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Online-Bewertungen
Manage episode 326020726 series 2865285
Dominik Gutt forscht zu Online-Bewertungen. Mit seiner wissenschaftlichen Arbeit hat der Doktor der Wirtschaftsinformatik und Assistant Professor an der Erasmus Universität in Rotterdam dieses Jahr die Jury des Targion-Wirtschaftspreises überzeugt.
Dass gute Bewertungen den Online-Absatz steigern, belegt die aktuelle Forschung. Mit Bewertungen soll Vertrauen hergestellt werden. Als Dominik mit seiner wissenschaftlichen Arbeit begann, waren die Datensätze noch überschaubar groß. Heute wissen Verbraucher oft nicht, auf welche Signale sie achten sollen.
Gefälschte Bewertungen führen zu besseren Abverkäufen. Sie werden durch Facebook-Gruppen regelrecht gefarmt. Meistens sind sie weniger detailreich. Neutrale Vergleichsportale wie Yelp nutzen maschinelle Lernmodelle, um ihre Fake-Review-Filter zu verbessern. Kontext-Variablen spielen hier eine wichtige Rolle, wie etwa Tageszeit, Textlänge und Grad der Vernetzung.
Auch psychologische Phänomene beeinflussen Bewertungen, wie beispielsweise das Herding: Man schließt sich der "Meinungs-Herde" an. Oder der "First-Review-Bias", bei dem die erste Bewertung den Ton für die folgenden Meinungen vorgibt. In dieser Folge begeben uns auf einen "Ausflug in die Abgründe des Menschseins".
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104 Episoden
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Dominik Gutt forscht zu Online-Bewertungen. Mit seiner wissenschaftlichen Arbeit hat der Doktor der Wirtschaftsinformatik und Assistant Professor an der Erasmus Universität in Rotterdam dieses Jahr die Jury des Targion-Wirtschaftspreises überzeugt.
Dass gute Bewertungen den Online-Absatz steigern, belegt die aktuelle Forschung. Mit Bewertungen soll Vertrauen hergestellt werden. Als Dominik mit seiner wissenschaftlichen Arbeit begann, waren die Datensätze noch überschaubar groß. Heute wissen Verbraucher oft nicht, auf welche Signale sie achten sollen.
Gefälschte Bewertungen führen zu besseren Abverkäufen. Sie werden durch Facebook-Gruppen regelrecht gefarmt. Meistens sind sie weniger detailreich. Neutrale Vergleichsportale wie Yelp nutzen maschinelle Lernmodelle, um ihre Fake-Review-Filter zu verbessern. Kontext-Variablen spielen hier eine wichtige Rolle, wie etwa Tageszeit, Textlänge und Grad der Vernetzung.
Auch psychologische Phänomene beeinflussen Bewertungen, wie beispielsweise das Herding: Man schließt sich der "Meinungs-Herde" an. Oder der "First-Review-Bias", bei dem die erste Bewertung den Ton für die folgenden Meinungen vorgibt. In dieser Folge begeben uns auf einen "Ausflug in die Abgründe des Menschseins".
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