자연주의적 탐구조사(Naturalistic Inquiry)

计量经济分析 = Econometric analysis

The author systematically examines one of the important issues of information — establishing the market price. He introduces the concept of «search» — where a buyer wanting to get a better price, is forced to question sellers. The article deals with various aspects of finding the necessary information.

Economics of Information

Trust: The Social Virtues and the Creation of Prosperity

The measurement of meaning

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Ein Framework zur systematischen Entwicklung und Anpassung von Digitalisierungsstrategien

Groupware: IT-Lösungen

Open-Source-Software für Controlling-Anwendungen

Mobile Endgerate stellen Funktionen bereit, die es Unternehmen ermoglichen, ihren Kunden passgenaue, standortspezifische Dienstleistungen anzubieten. Im Vergleich zum klassischen Onlinehandel oder zu Einkaufen in Ladengeschaften werden Vertragsabschlusse uber mobile Endgerate von den Konsumenten jedoch weiterhin als riskanter wahrgenommen. Empfehlungssysteme konnen Konsumenten bei der Suche nach Produkten und bei ihrer Kaufentscheidung unterstutzen. Wir fokussieren uns auf soziale Empfehlungssysteme und untersuchen, inwieweit diese geeignet sind, um das Vertrauen der Nutzer und die Kaufwahrscheinlichkeit uber mobile Endgerate zu erhohen. Am Beispiel einer standortbezogenen Versicherungs-App vergleichen wir hierfur Empfehlungen aus dem sozialen Umfeld der Nutzer mit anbieterbasierten Empfehlungen und messen Auswirkungen auf das wahrgenommene Vertrauen und den Kaufabschluss. Unsere Ergebnisse zeigen, dass anbieterbasierte Empfehlungen kompetenter eingeschatzt werden als soziale Empfehlungen. Die Empfehlungssysteme unterscheiden sich hingegen nicht im Hinblick auf die wohlwollende Absicht und Integritat. Es zeigt sich weiterhin, dass soziale Empfehlungen in einem risikoarmeren Kontext bevorzugt werden, wahrend dies in einem risikoreicheren Kontext nicht der Fall ist.

Vertrauensbildung durch soziale Empfehlungen

Zusammenfassung Durch fortgeschrittenere Algorithmen in Entscheidungsunterstützungssystemen (DSS) bieten sich Unternehmen neue Möglichkeiten, um kognitive Belastungen bei Entscheidungsprozessen zu senken und bessere Ergebnisse zu erreichen. Allerdings mahnen Stimmen aus Forschung und Praxis vor damit einhergehenden Gefahren. Im Raum stehen etwa die systematische Fehlbeurteilung bestimmter Personengruppen, fehlerhafte Einschätzungen von (unternehmerischen) Risiken sowie unklare Verantwortlichkeiten im Falle personeller oder materieller Schäden. Der besseren Berücksichtigung von Werten wird diesbezüglich zunehmend Beachtung geschenkt, denn Algorithmen und die darauf aufbauenden DSS sind keine neutralen Artefakte; sie werden durch aus dem Entstehungsprozess hervorgehenden Wertvorstellungen und Wertannahmen geprägt. Das sogenannte Value Sensitive Design (VSD) wird genutzt, um dieser „Wertgeladenheit“ Rechnung zu tragen, indem Wertetabellen erhoben werden, die Nutzern und Entwicklern in Bezug auf ein DSS als wichtig erscheinen. Fernab konzeptioneller Überlegungen mangelt es aktuell allerdings noch an konkreten praktischen Operationalisierungen solcher Werttabellen. Am Beispiel der algorithmenbasierten Gefahrenerkennung beim Predictive Policing zeigen wir auf, wie sich eine Wertetabelle beim Design eines DSS konkretisieren lässt und welche Schwierigkeiten dabei auftreten können. Das vorgeschlagene dreistufige Operationalisierungsverfahren bietet Praktikern klare Richtlinien, um die Wertgeladenheit und dadurch hervorgehende Problematiken bereits bei der Entwicklung von DSS zu berücksichtigen. 

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Christian Matt

Papers

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Wertbasiertes Design von Entscheidungsunterstützungssystemen