Andern Menschen beim Spielen zusehen. Beeinflusst der Spielertyp das Nutzungsverhalten auf Twitch.tv?

Inhaltsverzeichnis

• Teil A Einleitung
• 1 Ausgangssituation
• 2 Zielsetzung und Forschungsfrage
• 3 Vorgehensweise
• 3.1 Forschungszugang
• 3.2 Forschungsmethode
• Teil B Theoretische Grundlagen der Spielertypologie und der Live-Streaming-Plattform Twitch
• 1 Spielertypen und -motive
• 1.1 Ansatzbasierte Einordnung der Theorien
• 1.1.1 Psychografische Grundlage
• 1.1.2 Verhaltensbasierte Grundlage
• 1.1.3 Videospielinterne demografische Daten
• 1.1.4 Weitere Ansätze
• 1.2 Gegenüberstellung und kritische Betrachtung
• 2 Zusehen statt Spielen
• 2.1 Die Live-Streaming-Plattform Twitch
• 2.2 Motivation und Nutzungsverhalten
• 2.3 Resümee des Forschungsstandes
• Teil C Heterogene Spielerorientierungen und bedingte Verhaltensmuster auf Twitch.tv
• 1 Hypothesengenerierung
• 2 Spezifikation und Operationalisierung
• Teil D Daten und Methodik
• 1 Datenerhebung mittels Online-Fragebogen
• 2 Fragebogenrevision
• 2.1 Qualitativer Pretest
• 2.2 Quantitativer Pretest
• 3 Forschungsdurchführung
• 4 Stichprobe
• 5 Datenaufbereitung und -analyse
• 6 Gütekriterien
• Teil E Ergebnispräsentation
• 1 Deskriptive Präsentation der Spielerorientierungen
• 2 Spielerorientierungen und Verhaltensmuster
• 2.1 Favorisierte Publikumsgröße und Nutzungsintensität
• 2.2 Twitch als Informationsquelle
• 2.3 Verwendung des Chats
• 2.4 Nutzungsgewohnheiten
• 2.5 Auswahlkriterien
• 2.6 Abonnements und weitere Formen monetärer Unterstützung
• 2.7 Übertragungskategorien
• 2.8 Angesehene Übertragungen und Videospielpräferenzen
• Teil F Diskussion und Hypothesenabgleich
• 1 Spezifische Verhaltensmuster für die Spielerorientierungen
• 1.1 Favorisierte Publikumsgröße und Nutzungsintensität
• 1.2 Twitch als Informationsquelle
• 1.3 Verwendung des Chats
• 1.4 Nutzungsgewohnheiten
• 1.5 Auswahlkriterien
• 1.6 Abonnements und weitere Formen monetärer Unterstützung
• 1.7 Übertragungskategorien
• 1.8 Angesehene Übertragungen und Videospielpräferenzen
• 2 Gegenüberstellung und Hypothesenabgleich
• Teil G Fazit

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die Arbeit untersucht den Einfluss des Spielertyps auf das Nutzungsverhalten auf Twitch.tv. Die Hauptzielsetzung ist es herauszufinden, inwieweit sich verschiedene Spielertypen durch ihr Verhalten auf der Plattform unterscheiden.

• Spielertypologie und deren Modelle
• Nutzungsverhalten auf Twitch.tv
• Zusammenhang zwischen Spielertyp und Nutzungsverhalten auf Twitch.tv
• Quantitative Forschungsmethoden
• Analyse von Online-Fragebogendaten

Zusammenfassung der Kapitel

Teil A Einleitung: Dieser Teil führt in die Thematik ein, beschreibt die Ausgangssituation des Wachstums von Live-Streaming-Plattformen wie Twitch und deren Bedeutung für die Videospielindustrie. Er formuliert die Forschungsfrage und die Vorgehensweise der Arbeit, die einen quantitativen Forschungszugang mit Online-Fragebogen wählt.

Teil B Theoretische Grundlagen der Spielertypologie und der Live-Streaming-Plattform Twitch: Dieser Teil analysiert den aktuellen Forschungsstand zur Spielertypologie und der Plattform Twitch. Er vergleicht verschiedene Modelle der Spielertypologie, kritisiert deren Schwächen und wählt das Player Trait Model als theoretische Grundlage aus. Anschließend wird die Plattform Twitch, ihre Funktionsweise und die Motivationen der Zuschauer erläutert, um die relevanten Verhaltensmuster zu identifizieren.

Teil C Heterogene Spielerorientierungen und bedingte Verhaltensmuster auf Twitch.tv: Hier wird die Forschungsfrage präzisiert und eine Hypothese aufgestellt, die besagt, dass sich die Spielerorientierungen durch spezifische Verhaltensmuster auf Twitch.tv unterscheiden lassen. Der Teil spezifiziert und operationalisiert die verwendeten Variablen für die Analyse des Nutzungsverhaltens.

Teil D Daten und Methodik: Dieser Abschnitt beschreibt das Forschungsdesign, die Datenerhebung mittels eines Online-Fragebogens (inkl. Pretests), die Stichprobenziehung und die Datenaufbereitung und -analyse, welche u.a. Kruskal-Wallis-Tests und Post-Hoc-Tests umfasst. Die Gütekriterien der Studie werden ebenfalls diskutiert.

Teil E Ergebnispräsentation: Dieser Teil präsentiert die Ergebnisse der Datenanalyse deskriptiv und im Hinblick auf die aufgestellte Hypothese. Die Ergebnisse der Kruskal-Wallis-Tests und deren Interpretation werden für verschiedene Verhaltensmuster im Zusammenhang mit den fünf Spielerorientierungen dargestellt.

Teil F Diskussion und Hypothesenabgleich: Dieser Teil diskutiert die Ergebnisse im Detail und gleicht sie mit der Hypothese ab. Die Ergebnisse der Post-Hoc-Tests und Effektstärken werden analysiert, um die Zusammenhänge zwischen den Spielerorientierungen und dem Nutzungsverhalten zu verdeutlichen.

Schlüsselwörter

Twitch.tv, Live-Streaming, Spielertypologie, Player Trait Model, Nutzungsverhalten, Quantitative Forschung, Online-Fragebogen, Verhaltensmuster, Spielerorientierungen, Social Orientation, Narrative Orientation, Goal Orientation, Challenge Orientation, Aesthetic Orientation.

Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Arbeit: Heterogene Spielerorientierungen und bedingte Verhaltensmuster auf Twitch.tv

Was ist der Gegenstand dieser wissenschaftlichen Arbeit?

Die Arbeit untersucht den Einfluss des Spielertyps auf das Nutzungsverhalten auf der Live-Streaming-Plattform Twitch.tv. Im Fokus steht die Frage, inwieweit sich verschiedene Spielertypen durch ihr Verhalten auf Twitch unterscheiden.

Welche Forschungsfragen werden behandelt?

Die zentrale Forschungsfrage lautet: Unterscheiden sich verschiedene Spielertypen durch spezifische Verhaltensmuster auf Twitch.tv?

Welche Methode wurde angewendet?

Die Arbeit verwendet einen quantitativen Forschungszugang. Die Datenerhebung erfolgte mittels eines Online-Fragebogens, der zuvor qualitativen und quantitativen Pretests unterzogen wurde. Die Datenanalyse umfasst deskriptive Statistiken sowie Kruskal-Wallis-Tests und Post-Hoc-Tests.

Welche Spielertypen werden betrachtet?

Die Arbeit stützt sich auf das Player Trait Model und untersucht fünf Spielerorientierungen: Social Orientation, Narrative Orientation, Goal Orientation, Challenge Orientation und Aesthetic Orientation.

Welche Aspekte des Nutzungsverhaltens werden analysiert?

Analysiert werden verschiedene Aspekte des Nutzungsverhaltens, darunter die favorisierte Publikumsgröße, die Nutzungsintensität, die Nutzung des Chats, die Auswahlkriterien für Streams, Abonnements und monetäre Unterstützung, die bevorzugten Übertragungskategorien sowie die angesehenen Übertragungen und Videospielpräferenzen.

Welche theoretischen Grundlagen werden verwendet?

Die Arbeit bezieht sich auf bestehende Theorien zur Spielertypologie und analysiert deren Stärken und Schwächen. Das Player Trait Model dient als theoretische Grundlage. Zusätzlich wird die Live-Streaming-Plattform Twitch, ihre Funktionsweise und die Motivationen der Zuschauer ausführlich erläutert.

Wie ist die Arbeit strukturiert?

Die Arbeit gliedert sich in sieben Teile: Einleitung, theoretische Grundlagen, Hypothesengenerierung und Operationalisierung, Daten und Methodik, Ergebnispräsentation, Diskussion und Hypothesenabgleich sowie Fazit. Ein detailliertes Inhaltsverzeichnis befindet sich im Hauptdokument.

Welche Ergebnisse wurden erzielt?

Die Ergebnisse der Datenanalyse werden deskriptiv präsentiert und im Hinblick auf die aufgestellte Hypothese interpretiert. Die Ergebnisse der Kruskal-Wallis-Tests und Post-Hoc-Tests zeigen auf, ob und wie sich die verschiedenen Spielerorientierungen in den untersuchten Verhaltensmustern unterscheiden. Die Ergebnisse werden detailliert im Teil E und F der Arbeit dargestellt.

Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit am besten?

Twitch.tv, Live-Streaming, Spielertypologie, Player Trait Model, Nutzungsverhalten, Quantitative Forschung, Online-Fragebogen, Verhaltensmuster, Spielerorientierungen, Social Orientation, Narrative Orientation, Goal Orientation, Challenge Orientation, Aesthetic Orientation.

Für wen ist diese Arbeit relevant?

Diese Arbeit ist relevant für Wissenschaftler, die sich mit Spielertypologien, Nutzungsverhalten auf Online-Plattformen und quantitativen Forschungsmethoden beschäftigen. Sie bietet zudem Einblicke in die Funktionsweise und die Nutzerstruktur von Twitch.tv und kann für die Videospielindustrie von Interesse sein.