Bachelorarbeit, 2017
55 Seiten
Abkürzungsverzeichnis
Symbolverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Zielsetzung
1.3 StrukturderArbeit
2 Theoretischer Hintergrund und Softwaregrundlagen
2.1 StatusQuo
2.2 Begriffsdefinitionen
2.2.1 DigitalNudging
2.2.2 Dual-Process Accounts / Zwei Systeme
2.2.3 Heuristiken und Biases
2.3 Psychologische Effekte
2.3.1 Framing
2.3.2 Status Quo Bias
2.3.3 Soziale Norm
2.4 Prozessmodelle im Digital Nudging
2.4.1 Digital Nudging Prozess nach Weinmann et al. (2016)
2.4.2 DINU-Modell nach Meske und Potthoff(2017)
2.4.3 Vergleich
3 Konzeption
3.1 Zentrale Anforderungen und Basisfunktionen
3.1.1 Funktionale Anforderungen
3.1.2 Nichtfunktionale Anforderungen
3.2 Content Management Systeme
3.2.1 Drupal
3.2.2 Drupal Architektur
3.3 Piwik
3.4 LimeSurvey
3.5 Gestaltung derNudges
3.5.1 Popup PromptNudge
3.5.2 Framing Nudge
3.5.3 Soziale Norm Nudge
3.6 Strukturder Website
3.7 Designentscheidungen
3.7.1 Bootstrap
4 Implementierung der Weboberfläche
4.1 DrupalGrundaufbau
4.1.1 Inhaltstypen
4.1.2 Blöcke
4.1.3 Ansichten
4.2 Übersichtder Module
4.2.1 Essentielle Module
4.2.2 Optionale Module
4.3 Implementierung der Nudges
4.3.1 Umsetzung des Pop-Up Prompt mit Splashify
4.3.2 Umsetzung des Framing Nudge mit Menu attributes
4.3.3 Umsetzung des Nudgesfürsoziale Norm mit HTML Code
4.4 Datenerfassungund Analyse
4.4.1 Datenerfassung und Export mit Piwik
4.4.2 Anzeige vergleichender Statistiken mit Statistics und Views
4.5 Einschränkungen und nicht umgesetzte Funktionalitäten
4.6 Grafische Oberfläche des Webportals
5 Fazit und Ausblick
5.1 Fazit
5.2 Ausblick
Literatur- und Quellenverzeichnis
Durch die Zunahme der Verwendung digitaler Technologien und die Integration dieser in den Alltag der Menschen werden immer mehr Entscheidungen in digitalen Kontexten getätigt. Durch die, über das Internet übermittelte, Informationsflut verarbeiten Individuen Informationen auf Bildschirmen jedoch wesentlich oberflächlicher und werden anfälliger für die Beeinflussung ihrer Entscheidungen. In diesen digitalen Umgebungen stellen Digital Nudges eine solche Beeinflussung dar. Das Erlangen von Kompetenz und das Aufklären von Nutzern ist eine Aufgabe, der sich die vorliegende Arbeit stellt. Mit „digital-nudging.eu“ wurde ein Webportal konzeptioniert und prototypisch implementiert, das Nutzer auf die eigene Anfälligkeit und die Wirkung solcher Nudges hinweisen soll. Gleichzeitig stellt es eine Umgebung für die Erfassung von Nutzerdaten und die empirische Analyse von konzeptionier- ten Nudges dar.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 1 CRT nach Frederick (2005)
Abbildung 2 Der Framing Effekt auf twitter.com
Abbildung 3 Beispiel sozialer Normen bei Amazon
Abbildung 4 Digital Nudging Prozess nach Weinmann et al. (2016)
Abbildung 5 Das DINU-Modell nach Meske und Potthoff(2017)
Abbildung 6 Übersicht der Rollenhierarchie
Abbildung 7 Drupal Architektur nach Butcher et al. (2010)
Abbildung 8 Visualisierung des Popup Nudges
Abbildung 9 Visualisierung des Framing Nudges
Abbildung 10 Visualisierung des Nudges für Soziale Norm
Abbildung 11 Sitemap des Webportals
Abbildung 12 Bootstrap Grid-System
Abbildung 13 Ansichtskonfiguration für Ergebnisdarstellung des soziale Norm Nudges
Abbildung 14 Ergebnis des Pop-Up Prompt im Webportal
Abbildung 15 Ergebnis des Framing Nudge im Webportal
Abbildung 16 Ergebnis des Nudges sozialer Norm im Webportal
Abbildung 17 Nutzertracking in Piwik
Abbildung 18 GUI des Prototyps
Tabelle 1 Gegenüberstellung derfünfhäufigsten Nudges
Tabelle 2 Modulkompatibilität nach Versionen
Tabelle 3 Übersicht aller verwendeten Module (rot: essentiell; blau: optional)
Entgegen der wirtschaftswissenschaftlichen Annahme des homo oeconomicus, also der Mensch als immer rational handelndes Wesen, wird das Entscheidungsverhalten von verschiedenen Faktoren beeinflusst. Studien aus der Kognitions- und Sozialpsychologie zeigen auf, dass Individuen von einerVielzahl psychologischer Effekte beeinflusst werden während sie Entscheidungen treffen. Dass diese Effekte, insbesondere im digitalen Umfeld, jedoch nicht nur positive Auswirkungen für den Entscheider haben, führt die vorliegende Arbeit an.
Technologien, vor allem digitaler Art, haben in den letzten Jahren ein signifikantes Wachstum erlebt. Seit Januar 2009 ist allein die Anzahl der Smartphone-Nutzer in Deutschland bis April 2016 um fast 800% gestiegen (ComScore, 2016). Dieses Wachstum hat zur Folge, dass digitale Technologien immer mehr in den Alltag der Menschen integriert werden. Websites und mobile Apps gehören zum täglichen Nutzen und stellen somit digitale Umgebungen dar, in denen Individuen regelmäßig Entscheidungen treffen müssen. Nach Johnson et al. (2012) haben Art und Weise, wie diese Entscheidungen und ihre verfügbaren Optionen dargestellt werden, immer einen Einfluss auf das Entscheidungsverhalten des Nutzers (engl. User). So sind es im digitalen Kontext die gestalterischen Elemente der Websites und Apps, die einen maßgeblichen Einfluss darauf haben, wie Menschen Entscheidungen treffen. Dieser spezifische Gebrauch von Elementen des User Interfaces (Ul) sowie die Wahl von Formulierungen, die den Nutzer durch digitale Umgebungen leiten sollen, wird als Digital Nudging bezeichnet (Meske & Potthoff, 2017; Weinmann, Schneider, & Brocke, 2016).
Bereits Norman und Schallice (1986) zeigten, dass die Aufmerksamkeit von Entscheidern unter hoher kognitiver Belastung nachlässt und sie in diesen Situationen auf bereits bestehende Schemata und Sequenzen zurückgreifen. Sie unterscheiden ein automatisches und ein kontrolliertes System im Entscheidungsverhalten, respektive System 1 und System 2 genannt. Empirische Studien zeigen weiterhin, dass im Alltag die meisten Entscheidungen unbewusst über System 1 unter dem Einsatz von Heuristiken und Biases getroffen werden (Kahnemann, 2011; Mirsch, Lehrer, & Jung, 2017). Unternehmen im Bereich des ECommerce nutzen dieses instinktive Verhalten aus, in dem sie über den Einsatz von Nudges den Nutzer zu einem für das Unternehmen vorteilhaften Verhalten lenken (Mirsch et al., 2017). Vor diesem Hintergrund will die vorliegende Arbeit über die Wirkung von Digital Nudges aufklären und Individuen so mehr Kompetenz im Hinblick auf Entscheidungen in digitalen Umgebungen ermöglichen. Damit folgt sie dem Aufruf von Weinmann et al. (2016).
Sie rechnen dem jungen Forschungsfeld hohe Chancen zu, sich zu einem wichtigen Gebiet in verschiedenen interdisziplinären Bereichen der Wissenschaft zu entwickeln.
Ziel dieser Arbeit ist es, ein Webportal zu konzeptionieren und prototypisch zu implementieren, das Nutzern die eigene Anfälligkeit hinsichtlich digitaler Nudges aufzeigen und sie über ihre Auswirkungen aufklären soll. Ferner soll es eine Grundlage für künftige Testumgebungen digitaler Nudges darstellen. Über eine Weboberfläche können Nutzer verschiedene Tests aufrufen und durchführen. Zu diesem Zweck werden für die erste Version des Portals drei Nudges beispielhaft implementiert. Im Hintergrund soll eine Datenbank angebunden sein, die das Anlegen, Verwalten und Speichern von individuellen Usern ermöglicht. Sie speichert außerdem die Ergebnisse der von Usern durchgeführten Tests in anonymisierter Form, um diese Werte zu Forschungszwecken wiederverwenden zu können. Dem Nutzer soll die Anwendung eine Einschätzung geben, wie gut er die heutigen digitalen Umgebungen auf Basis digitaler Nudges einschätzen kann, um somit über die Anfälligkeit negativer Nudges aufzuklären.
Die vorliegende Arbeit ist in fünf übergreifende Abschnitte unterteilt. Der erste Abschnitt beschäftigt sich mit der Einführung und beschreibt die Motivation sowie den aktuellen Stand der Forschung. Weiterhin werden bereits existierende Portale betrachtet. Die Zielsetzung grenzt den Umfang des Portals ab. Der zweite Abschnitt umfasst den theoretischen Hintergrund sowie grundlegende Begrifflichkeiten und zeigt mit ersten Studien das Feld des Digital Nudging auf. Im dritten Abschnitt wird das Portal konzeptioniert. Es wird auf die Anforderungen und auf die zur Verfügung stehenden technologischen Mittel eingegangen. Außerdem wird festgehalten, welche Tests nach Abschluss der Arbeit in dem Portal durchführbar sein werden. Der vierte Abschnitt hält die Implementierung und Umsetzung der Weboberfläche fest. Es werden grundlegende Funktionen beispielhaft aufgezeigt. Abschließend wird in einem Fazit das Ergebnis dieser Arbeit zusammengefasst und ein Ausblick auf mögliche Weiterentwicklungen gegeben.
In dem folgenden Kapitel werden die grundlegenden Begriffe und Konzepte des Forschungsfeldes Digital Nudging aufgezeigt, deren Kenntnis für die nachfolgenden Kapitel notwendig ist. Vorab wird ein Überblick über den aktuellen Stand der Forschung gegeben.
Dass das menschliche Entscheidungsverhalten nicht perfekt ist, konnte sowohl in der Psychologie als auch in der Verhaltensökonomie bereits zahlreich aufgezeigt werden. Während der Entscheidungsphase verlassen sich Individuen auf Heuristiken und Biases, die als Abkürzung dienen, um eine mentale Überforderung zu vermeiden (Kahnemann, 2011). Dies geschieht weitestgehend sowohl bewusst als auch unbewusst (Thaler & Sunstein, 2008). Das Verhalten basiert auf dem Ansatz zweier Arten des Denkens: eine intuitive Art, die automatisch erfolgt, und eine reflektierende und rationale, die kognitive Anstrengung erfordert (Kahnemann, 2011). Dies zeigt sich ebenso in digitalen Umgebungen: Individuen sind hier eher geneigt, für sie weniger optimale Entscheidungen zu treffen (Mirsch et al., 2017). Aufgrund der Informationsflut, die durch das Internet übermittelt wird, ist es nahezu unmöglich, alle relevanten Informationen aufzunehmen und hinreichend zu evaluieren. Daher werden Entscheidungen im digitalen Umfeld vielmehr in einer gehetzten und automatischen Art und Weise getroffen (Benartzi & Lehrer, 2015).
Weiterhin sind Entscheidungen immer abhängig von der Art und Weise, wie sie präsentiert werden (E. J. Johnson et al., 2012). Entscheidungsalternativen können demnach nicht neutral dargestellt werden. Durch das Beeinflussen und Verändern der Entscheidungsumgebung und der Architektur der Auswahl kann also das Entscheidungsverhalten eines Menschen in einer vorhersehbaren Weise manipuliert werden (Thaler & Sunstein, 2008). Beispielsweise trug das Definieren von Standards (engl. Defaults) dazu bei, die Anzahl an Organspendern im Kontext der Anmeldung nahezu zu verdoppeln (E. J. Johnson et al., 2012). Auch die Höhe einer Zuzahlung zur Klimakompensation beim Kauf von Flugtickets konnte so positiv beeinflusst werden (Székely, Weinmann, & vom Brocke, 2016).
Thaler und Sunstein (2008) haben vor diesem Hintergrund das Konzept des „libertären Paternalismus“ postuliert. Es soll als Ansatz gelten, Entscheidungsumgebungen so zu gestalten, dass sie das menschliche Verhalten positiv beeinflussen, während gleichzeitig die Entscheidungsfreiheit und -Selbstständigkeit des Individuums gewahrt wird (Thaler & Sunstein, 2008). Das Gestalten dieser Umgebungen erfolgt über den Einsatz von Nudges. Jener Prozess wird als Nudging bezeichnet (Thaler & Sunstein, 2008).
Nudging ist ein Begriff aus der Verhaltensökonomie, der sich vornehmlich auf analoge Kontexte beschränkt. Mit dem digitalen Wachstum der letzten Jahre hat sich der Fokus jedoch auch auf diesen Bereich erweitert. Bereits die visuelle Gestaltung von Websites hat einen signifikanten Einfluss auf das Entscheidungsverhalten des Nutzers (Mandel & Johnson, 2002). Mit dem Zuwachs an mobilen Technologien und der immer wichtigeren Rolle des Smartphones im Alltag (ComScore, 2016) erweiterte sich der Fokus der Forschung um mobile Technologien: Regelmäßige Textnachrichten, die über das Handy empfangen wurden, konnten zu der Entwöhnung des Rauchens positiv beitragen (Rodgers, 2005). Auch die Verwendung einer Handyapplikation zur Unterstützung der Gewichts- und Kalorienkontrolle konnte positiv aufgezeigt werden (Tsai et al., 2007).
Auch wenn diese Studien den Einfluss von Nudges vermuten lassen, wurde der Begriff des Digital Nudging erst in jüngster Vergangenheit geprägt. Weinmann und Kollegen (2016) definierten Digital Nudging erstmalig als „the use of user-interface design elements to guide people’s behavior in digitial choice enviroments“ (Weinmann et al., 2016, S. 1). Diese digitalen Entscheidungsumgebungen werden durch Ul beschrieben, wie sie unter anderem auf mobilen Applikationen oder Websites zu finden sind. Über sie muss der Nutzer immer wieder Beurteilungen und Entscheidungen treffen (Weinmann et al., 2016). Es wird deutlich, dass das Forschungsfeld hier Berührungspunkte mit dem der Mensch-Computer-Interaktion (HCl) hat. Studien der HCl beschäftigen sich mit der Interaktion von Nutzern mit IT Artefakten, wie Websites, Apps und Geräten (Mirsch et al., 2017) und legen dabei den Fokus auf das Maximieren von Usability und User Experience (UX) (Oppermann, 2002). Usability beschreibt in diesem Zusammenhang die Benutzerfreundlichkeit und die Effizienz der Nutzung. UX ist ein weiter gefasster Begriff, der mit der positiven Nutzung eines interaktiven Produktes assoziiert wird. Gemeint sind die „Wahrnehmungen und Reaktionen einer Person, die sich vor, während oder nach der Benutzung eines Produktes ergeben“ (Diefenbach & Hassenzahl, 2017, S. 8). Eine wichtige Rolle spielt hierbei die Gestaltung und die Architektur des Ul. Während Forschungen der HCl diverse Prinzipien für gutes Ul Design nahelegen, stellen sie jedoch keine ultimativen Regeln dar. Vielmehr konzentriert sie sich auf die technologische und nutzerorientierte Entwicklung, für die die Erkenntnisse aus der Verhaltensökonomie und das Konzept des Nudgings eine Inspiration darstellen (Mirsch et al., 2017). Weinmann et al. (2016) rechnen dem jungen Forschungsfeld hohe Chancen zu, noch mehr Relevanz in weiteren Gebieten zu gewinnen.
Zu dem Zeitpunkt der vorliegenden Arbeit gibt es nur wenige Portale, die sich mit dem Thema Digital Nudging beschäftigen. Nennenswert ist in diesem Zusammenhang das European Nudging Network (TEN). Es versteht sich selbst als Plattform des Wissensaus- tauschs über das Thema Nudging. Gegründet von Verhaltensforschern und Ökonomen im Jahr 2014 und organisiert von der Initiative for Science, Society and Policy liegt der Fokus auf der Verbreitung von Erkenntnissen der Verhaltensforschung unter Berücksichtigung ethischer Normen (The European Nudging Network, 2014). Eine der Kernfunktionen der Website bildet die Nudge Database, eine Datenbank, die mit Hilfe von Crowdsourcing Nudges aus verschiedenen Bereichen sammelt. Besucher können so Nudges, die sie entdeckt oder erlebt haben, über ein Formular einreichen. Neben zahlreichen Beispielen aus analogen Kontexten wird für den Bereich „online“ lediglich ein Nudge aufgeführt. Dies verdeutlicht weiterhin, dass dem Forschungsfeld der Digital Nudges bisher wenig Aufmerksamkeit geschenkt wurde.
Wie in Abschnitt 2.1 dargestellt, hängt das menschliche Entscheidungsverhalten von verschiedenen Faktoren ab. Psychologische Effekte sowie der Kontext, in dem die Entscheidung getroffen wird, haben einen signifikanten Einfluss auf das Ergebnis. Letzteres wird als Entscheidungsumgebung bezeichnet. Die Manipulation dieser Umgebung mit dem Ziel, das Verhalten des Nutzers zu beeinflussen, wird von Entscheidungsarchitekten durchgeführt (Thaler & Sunstein, 2008). Dabei soll der Entscheider nicht in seiner Entscheidungsfreiheit eingeschränkt werden. Vielmehr soll er dabei unterstützt werden, für seine individuellen Interessen bessere Entscheidungen treffen zu können. Dieses Konzept bezeichnen Thaler und Sunstein (2008) als libertären Paternalismus. Vor diesem Hintergrund wurde ein Nudge wie folgt definiert:
,,A nudge, [...], is any aspect of the choice architecture that alters people’s behaviour in a predictable way without forbidding any options or significantly changing their economic incentives.” (Thaler & Sunstein, 2008, S. 6)
Ein Nudge ist demnach ein Baustein der Entscheidungsumgebung, der das Verhalten des Nutzers beeinflusst und vorhersagbar macht. Der Prozess der Verwendung und Implementierung eines solchen Nudges in einer Entscheidungsumgebung wird als Nudging bezeichnet. Damit postulierten Thaler und Sunstein (2008) ein Konzept, menschliches Verhalten und Entscheidungen unter Verwendung von sozialpsychologischen und kognitiven Effekten sowie unter Berücksichtigung des libertären Paternalismus zu beeinflussen. Es zeigt, wie durch den Einsatz von Nudges fehlerhaftes Denken und Biases von Entscheidern überwunden werden können (Thaler & Sunstein, 2003). Thaler und Sunstein (2008) geben ein anschauliches Beispiel für dieses Konzept: Das Verändern des Aufbaus einer Schulcafeteria soll Schüler zu einem gesünderen Essverhalten zu bewegen. Gemäß dem Konzept des libertären Paternalismus, sollte ihnen dabei die freie Wahl gelassen werden, auch ungesunde Gerichte zu wählen. Durch das simple Platzieren der gesunden Gerichte auf Augenhöhe, damit sie leichter erreichbar wurden, konnte ihr Konsum um 25% gesteigert werden (Thaler & Sunstein, 2008).
Während dieses Beispiel Nudging im physisch-analogen Kontext zeigt, lässt sich das Konzept gleichermaßen auf digitale Umgebungen übertragen. Hier wird der Begriff Digital Nudging erstmalig von Weinmann und Kollegen definiert (Weinmann et al., 2016).
“Digital nudging is the use of user-interface design elements to guide people’s behavior in digital choice environments.” (Weinmann et al., 2016, S. 1).
Im digitalen Kontext stellen Ul eine Entscheidungsumgebung in Form von Websites oder mobilen Applikationen dar. Die Gestaltung dieser Umgebung hat einen maßgeblichen Einfluss auf das Verhalten des Nutzers, da es keine Möglichkeit gibt, Entscheidungsalternativen neutral darzustellen (E. J. Johnson et al., 2012). So konnte aufgezeigt werden, dass die visuelle Repräsentation von Bewertungen fiktiver Privacy Policies von Mobile Apps einen Einfluss auf die Wahrnehmung hinsichtlich der Vertrauenswürdigkeit dieser App auf Nutzerseite hatte (Choe, Jung, Lee, & Fisher, 2013). In Bezug auf Thaler und Sunsteins (2008) Konzept stellt der App Store in dieser Studie die Entscheidungsumgebung dar. Die visuelle Repräsentation von Nutzerbewertungen über Privacy Policies einer App sind Nudges, die den Nutzer in eine für ihn positive Richtung lenken sollen.
Jedoch stellt die Definition von Weinmann und Kollegen (2016) nicht die Wichtigkeit einer freien Entscheidung ohne Zwang oder unbegrenzter Auswahlmöglichkeiten heraus (Meske & Potthoff, 2017). Weiterhin ist ein Nudge nicht zwangsläufig Teil eines Ul. Eine Studie zeigt, dass durch das regelmäßige Empfangen von Textnachrichten auf dem Handy signifikant mehr Teilnehmer eines Interventionsprogrammes mit dem Rauchen aufgehört haben, als Teilnehmer, die keine unterstützenden Textnachrichten erhielten (Rodgers, 2005). Diese Form von Nudging ist nicht an ein Ul gebunden und fällt somit nicht unter die obige Definition. Dahingehend wurde die Definition von Digital Nudging wie folgt erweitert:
we define digital nudging as a subtle form of using design, information and interaction elements to guide user behavior in digital environments, without restricting the individual’s freedom of choice.” (Meske & Potthoff, 2017, S. 4)
Mit dieser Definition haben Meske und Potthoff (2017) durch Thaler und Sunstein (2008) geprägte Begrifflichkeiten neu definierten. So wird der Entscheidungsarchitekt als Nudger und der Entscheider als Nudgee bezeichnet (Meske & Potthoff, 2017, S. 5). Die vorliegende Arbeitwird sich an diesen beiden Bezeichnungen orientieren.
Um zu verstehen, warum Menschen sich durch Nudges beeinflussen lassen, ist es wichtig zwei psychologische Phänomene zu berücksichtigen. Norman und Shallice (1986) postulierten einen automatischen und einen kontrollierten Prozess der Aufmerksamkeitskontrolle. Der automatische Prozess, genannt „Contention Scheduling“, nutzt den Einsatz von Schemata. Gemeint sind mentale Strukturen, mit denen Menschen ihr Wissen über die soziale Welt kategorisieren (Aronson, Wilson, & Aktert, 2014). Contention Scheduling führt Routinehandlungen aus und erfordert keine kognitive Anstrengung, da es sich um einen instinktiven, schnell arbeitenden Prozess handelt. Dem gegenüber steht das „Supervisory Attentio- nal System“. Dieses System beschreibt kognitive Prozesse bei neuen, nicht routinierten Handlungen. Es tritt immer dann auf, wenn kein Schema für eine Situation vorhanden ist und erfordert daher kognitive Anstrengung.
Dieser Ansatz wurde von Kahnemann weitergeführt. Er postuliert zwei Arten von Denkprozessen: einen unbewussten, automatischen und einen reflektierenden, rationalen Prozess. Sie werden in der psychologischen Literatur respektive „System I“ und „System II“ genannt (Kahnemann, 2011). Wie beim Contention Scheduling ist auch System I ein schneller Prozess, der wenig Mühe und keinerlei kognitive Anstrengung erfordert. Kahnemann (2011) beschreibt diesen als instinktiven, reflexartigen Prozess, der zum Beispiel genutzt wird, wenn man sich automatisch duckt, um einem Ball auszuweichen. Anders hingegen System II: Analog zum „Supervisory Attentional System“ ist dieser Prozess ein bewusster und mühsamer. Er wird immer dann aktiviert, wenn das Individuum komplexere Aufgaben lösen muss. Die beiden Systeme schließen einander jedoch nicht aus. Kahnemann (2011) erläutert die Charakteristiken beider Systeme und deren Abhängigkeiten so: System I erzeugt spontane Eindrücke, Annahmen oder Gefühle über Tatbestände. Werden diese von System II bestätigt und unterstützt, so werden diese zu gefestigten Überzeugungen, Einstellungen und Intentionen. In gewissem Maße wird System I also von System II programmiert. Die Verwendung beider Systeme konnte über den in Abbildung 2 dargestellten Cognitive Reflection Test (CRT) (Frederick, 2005) aufgezeigt werden. Er umfasst drei Aufgaben, die die Versuchsperson möglichst schnell und intuitiv beantworten soll. Frederick (2005) fand heraus, dass am häufigsten auf die drei Fragen mit „10 Cent“, „100 Minuten“ und „24 Tage“ intuitiv geantwortet wurde. Diese Antworten sind jedoch alle falsch. Das heißt nicht, dass die Aufgaben sehr schwierig oder die Versuchspersonen keine guten Mathematiker darstellen. Tatsächlich hätten die meisten die korrekte Antwort gewusst, hätten sie nicht zwangsläufig über das schnelle System I handeln müssen. Gäbe man ihnen mehr Zeit, über die Aufgabe nachzudenken, käme System II zum Einsatz, welches unter kognitiver Anstrengung zu dem korrekten Ergebnis geführt hätte.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 1 CRT nach Frederick (2005)
Werden Entscheidungen spontan und intuitiv getroffen, verwenden Individuen das automatische agierende System I. Die hier verankerten Überzeugungen, Einstellungen und Intentionen basieren auf entstandenen Heuristiken. Sie bilden in diesem Zusammenhang mentale Abkürzungen, die helfen, Entscheidungen ohne mentale Anstrengung treffen zu können (Evans, 2008). Heuristiken sind Faustregeln, die das Treffen von Entscheidungen beschleunigen, indem sie die zu verarbeitenden Informationen reduzieren (Kahneman & Tversky, 1979). Sie führen zu Biases, also Abweichungen oder Verzerrungen der Wahrnehmung und der Art und Weise, wie Individuen denken.
Informationsreduzierung kommt insbesondere im digitalen Kontext vor. Die Informationsflut, die jeden Tag über mobile Geräte wie Smartphones und Tablets übertragen wird, ist unmöglich für einen Menschen vollständig zu erfassen und zu verarbeiten. Er verfällt dadurch in ein Verhalten, das Informationen automatisch filtert und das möglicherweise relevante nicht weiter beachtet. Menschen verarbeiten Informationen auf Bildschirmen wesentlich ungenauer und schneller, als sie es in analogen Kontexten tun. Die gleiche Information, zum Beispiel eine Frage mit mehreren Antwortmöglichkeiten, wird, wenn sie auf Papier vorgelegt wird, genauer und korrekter verarbeitet, als wenn sie auf einem Bildschirm angezeigt wird (Benartzi & Lehrer, 2015). Grund dafür ist unter anderem die sich stets beschleunigende Geschwindigkeit der online Welt. Mobile Applikationen wie Tinder oder Twitter motivieren zum schnellen Durchschalten der gezeigten Information. Ständige Erreichbarkeit lässt Individuen eine Obligation verspüren, direkt auf eine einkommende Nachricht zu reagieren. Folge ist die Verkürzung der Aufmerksamkeitspanne und das ungenaue Beurteilen von digitalen Informationen. Der durchschnittliche Internetnutzer verbringt tatsächlich nur 15 Sekunden damit, einen Artikel online zu lesen (Haile, 2014). Auf den gezeigten Inhalt wird, dem ersten Eindruck folgend, nur noch reagiert. Individuen denken also schneller in digitalen Umgebungen, was zu instinktiveren Reaktionen führt (Benartzi & Lehrer, 2015).
Kahneman und Tversky (1975) postulierten im Zuge ihrer Forschungen unter anderem zwei Heuristiken, die nach wie vor auch in digitalen Umgebungen von Relevanz sind: die Ankerheuristik und die Verfügbarkeitsheuristik (Kahnemann, 2011; Tversky & Kahneman, 1975). Sie werden im Folgenden kurz erläutert und ihre Relevanz im digitalen Kontext aufgezeigt.
Ankerheuristik: Im Zusammenhang mit Heuristiken ist ein Anker eine bereits bekannte Information, auf die zugegriffen wird, wenn eine Entscheidung unter Unsicherheit getroffen wird. Dabei kann es sich um verfügbares Wissen des Individuums oder eine, während des Entscheidungsprozesses, vorgeschlagene Angabe handeln. Bittet eine Organisation um Spenden, schlägt sie meist Standardvorgaben wie 100 €, 250 €, 1000 €, 5000 € und „anderer Betrag“ vor. Diese Werte sind nicht zufällig gewählt. Sie dienen als Anker, an denen sich die potenziellen Spender orientieren und ihren eigenen Spendenwert vergleichen. Sie sind in diesem Beispiel geneigt, tendenziell höhere Beträge zu spenden, als wenn die Standardwerte 50 €, 75€, 100 € und 150 € umfassen würden (Thaler & Sunstein, 2008). Analog können solche Szenarien ebenso im digitalen Kontext erfolgen, was die Ankerheuristik als wichtigen Effekt für Nudges herausstellt. Onlinehändler geben so mehrere Preise für unterschiedliche Ausführungen eines Produktes an. Der jeweils höchste und niedrigste Preis dienen als Anker, was den Käufer dazu verleiten kann, die mediane Option zu wählen (Mirsch et al., 2017).
Verfügbarkeitsheuristik: Diese Heuristik wird eingesetzt, wenn ein Mensch mit einer Frage oder Situation konfrontiert wird, die für ihn neu ist. Insbesondere dann, wenn eine Einschätzung der Relevanz erforderlich ist, ohne möglichen Zugriff auf erforderliches Wissen. Nach der Verfügbarkeitsheuristik werden bekannte Vergleiche gesucht, die für das Thema von Bedeutung sein könnten. Die Beantwortung der Frage oder die Entscheidung in einer Situation ist abhängig davon, wie leicht diese Beispiele in das Gedächtnis gerufen werden können. Menschen glauben zum Beispiel, dass mehr Menschen durch Gewalttaten ums Leben kommen, als durch Suizid (Thaler & Sunstein, 2008). Mirsch et al. (2017) geben mit derAnzeige von Online Bannerwerbung durch Google ein anschauliches Beispiel für diesen Effekt. Durch Nachverfolgung des Users auf Websites bekommt er wiederholt bestimmte Werbebanner eingeblendet. Im Moment der Kaufentscheidung sind die dadurch beworbenen Produkte leichter abrufbar und können den Nutzer zu dieser Option nudgen.
Vor dem Hintergrund des libertären Paternalismus und Digital Nudging haben Mirsch und Kollegen (2017) eine systematische Literatursichtung durchgeführt. Sie identifizierten zwanzig relevante psychologische Effekte, die für Digital Nudging relevant sind. Weiterhin zeigten sie für die häufigsten Effekte ein aktuelles Beispiel aus dem digitalen Umfeld auf, um somit praktische Einsatzmöglichkeiten zu skizzieren. Unterstützt werden diese Befunde durch das Ergebnis einer Literaturanalyse von Meske und Potthoff (2017). Sie identifizierten insgesamt dreizehn Elemente, die in einer Relation zu den Begriffen „Nudging“ oder „Nudge“ stehen. Die in Tabelle 1 abgebildete Gegenüberstellung der jeweils fünf wichtigsten Effekte (nach Frequenz der Nennung in der untersuchten Literatur) zeigt, dass drei deutlich herausstehen. Framing, Soziale Norm und der Status Quo Bias, der mit dem Element „Default Setting“ eng verwandt ist, werden am häufigsten im Kontext der Verhaltensbeeinflussung durch Nudges genannt. Die vorliegende Arbeit beschränkt sich aus Gründen des Umfangs auf diese drei Nudges. Sie haben daher für die zu implementierenden Nudges eine besondere Relevanz und werden nachfolgend genauer betrachtet.
Tabelle 1 Gegenüberstellung derfünf häufigsten Nudges
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Mirsch et al. (2017) beschreiben Framing als eine kontrollierte Präsentation eines Entscheidungsproblems unter Berücksichtigung verschiedener Methoden für dieses. Das Beispiel des Cafeteriaszenarios aus Abschnitt 2.2.1 beschreibt eine solche Framing Methode in der realen Welt. Das Anordnen von Essen in der Cafeteria, um ein bestimmtes Kaufverhalten zu erreichen, stellt einen Entscheidungsrahmen dar, in dem die Schüler agieren. Im digitalen Kontext werden Entscheidungsprobleme oftmals durch ein Ul repräsentiert. Die bewusste Gestaltung und Manipulation eine solchen Ul auf eine Weise, dass es eine Entscheidung beeinflusst, kann eine Framing Methode darstellen. In Anlehnung an Mirsch et al. (2017) zeigt sich ein praktisches Beispiel für eine solche Manipulation auf der Website des Social Media Dienstes Twitter. Wie in Abbildung 2 dargestellt hebt Twitter auf der Startseite der Onlinepräsenz die Möglichkeit, ein Benutzerkonto anzulegen, durch einen Farbkontrast hervor. Dadurch soll die Aufmerksamkeit des Besuchers auf diesen Bereich gezogen werden. Es kann somit eine Registrierung ausgelöst werden, der vielleicht vorher nicht geplant war. Das grafische Feld stellt somit einen Eingriff in die Entscheidungsumgebung des Nutzers dar, während seine Entscheidungsfreiheit gewahrt wird.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 2 Der Framing Effekt auftwitter.com1
Ein Entscheider besitzt eine allgemeine Tendenz bei einer aktuellen Situation zu bleiben (Thaler & Sunstein, 2008). Der Status Quo Bias beschreibt in diesem Zusammenhang die Neigung von Individuen während Entscheidungen eine bestehende Wahl oder Situation gegenüber Veränderungen zu bevorzugen. Mangelnde Aufmerksamkeit spielt hierbei eine Schlüsselrolle und ist eine der Ursachen des Status Quo Bias (Thaler & Sunstein, 2008). Entwickelt aus einer Art Gleichgültigkeitsheuristik lässt sich dieser Bias am Beispiel von Zeitschriftenabonnements aufzeigen. Wenn einmal abgeschlossen, verlängert sich ein Abo in den meisten Fällen automatisch. Es bedarf einer aktiven Handlung des Abonnenten in Form einer telefonischen oder schriftlichen Kündigung, um dieses zu widerrufen. Die Wahrscheinlichkeit, dass das Abo verlängert wird, ist somit höher, als wenn die Situation umgekehrt wäre und der Abonnent aktiv handeln müsste, um das Abo zu verlängern. Das Organspende-System in Österreich funktioniert auf der gleichen Basis. Österreicher werden automatisch als Organspender registriert und müssen aktiv handeln, sollten sie das nicht wollen. Diese Nutzung des Status Ouo Bias hat die Anzahl aller Organspender in Österreich positiv beeinflusst (Rebonato, 2014).
Standardoptionen (engl. default options), die einen solchen Status Quo repräsentieren, gelten als besonders starker Nudge (Thaler & Sunstein, 2008). Nutzer haben das Gefühl, dass hinter einer Standardoption eine implizite Unterstützung desjenigen liegt, der sie gesetzt hat. Websites nutzen diese Neigung aus, um beispielsweise mehr Abonnenten für einen Newsletter zu gewinnen. Standardoptionen schlagen durch Vorauswahl eines Feldes ein solches Abo vor. Der Nutzer müsste während der Entscheidung aktiv handeln, um den Newsletter nicht zu abonnieren.
Der Begriff der sozialen Norm stammt aus der Sozialpsychologie und beschreibt „implizite (und manchmal explizite) Regeln für akzeptable Verhaltensweisen, Werte und Überzeugungen“ einer Gruppe (Aronson et al., 2014, S. 268). Individuen neigen dazu, sich an dem Verhalten und den Entscheidungen anderer zu orientieren, wenn sie selbst unsicher sind (Mirsch et al., 2017). Dies geht zurück auf das individuelle Bedürfnis nach Akzeptanz und dem daraus folgenden normativen sozialen Einfluss. Gemeint ist jener Einfluss anderer Menschen, der uns „zu konformem Verhalten verleitet, weil wir gemocht oder akzeptiert werden möchten“ (Aronson et al., 2014, S. 269). Während diese Definitionen von einer direkten Interaktion zwischen Individuen ausgehen, trifft sozialer Einfluss auch in digitalen Umgebungen auf Wirkung. Prominente Beispiele zeigen Online Shops wie Amazon, die unter einer Produktseite eine Empfehlung für weitere Produkte geben. Diese sind betitelt als „Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch“ (Abbildung 3) und erzeugen damit einen fiktiven Standard für dieses Produkt. Der einzelne Kunde kann so - durch den Einfluss anderer Kunden - in Richtung eines weiteren Kaufs beeinflusst werden.
Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 3 Beispiel sozialer Normen bei Amazon2
Nach dem libertären Paternalismus sollen Nudges, wie in Abschnitt2.2.1 dargestellt, Nutzer zu einem für sie positives Verhalten leiten. Es kann diskutiert werden, ob Amazon sich nun dem Effekt der sozialen Norm bedient, um letztendlich mehr Käufe durch den Kunden auszulösen. Gemäß diesem Fall würde es sich um einen negativen Nudge handeln, der die Anfälligkeit des Nutzers missbraucht. Jedoch muss beachtet werden, dass eben solche Hinweise auch positive Auswirkungen für den Nutzer haben können. So entdeckt er beim Kauf einer bestimmten Musik möglicherweise ihm noch unbekannte Künstler. Auch wenn Online Händler wie Amazon aus einem weiteren Kauf Profit schlagen, ist nicht von der Hand zu weisen, dass der Nutzer ebenfalls einen Mehrwert erhält. Besonders solche Situationen erfordern hinreichende Aufklärung auf Seiten des Nutzers, um seine Kompetenz im Kontakt mit digitalen Umgebungen zu steigern.
Nudges sind relativ kleine Änderungen der Entscheidungsumgebung. Sie sollen das Verhalten des Nutzers durch psychologische Effekte beeinflussen (Mirsch et al., 2017). Thaler und Sunstein (2008) schlagen vor, dassjeder Mensch, der eine Umgebung gestaltet, unbewusst ein Entscheidungsarchitekt ist. Dies bezieht sich sowohl auf analoge, als auch digitale Umgebungen. Damit Nudges den gewünschten Effekt erzielen und die Werte des libertären Paternalismus einhalten, muss ihre Umsetzung und Implementierung geplant werden. Anschließend sollten sie in einer Testumgebung evaluiert werden. Vor diesem Hintergrund wurden in der Forschung bereits zwei Modelle postuliert, die verschiedene Vorgehensweisen für das Gestalten von Nudges adressieren. Basierend auf Richtlinien aus der Verhaltensforschung im offline Kontext präsentierten Weinmann et al. (2016) einen Digital Nudging Prozess (DNP), der Erkenntnisse um Anforderung von Informationssystemen erweitert. Meske und Potthoff (2017) schlugen mit dem DINU-Modell ebenfalls ein Prozessmodell für Digital Nudging vor, das jedoch Erkenntnisse aus der Persuasionsforschung miteinbezieht. Beide Modelle werden im Folgenden kurz erläutert und anschließend gegenübergestellt.
Der Digital Nudging Prozess (DNP) nach Weinmann et al. (2016) ist ein lineares Prozessmodell, das einen Ablauf zur Entwicklung und Evaluierung von Nudges speziell in digitalen Entscheidungsumgebungen vorschlägt. Es umfasst fünf Schritte, die seriell durchlaufen werden.
(1) Define digital context and goals: Der Kontext, in dem die Entscheidung getroffen wird, sowie das Ziel, welches dadurch erreicht werden soll, bilden in diesem Modell die Grundlage. Sie wird zu Beginn definiert. Weinmann et al. (2016) basieren dies auf der Annahme, dass das Entscheiden immer durch den Kontext beeinflusst werden.
(2) Understand the decision process: In Abhängigkeit des Kontextes werden in dem zweiten Schritt des Modells relevante Heuristiken und Biases identifiziert. Sie umfassen, wie in Abschnitt 2.3 dargelegt, psychologische Effekte, die bewusst und unbewusst ausgelöst werden.
(3) Select nudge: Basierend auf den Erkenntnissen von (1) und (2) werden geeignete Nudges gewählt, die entweder Biases auslösen oder ihnen entgegenwirken können. Der DNP schlägt hier keine genauen Elemente zur Verwendung vor.
(4) Implement nudge: Die theoretisch erarbeiteten Nudges werden implementiert. Weinmann et al. (2016) gehen dabei vor allem auf die Manipulation des Ul einer Webanwendung ein.
(5) Test I Experiment: Der letzte Schritt suggeriert die Evaluation des Nudges durch A/B Tests und Konsultation durch Experten. Sollte der Nudge nicht effektiv sein, gilt zuerst seine Präsentation zu überprüfen (ist der Nudge zu auffällig?). Erst danach wird ein Umdenken von (1) oder (2) in Erwägung gezogen.
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1 https://twitter.com/, aufgerufen am 13.08.2017.
2 https://www.amazon.de/gp/product/B00P73B1E4/, aufgerufen am 20.07.2017.
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