmerman, John (2011). I’m the Mayor of My House: Examining Why People Use foursquare – a Social­Driven Location Sharing Ap­ plication. In: CHI 2011 Session: Location Sharing. 2409­2418. Online zugänglich unter: http://ww­ w.google.de/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&ved=0CDMQFjAA&url=http%3A %2F%2Fwww.cs.cmu.edu%2F~jasonh%2Fpublications%2Fchi2011­foursquare­ final.pdf&ei=MhUQUZLTCKSE4gTDy4HIAQ&usg=AFQjCNGNBX1HVF04XMnVdFQaQVTEim41WA &bvm=bv.41867550,d.bGE&cad=rja [2012­12­10] | Ling, K.; Beenen, G.; Ludford, P.; Wang, X.; Chang, K.& Cosley, D. et al. (2005). Using social psycholo­ gy to motivate contributions to online communities Journal of Computer­Mediated Communicati­ on, 10(4). Online zugänglich unter: http://jcmc.indiana.edu/vol10/issue4/ling.html [2009­12­10] | Mayring, P. (2003). Qualitative Inhaltsanalyse. Grundlagen und Techniken. Weinheim: Beltz. | McAdams, Jerry L. (1996). The Reward Plan Advantage. San Francisco: Jossey Bass. | McHugh, James A. M. & Deek, Fadi, P. (2005). An incentive system for reducing malware attacks. Communications of the ACM, Volume 48 Issue 6, June 2005, 94­99. | Ng, Deborah (2011). Online Community Management For Dummies. New York: Wiley & Sons. Aus­ zug zugänglich unter: http://www.dummies.com/how­to/content/how­to­use­incentive­pro­ grams­to­grow­your­online­.html [2012­12­10] | Nielsen, J. (2006). Participation Inequality: Encouraging more users to contribute. In: Jakob Niel­ sen's Alertbox, October 9, 2006. Online zugänglich unter: http://www.useit.com/alertbox/partici­ pation_inequality.html [2009­12­10] | Laguilles,, Jerold S.; Williams, Elizabeth A. & Saunders, Daniel B. (2011). Can Lottery Incentives Boost Web Survey Response Rates? Findings from Four Experiments. In: Research in Higher Edu­ 87
  • 87. cation, August 2011, Volume 52, Issue 5, 537­553. Online zugänglich unter: http://link.springer.­ com/content/pdf/10.1007%2Fs11162­010­9203­2 (2012­12­13) | Lefrancois, Guy R. (1994). Psychologie des Lernens. Berlin: Springer. | Lewis, Gregory (2010). Asymmetric Information, Adverse Selection and Online Disclosure: The Case of eBay Motors). Online zugänglich unter: http://ssrn.com/abstract=1358341 oder http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1358341 [2012­12­10] | O'Reilly, T. (2005). What Is Web 2.0 – Design Patterns and Business Models for the Next Generati­ on of Software. Online zugänglich unter: http://oreilly.com/web2/archive/what­is­web­20.html [2009­12­10] | Oleson, David; Sorokin, Alexander; Laughlin, Greg; Hester, Vaughn; Le, John & Biewald, Lukas (2011). Programmatic Gold: Targeted and Scalable Quality Assurance in Crowdsourcing. In: HCOMP, 2011. Online zugänglich unter: http://www.crowdsourcing.org/document/programma­ tic­gold­targeted­and­scalable­quality­assurance­in­crowdsourcing/5136 [2012­12­10] | Palme, Jacob (1995). Electronic Mail. Norwood, USA: Artech House Telecommunications Library. | Parnell, Korby (2007). Claimspace: Against a Well­designed Reputation System. Weblogeintrag vom 17.5.2007. Online zugänglich unter: http://blogs.msdn.com/korbyp/archive/2007/05/17/claimspace­is­about­recognition­not­repu­ tation­but.aspx [2009­12­23] | Pfeiffer, Daniel (DP­ON) (2008a). Definitionen der Reputation. Online zugänglich unter: http://dp­ on.com/reputation/begriff/8­definitionen­der­reputation.html [2008­10­17] | Pirker, Clemens; Füller, Johann; Rieger, Markus & Lenz, Annett (2010). Crowdsourcing im Unter­ nehmensumfeld. In: Serhan Ili (Hrsg): Open Innovation umsetzen. Prozesse, Methoden, Systeme, Kultur. Symposium Publishing. Online zugänglich unter: http://symposium.de [2012­12­10] | Reicher, S.D.; Spears, R. & Postme, T. (1995). A social identity model of deindividuaion phenomena, In: European Review of Social Psychology, 6, 161­198. | Reiss, Steven (2000). Who Am I? The 16 Basic Desires That Motivate Our Actions and Define Our Personalities. New York:The Berkeley Publishing Group. | Rosenfield, D.; Folger, R. & Adelman, H. F. (1980). When rewards reflect competence: A qualificati­ on of the overjustification effect. In: Journal of Personality and Social Psychology 39 (3), 68­376. | Ross, Stephen J. (1973). The Economic Theory of Agency: The Principal’s Problem. In: American Economic Review, Vol. 63, No. 2, Papers and Proceedings, 134­139. | Schaub, Horst & Zenke, Karl G. (2004). Wörterbuch Pädagogik. München: Deutscher Taschen buch Verlag. | Schmidt, Bernhard (2004). Virtuelle Lernarrangements für Studienanfänger. München: Herbert Utz. | Schaffert, Sandra; Bürger, Tobias; Hilzensauer, Wolf; Schneider, Cornelia & Wieden­Bischof, Diana (2010). Empfehlungen im Web. Konzepte und Realisierungen. Erschienen in der Reihe “Social Me­ dia”, hrsg. von Georg Güntner und Sebastian Schaffert, Band 3. Salzburg: Salzburg Research. | Schaffert, Sandra; Eder, Julia; Hilzensauer, Wolf, Kurz, Thomas; Markus, Mark; Schaffert, Sebastian; Westenthaler, Rupert & Wieden­Bischof, Diana (2009). (Meta­) Informationen von Communitys und Netzwerken. Entstehung und Nutzungsmöglichkeiten. Erschienen in der Reihe “Social Media”, hrsg. von Georg Güntner und Sebastian Schaffert, Band 2. Salzburg: Salzburg Research. | Schaffert, Sandra; Güntner, Georg; Lassnig, Markus & Wieden­Bischof, Diana (2010). Reputation und Feedback im Web. Einsatzgebiete und Beispiele. Band 4 der Reihe „Social Media“ (hrsg. von Georg Güntner und Sebastian Schaffert). Salzburg: Salzburg Research. | Schaffert, Sandra & Wieden­Bischof, Diana (2009). Erfolgreicher Aufbau von Online­Communitys. Konzepte, Szenarien und Handlungsempfehlungen. Erschienen in der Reihe “Social Media”, hrsg. von Georg Güntner und Sebastian Schaffert, Band 1. Salzburg: Salzburg Research. 88
  • 88. | Scholarlykitchen (2010). Weblogbeitrag „Creating an Incentive: Can Social Media Offer Enough Carrots to Entice Scientists?“ von David Crotty. Online zugänglich unter: http://scholarlykit­ chen.sspnet.org/2010/05/12/social­media­and­science­wheres­the­incentive/ [2012­12­10] | Schön, Sandra; Steinmann, Renate; Friesenecker, Michael; Hackl, Roland & Rehrl, Karl (2012). Crowdsourcing bei Geo­ und Reisedatenprojekten – was macht OpenStreetMap, Waze & Co. erfolg­ reich? Hrsg. vom Projektkonsortium „OpenTravelTimeMap“, Salzburg: Salzburg Research For­ schungsgesellschaft. | Schön, Sandra; Güntner, Georg; Börner, Jean­Christoph; Leitinger, Sven; Schebella, Marius; Stras­ ser, Andreas; Thaler, Stefan; Vielhaber, Michael und Wolfinger, Andrea (2012).Qualitätssicherung bei Annotationen. Soziale und technologische Verfahren in der Medienbranchen. Band 5 der Reihe „Linked Media Lab Reports“, herausgegeben von Christoph Bauer, Georg Güntner und Sebastian Schaffert, Salzburg: Salzburg Research. | Schön, Sandra; Wieden­Bischof, Diana; Schneider, Cornelia & Schumann, Martin (2011). Mobile Gemeinschaften. Erfolgreiche Beispiele aus den Bereichen Spielen, Lernen und Gesundheit. Band 5 der Reihe „Social Media“ (hrsg. von Georg Güntner und Sebastian Schaffert. Salzburg: Salzburg Re­ search | Schulz, Sönke E.; Hoffmann, Christian & Tallich, Maximilian (2012). Anreizsysteme und Instrumen­ te zur Nutzen­ und Nutzersteigerung im E­Government. Die Verwaltung: Vol. 45, No. 2, pp. 207­ 232. | SPIEGEL (2012). Lufthansa­Programm Miles & More: Vielfliegern droht Niederlage im Meilen­ streit. Beitrag von Martin U. Müller vom 20.11.2012. Online zugänglich unter: http://www.spie­ gel.de/reise/aktuell/bonusmeilen­vielflieger­droht­streit­mit­lufthansa­zu­verlieren­a­ 868206.html [2012­12­10] | Stangl, Werner (o.J.). Motive und Motivationstheorie. Online zugänglich unter: http://www.stangl­ taller.at/ARBEITSBLAETTER/MOTIVATION/ [2012­12­10] | Stiglitz, Joseph E. (1974). Incentives and Risk Sharing in Sharecropping. In: Review of Economic Studies, 41, 2, 219­255. | Tsai, J.Y., Kelley, P., Drielsma, P.H., Cranor, L.F., Hong, J.I., and Sadeh, N. (2009). Who’s Viewed You?: The Impact of Feedback in a Mobile Location­Sharing Application. In Proc. CHI’09. ACM Press. 2003­2012. | Wang, Y. (2004).Towards Understanding Members' General Participation in and Active Contributi­ on to an Online Travel Community. In: Tourism Management, Vol. 25, No. 6. (December 2004), pp. 709­722, doi:10.1016/j.tourman.2003.09.011 | Wash, Rick & Rader, Emilee (2007). Public Bookmarks and Private Benefits: An Analysis of Incen­ tives in Social Computing. Proceedings of the American Society for Information Science and Tech­ nology 44(1): 1­13. Online zugänglich unter: http://hdl.handle.net/2027.42/61317 [2009­12­10] | Weber, Thomas (2006). Anreizsysteme für die betriebliche Forschung und Entwicklung. Berlin: Springer. | Wei, Qian (o. J.). Gamers and the Games They Play. A Major Qualifying Project Report (BA thesis). Worcester Polytechic Institute. Online zugänglich unter: http://www.wpi.edu/Pubs/E­ project/Available/E­project­050409­135413/unrestricted/MQP_Report_Final_Edited.pdf [2009­ 12­10] | Wenger, Etienne (1998). Communities of Practice: learning, meaning, and identity. Cambridge: Cambridge Press. | Wenger, Etienne (2004). Communities of practice­ a brief introduction. Online zugänglich unter: http://www.ewenger.com/theory/index.htm [2008­11­19] | Wenger, Florian (2012). Ableitungen von Frage­Antwort­Foren und deren Feedback­ und Reputa­ tionsmöglichkeiten für das Wissensmanagement in Unternehmen und Organisationen. Masterar­ beit an der FH Hagenberg. Unveröffentlicht. 89
  • 89. | Williamson, Oliver E. (1975). The economic institutions of capitalism firms, markets, relational contracting, New York: Free Press. | Wilson, J. Q. (1989). Bureaucracy: What government agencies do and why they do it. Basic Books. | Walther, J. B. (2000). Die Beziehungsdynamik in virtuellen Teams. In M. Boos, K.J. Boos und K. Sassenberg (Hrsg), Computervermittelte Kommunikation in Organisationen, Göttingen: Hogrefe, S. 11­25. | Wolfers, Justin & Zitzewitz, Eric (2004a). Prediction Markets. In: Research Paper Series, April 2004, No. 1854. Prepared for the Journal of Economic Perspectives. Stanford Graduate School of Business. | Wolfers, Justin & Zitzewitz, Eric (2004b). Prediction Markets. In: Journal of Economic Perspecti­ ves. Stanford Graduate School of Business, 18 2, 107­126. | Yahoo Developer Network (2008). The Competitive Spectrum. Online zugänglich unter: http://de­ veloper.yahoo.com/ypatterns/pattern.php?pattern=competitive#Solution [2008­11­11] | Wikipedia (2012). Freundschaft. URL: http://de.wikipedia.org/wiki/Freundschaft (2012­11­29) | Zhang, J., Dong T., Ackerman M.S., Qu Y. (2008). Expertise­Tagging Game: Identifying Expertise Networks in Organizations, CSCW Workshop on What to expect from Enterprise 3.0: Adapting Web 2.0 to Corporate Reality, 2008, San Diego. | Zhao, Dejin & Rosson, Mary Beth (2009). How and Why People Twitter: The Role that Micro­blog­ ging Plays in Informal Communication at Work. In: Proceedings of the ACM 2009 international conference on Supporting group work, 243­252. Online zugänglich unter: http://dl.acm.org/citati­ on.cfm?id=1531710 [2012­12­10] | Zhao, Sesia J.; Wagner, Christian & Chen, Huaping (2008). Review of prediction market research: Guidelines for information system research. Pacis 2008 Proceedings, Paper 193. Online zugänglich unter: http://aisel.aisnet.org/pacis2008/193/ [2011­09­16] | Zhou, Tao; Lu,Yaobin; Wang, Bin & Wei, Kwok­Kee (2010). Explaining mobile community user par­ ticipation from a social capital perspective. In: International Journal of Mobile Communications (IJMC), Vol. 8, No. 3. | Zimbardo, Philip G. & Gerrig, Richard J. (1996). Psychologie. Frankfurt: Springer. 13.2 Anhang: Auswertung der Motive für Projekt 365 Überblick über Motive, konkrete Aussagen und Zahl der jeweiligen Personen zur Frage: Was ist dein Ziel beim Projekt 365 (366)? Quelle: http://www.flickr.com/groups/365project2012/dis­ cuss/72157628688951905/ (2013­06­15). Anmerkung: Die Nummerierung bezieht sich nur auf solche Posts, in denen Aussagen zur Zielsetzung enthalten sind (N=43). Motiv Aussagen Zahl der Perso­ nen Mehr über das Fotografieren zu Lernen (allge­ mein) „to improve my photography“ (2) „Take better pictures“ (3) „To improve as a photographer.“ (7) „My biggest goal is to just learn as much as I can about my camera and photography. (:“ (8) „to get better“ (10) „I really want to learn to take better photos most of all“ (14) „Over all be a "better" photographer.“ (16) „push myself to become better at photography“ (19) „Become a better photographer“ (21) „Improve as a photographer“ (27) „improving as a photographer along the way“ (28) „I'd love to improve my photo skills like everyone here“ (30) „My goal is to learn as much as I can about my camera and to become better at taking a variety of photos.“ (33) „just like you all want to improve my photography“ (34) „to become a better photographer“ (37) „I guess I'm just going to pretty much repeat what everyone else has said so far: to become bet­ ter at photography and editing.“ (38) 17 90
  • 90. Motiv Aussagen Zahl der Perso­ nen „very much want to improve my photography.“ (40) Sich mit ausge­ wählten Aspekten der Fotografie genauer ausein­ anderzusetzen „Better my editing skills“ (1) „Tray to learn how to do good self portraits“ (1) „Hone my editing skills“ (3) „Improving my eye for subject, composition and lighting even when I dont have a camera to hand.“ (4) „I want to try new styles, new editing“ (5) „I'd like to get to that point where I can more or less visualize, frame and compose a shot even before I raise the camera to my eye!“ (10) „I'd like to be a lot more creative with different lenses (35mm, 50mm, 8mm fish eye) and not just the zoom lenses I tend to use most of the time.“ (10) „see what kind of places and shots i can get with it.“ (13) „Learning to think fast if time's a crunch“ (15) „Enhance my editing and find new ways and styles of editing“ (15) „Learn more about my equipment“ (15) „Learn more about editing“(16) „Make progress in finding a certain style that I can be consistent with with my portraits.“ (16) „Find my eye again, I got lazy once I finished university“ (17) „improve my photographic imagination“ (18) „improve my editing“ (18) „really explore the camera settings“ (19) „I don't have an editing program yet, but I want to work w/ that when I get it (any recommenda­ tions w/o emptying the bank account)?“ (19) „Become better at using the "rule of 3" (and use it correctly)“ (21) „I mostly wish to focus on people (especially my boys) and nature. :)“ (33) „Keep improving my eye for framing shots.“ (35) „Learn about my camera and be brave enough to start manually fiddling with the settings.“ (35) „Learning how to edit/over edit/manipulate my photos.“ (35) „"Learn about my camera and be brave enough to start manually fiddling with the settings." - yes, I'll be with you alourikat ;-)“ (36) „need to spend more time actually learning how to use photo editing programs“ (36) „I also want to learn to take an interesting picture of pretty much anything.“ (38) „I want to learn to look at life through an artists eye.“ (39) „I need to learn my camera.“ (39) „want to ...learn my camera and DSLR inside and out, learn to shoot in lots of different situations and conditions, learn about light and how it plays out in my photos, hone my editing skills, maybe play with HDR before the year is out (?), and, last, stretch and grow and learn“ (41) „get better at my photography skills, both in finding the pic and taking the pic“ (42) „Improve my editing skills“ (42) „learn more bout my camera functions“(43) „try new techniques (shooting in low light, shooting with a flash, etc)“ (43) „learn some editing software“ (43) „look for photo opportunities in new places“ (43) 20 Die Herausfor­ dung, sich länger­ fristig und/oder regelmäßig mit „etwas“ zu be­ schäftigen „Stick to something for an entire year...“ (1) „... its about adding some structure to my hobby. I find it too easy to fall into a creative malaise and not take pictures for weeks.“(4) „getting out of that "comfort zone" I find myself in most of the time“ (10) „Overall, I just want to challenge myself....“(10) „For me its the challenge to find the time to take a picture a day“ (13) „Sticking to something for a year“ (15) „I really want to get out of my comfort zone“ (19) „My goal in doing the 365/366 is to simply force myself to pay attention to my camera again“ (20) „Start a project that requires perseverance“ (21) „I will find it very challenging“(23) „To get back into the habit of taking photos. I used to shoot all the time, but it has taken a back seat in recent years.“ (24) „And of course to challenge myself to pick up the camera and take a photo every single day“ (28) „And of course the big challenge...finish something I started. LOL“ (29) „Actually finish this thing. (Last year the project died when my camera died in July.)“ (35) „The discipline of an image a day will be good for me.“ (36) „get out of my comfort zone“ (37) „I just want to see if I can follow through and actually take at least a photo a day.“ (39) 17 91
  • 91. Motiv Aussagen Zahl der Perso­ nen „I am notoriously fickle about these sorts of things“ (40) Mehr Fotos zu machen „simply take more photo's!“ (1) „take more pictures“ (3) „I love taking photos but never do enough.“ (5) „to improve my photography :)“(9) „[to] take more photographs“ (12) „I've also decided that i will use my phone to take pictures more.“ (13) „Take more pictures“ (15) „Take more photos“ (16) „Take more photos“ (27) „take more photos“ (42) „take more photos“ (43) 11 Sich inspirieren zu lassen, etwas aus­ probieren, selbst kreativ(er) zu sein „Try different styles - be inspired by others work and really try push myself to acheive new results - be adventurous!“ (1) „Improving my enjoyment of photography.“ (4) „Improving the diversity of my subject matter.“ (4) „I want to try experiment with different styles“ (6) „Be more creative“ (9) „Get more inspiration from everyday life to use in other crafts.“ (9) „I want to pay more attention to my surroundings Find something aestheticly pleasing every day (easy to forget when you go to work I think!)“ (9) „just enjoy the photography that this generates“ (13) „Think more creatively“ (15) „I enjoy everyone's posts and being inspired by your creativity.“ (23) „Trying to get out more even when it's miserable outside, and trying to find new stuff that I did­ n't see before.“ (25) „To participate. To admire the creativity of others, and feed my own.“ (26) „Be more creative“ (27) „Main goal is to stretch the creativity and think outside the box more“ (29) „Plus, I love looking at others' photos“ (31) „I want to become more creative as well.“ (34) „Put something in front of me, give me some time to think about it, and hopefully I'll come up with something creative.“ (38) „Look at what other people can do. I'm amazed at the quality of some of the photos I've seen. it's hard to find something interesting every day, and it's amazing to see what all of you other photographers can do. It's incredible so many people have both the talent and the drive for this project - it's pretty cool“ (43) 15 Ein Grund zu ha­ ben, die Kamera dabei zu haben – / sie zu nutzen – überall, auch in der Öffentlichkeit „Take my camera out with me more (1) „simply have a reason to take my camera out and use it“ (5) „make sure I use the camera more“ (6) „To have my camera with me at all times“ (12) „have no qualms about taking out the camera and using it at random times.“ (13) „Not be afraid to carry my camera everywhere“ (15) „stop being so precious about my camera and really use it for what it's meant to be used for.“ (17) „have an excuse to pick up the camera rather than excuses not to“ (18) „I see this as an opportunity to re-enter in the whole process of photography which i neglect re­ cently“ (22) „Carry my camera everywhere“ (27) „Not be afraid of taking photos in public (crazy right?!)“ (27) „I want to use my camera more often and not wait so long in between going out for shoots.“ (34) „This year I'm going to get out with my camera!“ (36) 13 Die Idee des Ta­ gebuchs, damit ein Jahr zu doku­ mentieren „I love the concept of taking one moment to represent an entire day of life. (...)“ (5) „Seeing a year in photos“ (27) „My main goal is to document a year of my life“ (28) „but mostly I want to keep better track of time- so many days just pass by with nothing memora­ ble or anything to show for them“ (30) „My goal is to document life.“ (32) „Daily pics of both my daughters for my family living across the country.“ (35) 6 Kontakte (bei FlickR) zu knüp­ fen, auch für Zu­ sammenarbeit „Make more Flickr pals!“ (1) „to comment more on other peoples“ (13) „Meet some fellow photographers on Flickr“ (16) „Work on some collaborations with other photographers, artists, athletes, people, etc.“ (17) 5 92
  • 92. Motiv Aussagen Zahl der Perso­ nen und konstruktive Kritik „hopefully get some constructive criticism to improve :)“ (17) „nteract w/ others who share the same interest and can give real feedback“ (19) Eine FlickR-Prä­ senz zu haben bzw. mehr zu nut­ zen „I also want to create a 'flickr presence' for myself this year“ (5) „Use Flickr more ( I do have a Pro account but do not use it as such)“ (16) „My goal is to remember to visit flickr & post more often. I often wait until I have edited every­ thing I have & only then do I sometimes post so this might remind me.“ (31) 3 Das Vorhaben endlich anzupa­ cken „to be able to scroe this off my bucket list“ (2) „project 365/66 is one of my bucket list items (New Year, new things)“ (19) „I never heard of the project 365 before the middle of last year- as a working mom of three kids (one teen and two tweens) it is hard to commit to anything. I heard about it in march- so I thought "too late to start now" then saw an iPhone app in June and thought "I should get that to help me next year" Suddenly it was the first of Sept and I realized that the following month I turned 40!!! It hit me hard to realize I was not what I had planned on being when I grew up so I decided to not wait.“ (36) 3 Regelmäßige Blogbeiträge zu erhalten/ zu blog­ gen „To get me to update my poor forgotten blog more often!“ (9) „I will also help me blog a bit more frequently!“ (11) „Blog more of my photos“ (16) 3 Mehr Aufmerk­ samkeit zu erhal­ ten (z.B. Klicks) „Increase views on my photostream“ (1) „getting more people interacting with my stream“ (13) „And also possibly to get more people to look at my pictures.“ (38) 3 Weitere konkrete Zielsetzungen „Prove that just because I'm young doesn't mean I can't appreciate photography as much as so­ meone who's twice my age. :)“ (2) „try and get some photos in magazines and on websites“ (5) „I'm trying to get rid of 365 things I don't need and photograph them at the same time“ (11) „I'm also hoping to make my 365 project into a photo book.“ (14) „Do more with the photos I am taking (ie not just sit on my harddrive)“ (16) „Create a collection of great portraits of my nearest (…) display on bedroom wall gallery“ 18) „And, being a working mom who is very busy, it's about taking time for myself every single day.“ (33) „Continue to teach my 5 year old daughter the joy of seeing the world through a lens. (Plus I love seeing it from her perspective.)“ (35) „-to grow a portfolio -to gain credibility so I can turn a "hobby" into a career“ (37) 9 Andere Motive „share my photos with other people rather than being too scared of them not being „good enough“ (2) „Have FUN!! and at day 29, I really have this one covered“ (42) 2 Gesamt N=43 93
  • 93. AUTORINNEN UND AUTOREN Dr. Sandra Schön ist seit 2006 wissenschaftliche Mitarbeiterin und Projektmanagerin bei der Salzburg Research Forschungsgesellschaft (SRFG) im Bereich „Innovation Lab“ und forscht zum Lernen und Arbeiten mit Social Media. Im Rahmen des „Salzburg NewMediaLab – The Next Gene­ ration“ ist sie für die sozial­ökonomische Forschung verantwortlich, in deren Kontext auch diese Studie entstand. Dr. habil. Martin Ebner ist Leiter der Abteilung Vernetztes Lernen des Zentralen Informatik­ dienst an der Technischen Universität Graz. Weiters forscht und lehrt er am Institut für Informa­ tionssysteme und Computer Medien zu den Themen E­Learning, M­Learning, Social Media, Open Educational Resources und Learning Analytics. Seine Aktivitäten werden im e­Learning Blog dar­ gestellt: http://elearningblog.tugraz.at Hannes Rothe ist seit 2012 wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur Gersch, Department Wirtschaftsinformatik, der Freien Universität Berlin. Er ist (Teil­)Projektleiter der Entrepreneur­ ship Education im Rahmen der Entrepreneurial Network University (Freie Universität Berlin und Charité). Im Rahmen seiner Forschungstätigkeit setzt er sich mit den Themen Lern­Service­Engi­ neering, Learning Analytics, Netzwerkanalyse und Online Communities auseinander. Mag. Renate Steinmann arbeitet als wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Forschungsgruppe „Mobile und webbasierte Systeme“ bei Salzburg Research. Sie beschäftigt sich hier vorwiegend mit Fragestellungen der Qualitätsbewertung von OpenStreetMap­Daten. Florian Wenger M.A. ist aktuell bei der Firma inet­logistics GmbH tätig. Sein Aufgabengebiet um­ fasst dort im Wesentlichen neben der Gewährleistung eines attraktiven Außenauftritts und global einheitlichen Brand durch professionelle Layouts für Website, Newsletter, Social Media, Broschü­ ren etc. in Deutsch und Englisch, unter anderem, die Unterstützung unterschiedlichster Ge­ schäftsprozesse, um ein durchgängiges Corporate Wording und Image voranzutreiben. 94
  • 94. SOCIAL MEDIA – WEITERE BÄNDE In der Reihe „Social Media“ (herausgegeben von Georg Güntner und Sebastian Schaffert, erschie­ nen in Salzburg: Salzburg Research) sind bisher folgende Veröffentlichungen erschienen: Band 1 Erfolgreicher Aufbau von Online­Communitys. Konzepte, Szenarien und Handlungsempfehlungen. (Sandra Schaffert und Diana Wieden­Bischof) ISBN 978-3-902448-13-2 Band 2 (Meta­) Informationen von Communitys und Netzwerken. Entstehung und Nutzungsmöglichkeiten. (Sandra Schaffert, Julia Eder, Wolf Hilzensauer, Thomas Kurz, Mark Markus, Sebastian Schaffert, Rupert Westenthaler, Rupert und Diana Wieden­Bischof) ISBN 978-3-902448-15-6 Band 3 Empfehlungen im Web. Konzepte und Realisierungen. (Sandra Schaffert, Tobias Bürger, Cornelia Schneider und Diana Wieden­Bischof) ISBN 978-3-902448-16-3 Band 4 Reputation und Feedback im Web. Einsatzgebiete und Beispiele. (Sandra Schaffert, Georg Güntner, Markus Lassnig und Diana Wieden­Bischof) ISBN 978-3-902448-17-0 Band 5 Mobile Gemeinschaften. Erfolgreiche Beispiele aus den Bereichen Spielen, Lernen und Gesundheit. (Sandra Schön, Diana Wieden­Bischof, Cornelia Schneider und Martin Schumann) ISBN 978-3-902448-25-5 Band 6 Macht mit im Web! Anreizsysteme zur Unterstützung von Aktivitäten bei Community­ und Content­Plattformen (Sandra Schön, Martin Ebner, Hannes Rothe, Renate Steinmann und Florian Wenger) ISBN 978-3-902448-38-5 95
  • 95. WEITERE REIHE DES SNML: DIE LINKED MEDIA LAB REPORTS In der neuen Reihe „Linked Media Lab Reports“ des Salzburg NewMediaLab – The Next Generati­ on (herausgegeben von Christoph Bauer, Georg Güntner und Sebastian Schaffert) werden in Deutsch oder in Englisch Werkstattberichte veröffentlicht, also Beiträge mit eher konzeptionellen Charakter und Anleitungen. Band 1 Linked Media. Ein White-Paper zu den Potentialen von Linked People, Linked Content und Linked Data in Unternehmen. (Salzburg NewMediaLab – The Next Generation) ISBN 978-3-902448-27-9 Issue 2 (auf Englisch) Linked Media Interfaces Graphical User Interfaces for Search and Annotation (Marius Schebella, Thomas Kurz and Georg Güntner) ISBN 978-3-902448-29-3 Band 4 Smarte Annotationen Ein Beitrag zur Evaluation von Empfehlungen für Annotationen. (Sandra Schön, Thomas Kurz, Christoph Bauer, Jean-Christoph Börner, Peter M. Hofer, Katalin Lejtovicz, Marius Schebella, Michael Springer, Andrea Wolfinger und Edgar Zwischenbrugger) ISBN 978-3-902448-31-6 Band 5 Qualitätssicherung bei Annotationen. Soziale und technologische Verfahren in der Medienbranchen (Sandra Schön, Georg Güntner, Jean­Christoph Börner, Sven Leitinger, Marius Schebella, Andreas Strasser, Stefan Thaler, Michael Vielhaber und Andrea Wolfinger) ISBN 978-3-902448-32-3 Band 6 Zukunft von Linked Media: Trends, Entwicklungen und Visionen. (Sandra Schön und Georg Güntner). ISBN 9783902448361 96
  • 96. 97