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Feedback und Anreize für die Nutzung von Web 2.0 Diensten

Doktorarbeit / Dissertation 2013 246 Seiten

BWL - Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Social Media

Leseprobe

Inhaltsübersicht

Danksagung

Anmerkungen

Zusammenfassung

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Motivation und Einleitung

2 Grundlagen und verwandte Arbeiten
2.1 Web 2.0, Wissensmanagement und Barrieren
2.2 Wikis
2.3 Motivationale Konzepte und Motivationstheorien
2.4 Klassifikationen von Feedback
2.5 Zusätzliche Konzepte und Ergebnisse zu Feedback
2.6 Individuelle Unterschiede und Persönlichkeitseigenschaften

3 Hypothesen, Realisierung und Methode
3.1 Beantwortete Forschungsfragen und zu erforschende Hypothesen
3.2 Realisierung der verwendeten Feedbackmechanismen
3.3 Experimentelles Vorgehen
3.4 Wikistudien in Vorlesungen

4 Ergebnisse der durchgeführten Studien
4.1 Statistische Verfahren
4.2 Wiki Studien GZI 2009/2010 und GZI 2010/2011
4.3 Wiki Studien MBN 2009/2010 und MBN 2010/2011
4.4 Wissensmanagement 2010/2011
4.5 Gesamtübergreifende Darstellung
4.6 Fazit

5 Diskussion und Ausblick
5.1 Zusammenfassung der Ergebnisse
5.2 Diskussion
5.3 Offene Forschungsfragen und Ausblick

Literaturverzeichnis

Anhang
Anhang A
Anhang B
Anhang C
Anhang D
Anhang E
Anhang F
Anhang G
Anhang H
Anhang I
Anhang J
Anhang K

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1.1. Verallgemeinertes Beitragsmodell nach Tedjamulia u. a. (2005)

Abbildung 2.1. Darstellung der Vorteile von Wikis in der Lehre

Abbildung 2.2. Ranking im Experiment von Kuhnen & Tymula (2012)

Abbildung 2.3. Beispielaufgabe aus der Studie von Cheshire & Antin (2008)

Abbildung 2.4. Gratitude Feedback von Cheshire & Antin (2008)

Abbildung 2.5. Historical Reminder Feedback von Cheshire & Antin (2008)

Abbildung 2.6. Relative Ranking Feedback von Cheshire & Antin (2008)

Abbildung 2.7. Vereinfachte Darstellung des UTAUT-Modells

Abbildung 3.1. Darstellung der Hypothesen

Abbildung 3.2. Darstellung der verwendeten Dankeschönanzeige

Abbildung 3.3. Darstellung der verwendeten Beitragsanzeige

Abbildung 3.4. Darstellung der verwendeten relativen Rangliste

Abbildung 3.5. Darstellung der verwendeten sozialen Rangliste

Abbildung 3.6. Darstellungsbeispiel der sozialen Rangliste auf einer Wikiseite

Abbildung 3.7. Screeplot für die Variable SI

Abbildung 3.8. Screeplot für die Variable FC.

Tabellenverzeichnis

Tabelle 2.1. Zusammenfassung und Kategorisierung von Barrieren

Tabelle 2.2. Vorkommen von Feedback in Motivationstheorien oder motivationalen Konzepten

Tabelle 2.3. Literaturüberblick zu den Funktionen von Feedback

Tabelle 2.4. Funktionen von Feedbackmechanismen in Relation zu Feedback

Tabelle 2.5. Zusammenfassung von Ergebnissen zur Forschung um die Turniertheorie

Tabelle 3.1. Verteilung der Probanden auf die einzelnen Versuchsbedingungen in den Vorlesungswikis

Tabelle 3.2. Verteilung der Edits zu den Vorlesungswikis

Tabelle 3.3. Verteilung der Mehrfachteilnahmen in den Vorlesungswikis

Tabelle 3.4. Cronbachs α und rotierte Faktorladungen zum UTAUT-Fragebogen

Tabelle 4.1. Häufigkeit, Mittelwert und Standardabweichung der Edits im GZI-Wiki 2009/2010, in Abhängigkeit von der Feedbackbedingung

Tabelle 4.2. Häufigkeit, Mittelwert und Standardabweichung der Edits im GZI-Wiki 2010/2011, in Abhängigkeit von der Feedbackbedingung

Tabelle 4.3. Häufigkeit, Mittelwert und Standardabweichung der Edits im GZI-Wiki 2009/2010 und 2010/2011 in Abhängigkeit von der Feedbackbedingung

Tabelle 4.4. Häufigkeit, Mittelwert und Standardabweichung der Edits im MBN-Wiki 2009/2010 in Abhängigkeit von der Feedbackbedingung

Tabelle 4.5. Häufigkeit, Mittelwert und Standardabweichung der Edits im MBN-Wiki 2010/2011 in Abhängigkeit von der Feedbackbedingung

Tabelle 4.6. Häufigkeit, Mittelwert und Standardabweichung der Edits im MBN-Wiki 2009/2010 und 2010/2011 in Abhängigkeit von der Feedbackbedingung

Tabelle 4.7. Häufigkeit, Mittelwert und Standardabweichung der Edits im WM-Wiki 2010/2011, in Abhängigkeit von der Feedbackbedingung

Tabelle 4.8. Darstellung der Antwortverteilung für die Frage zur Freiwilligkeit der Nutzung

Tabelle 4.9. Deskriptive Ergebnisse für die Frage zur Freiwilligkeit der Nutzung

Tabelle 4.10. Darstellung der Antwortverteilung für die Frage zur vorherigen Erfahrung des Nutzers

Tabelle 4.11. Deskriptive Ergebnisse für die Frage zur vorherigen Erfahrung des Nutzers

Tabelle 4.12. Darstellung der Antwortverteilung für die Frage zur Leistungserwartung (PE)

Tabelle 4.13. Deskriptive Ergebnisse für die Frage zur Leistungserwartung (PE)

Tabelle 4.14. Darstellung der Antwortverteilung für die Frage zur Aufwandserwartung (EE)

Tabelle 4.15. Deskriptive Ergebnisse zur Aufwandserwartung (EE)

Tabelle 4.16. Darstellung der Antwortverteilung für die Frage zur sozialen Beeinflussung (SI)

Tabelle 4.17. Deskriptive Ergebnisse zur sozialen Beeinflussung (SI)

Tabelle 4.18. Darstellung der Antwortverteilung für die Frage zur technischen Unterstützung (FC)

Tabelle 4.19. Deskriptive Ergebnisse für die Frage zur technischen Unterstützung (FC)

Tabelle 4.20. Darstellung der Antwortverteilung zur Frage der Verhaltensabsicht (BI)

Tabelle 4.21. Deskriptive Ergebnisse für die Frage zur Verhaltensabsicht

Tabelle 4.22. Korrelationen zwischen den Variablen des UTAUT Fragebogens

Tabelle 4.23. Multiple Regression zu den sozialen Komponenten von UTAUT

Tabelle 4.24. Multiple Regression zum UTAUT-Modell

Tabelle 4.25. Korrelationen zwischen den Variablen von UTAUT und der Kontrollbedingung für die Edits

Tabelle 4.26. Korrelationen zwischen den Variablen von UTAUT und dem Dankeschön-Feedback für die Edits

Tabelle 4.27. Korrelationen zwischen den Variablen von UTAUT und dem Beitragsanzeige-Feedback für die Edits

Tabelle 4.28. Korrelationen zwischen den Variablen von UTAUT und dem Relative Rangliste-Feedback für die Edits

Tabelle 4.29. Korrelationen zwischen den Variablen von UTAUT und dem Soziale Rangliste-Feedback für die Edits

Tabelle 4.30. Häufigkeit, Mittelwert und Standardabweichung der Edits aller fünf Wikis, in Abhängigkeit von der Feedbackbedingung

Tabelle 4.31. Multiple Regression zur Effektivität der Feedbackmechanismen

Tabelle 4.32. Anzahl der Probanden, Mittelwert und Standardabweichung der Kontrollgruppen

Tabelle 4.33. Anzahl der Probanden, Mittelwert, Standardabweichung, Hedges g und die Gewichte der aggregierten Feedbackbedingungen

Tabelle 4.34. Verteilung der Probanden auf die einzelnen Feedbackbedingungen in den Vorlesungswikis

Tabelle 4.35. Probandenanzahl, Mittelwert und Standardabweichung in Studien mit sozialer Rangliste

Tabelle 4.36. Probandenanzahl, Mittelwert und Standardabweichung der KG in Wikis mit sozialer Rangliste

Tabelle 4.37. Anzahl der Probanden, Mittelwert, Standardabweichung, Hedges g und die Gewichtungen zur sozialen Rangliste

Tabelle 4.38. Partialkorrelationen für die Kontrollgruppe zu den Persönlichkeitseigenschaften des NEO-FFI

Tabelle 4.39. Partialkorrelationen für das Dankeschön-Feedback zu den Persönlichkeitseigenschaften des NEO-FFI

Tabelle 4.40. Partialkorrelationen für die Beitragsanzeige zu den Persönlichkeitseigenschaften des NEO-FFI

Tabelle 4.41. Partialkorrelationen für die relative Rangliste zu den Persönlichkeitseigenschaften des NEO-FFI

Tabelle 4.42. Partialkorrelationen für die soziale Rangliste zu den Persönlichkeitseigenschaften des NEO-FFI

Tabelle 4.43. Partialkorrelationen für die Zufallsanzeige zu den Persönlichkeitseigenschaften des NEO-FFI

Tabelle 4.44. Partialkorrelationen für die Kontrollgruppe für die psychologischen Grundbedürfnisse

Tabelle 4.45. Partialkorrelationen für das Dankeschön-Feedback für die psychologischen Grundbedürfnisse

Tabelle 4.46. Partialkorrelationen für die Beitragsanzeige für die psychologischen Grundbedürfnisse

Tabelle 4.47. Partialkorrelationen für die relative Rangliste für die psychologischen Grundbedürfnisse

Tabelle 4.48. Partialkorrelationen für die soziale Rangliste für die psychologischen Grundbedürfnisse

Tabelle 4.49. Partialkorrelationen für die Zufallsanzeige für die psychologischen Grundbedürfnisse

Tabelle 4.50. Häufigkeit, Mittelwert und Standardabweichung der Edits aller fünf Wikis in Abhängigkeit von der Feedbackbedingung für männliche Probanden

Tabelle 4.51. Häufigkeit, Mittelwert und Standardabweichung der Edits aller fünf Wikis in Abhängigkeit von der Feedbackbedingung für weibliche Probanden

Tabelle 4.52. Überblick zur Verwendung und Bestätigung der Feedbackmechanismen in den Studien

Tabelle 4.53. Gesamtübergreifende Darstellung der Ergebnisse mit der jeweiligen statistischen Methode.

Danksagung

Das Schreiben und die Durchführung einer Dissertation ist ein langwieriger Prozess. Tatendrang wechselt sich mit Zweifeln ab und ohne die Unterstützung vieler Menschen wäre es für mich nicht möglich gewesen, diesen Prozess erfolgreich abzuschließen. Einige von diesen Menschen verdienen an dieser Stelle eine besondere Erwähnung.

Ich danke Prof. Dr. Christof Weinhardt, PD Dr. Clemens van Dinther und Dr. Jan Krämer für die Möglichkeit zur Promotion und den inhaltlichen Diskussionen zu meiner Arbeit.

Natürlich möchte ich auch allen meinen Kolleginnen und Kollegen am FZI und am Lehrstuhl IISM danken. Ich bin euch dankbar für eure Geduld und eure nützlichen Ratschläge.

Timm Teubner, Rico Knapper und Dr. Simone Braun danke ich ebenfalls für hilfreiche Hinweise, Anmerkungen und Kritik. Ohne eure Hilfe hätte die vorliegende Arbeit nicht dieses hohe Niveau erreicht.

André Gregoric, Roland Görlitz, Peter Wolf und Dr. Asarnusch Rashid danke ich für die aufmunternden Worte während eines langen und kräftezehrenden Promotionsprozesses. Ohne euch wäre diese Arbeit vielleicht niemals vollendet geworden.

Ganz besonders möchte ich mich bei Dr. Mercè Müller-Gorchs bedanken. Du warst mir eine Stütze und ein Freund während meiner gesamten Zeit am FZI. Ohne Dich würde weder diese Arbeit, noch viele erinnerungswürdige Momente existieren. Dafür möchte ich mich von ganzem Herzen bedanken.

Dr. Jochen Martin gebührt auch mein ganzer Dank, insbesondere in der letzten Endphase meiner Promotion. Unsere Diskussionen haben nicht nur zu einer Verbesserung der Arbeit geführt, sondern mir auch gezeigt, dass es auch noch Wichtigeres im Leben gibt. Ich werde Dich als sehr guten Freund in Erinnerung behalten.

Nora Kersten und ihrer Familie, sowie meinen Eltern möchte ich für ihre Geduld und vielfältige Unterstützung danken. Die Promotionsphase war von vielen persönlichen Herausforderungen geprägt. Das ihr trotz aller Widrigkeiten an mich geglaubt habt, wenn ich es nicht mehr getan habe, hat mir die Kraft gegeben, diese Arbeit zu beenden.

Schließlich möchte ich meinem Mentor Dr. Gregory House danken. Auch wenn das Verhältnis immer etwas seltsam war, so habe ich doch von ihm gelernt, dass wahre Erkenntnis nur im Team entstehen kann. Jede noch so schwierige Herausforderung kann dadurch gemeistert werden. Und nur durch den Mut, Hypothesen durch Versuch und Irrtum zu falsifizieren, kann wissenschaftlicher Fortschritt erreicht werden. Danke für deine langjährige Treue.

Anmerkungen

Die vorliegende Arbeit beinhaltet unter anderem frühere eigene Publikationen. Folgende Veröffentlichungen enthalten wesentliche Bestandteile dieser Arbeit:

Mazarakis, A. (2012). Barrieren bei der organisationalen Nutzung von Wissensmanagement- und Web 2.0-Tools. In Beyreuther, T., Duske, K., Eismann, C., Hornung, S., & Kleemann, F. (Hrsg.), consumers@work - Zum neuen Verhältnis von Unternehmen und Usern im Web 2.0 (S. 64–75). Frankfurt am Main: Campus.

Mazarakis, A. (2012). Social Ranking as a Feedback Mechanism to Raise Contributions in Course Wikis. In Ockenfeld, M., Peters, I., & Weller, K. (Hrsg.) , Social Media und Web Science. (2. DGI-Konferenz, Düsseldorf, Germany) Tagungen der Deutschen Gesellschaft für Informationswissenschaft und Informationspraxis (DGI-Tagungen. (S. 213–226). Frankfurt am Main: Deutsche Gesellschaft für Informationswissenschaft und Informationspraxis.

Mazarakis, A., & van Dinther, C. (2011). Motivationssteigerung in Wikis durch systemneutrales Feedback. In Eibl, M. (Hrsg.), Mensch & Computer 2011 (S. 221–230). München: Oldenbourg.

Seifert, S., Krämer, J., & Mazarakis, A. (2010). Anreize zur Nutzung von Wikis in der Hochschullehre - Ergebnisse eines Pilotprojekts. In Ziegler, J., & Schmidt, A. (Hrsg.), Mensch & Computer 2010 (S. 179–188). München: Oldenbourg.

Mazarakis, A., & Krämer, J. (2010). Feedbackmechanismen zur Steigerung der Beteiligung im Web 2.0 – Ergebnisse einer Feldstudie zu Vorlesungswikis. In Schroeder, U. (Hrsg.), Interaktive Kulturen - Workshop-Band. Proceedings der Workshops der DeLFI 2010 - Die 8. E-Learning Fachtagung Informatik der Gesellschaft für Informatik e. V. (S. 187–192). Berlin: Logos.

Literaturquellen am Ende vom Absatz beziehen sich auf den ganzen Absatz. Bei Aufzählungen befindet sich die zugehörige Literaturquelle am Anfang der Aufzählung.

Zusammenfassung

Eine der bekanntesten Web 2.0 Anwendungen ist Wikipedia, welche als Grundlage ein Wiki nutzt. Wikis sind Wissensmanagementwerkzeuge zur kollaborativen Erstellung von Inhalten und werden sowohl in Unternehmen als auch in Schulen und Hochschulen verwendet. Allerdings sind Wikis regelmäßig von einer hohen Nichtbeteiligung betroffen und können deswegen nicht ihr volles Potenzial zur Zusammenarbeit entfalten.

In der vorliegenden Arbeit wurden Feedbackmechanismen, die teils bereits erprobt waren und teils neu entwickelt wurden, auf ihre Wirksamkeit zur Motivationssteigerung in vorlesungsbegleitenden Wikis, sogenannten Vorlesungswikis, untersucht. Feedbackmechanismen werden hier als systemneutrales Feedback definiert, welches anhand vergangener Nutzeraktivität automatisch generiert wird und keine subjektive Wertung enthält. Zusätzlich wird untersucht, ob Persönlichkeitsausprägungen und Umgebungsfaktoren einen Einfluss auf die Anzahl der Wikibeiträge in Zusammenhang mit Feedbackmechanismen ausüben.

Zur Überprüfung der Hypothesen wurden fünf Studien mit Feldexperimenten zu Vorlesungswikis durchgeführt, zu denen sich insgesamt 620 Studierenden anmeldeten. Davon wurden 436 Studierende final ausgewertet, da ein Feedbackmechanismus mindestens einen initialen Beitrag eines Nutzers voraussetzt, aber im vorliegenden Fall nicht alle Studierenden einen solchen Beitrag geleistet hatten.

Die Ergebnisse zeigen für fast alle Feedbackmechanismen einen positiven, statistisch signifikanten Einfluss auf die Anzahl der Beiträge in Wikis. Insbesondere die Dankeschönanzeige und die soziale Rangliste führten zu besonders vielen zusätzlichen Beiträgen. Im Hinblick auf Persönlichkeitsausprägungen und Umgebungsfaktoren konnten keine statistisch signifikanten Einflüsse nachgewiesen werden, wenngleich es eine positive Tendenz gab. Dies kann auch dem Versuchsdesign und der niedrigen Probandenzahl geschuldet sein. Hingegen konnten Geschlechtsunterschiede bei der Effektivität der Feedbackmechanismen festgestellt werden.

Aus den Ergebnissen lässt sich einerseits ein grundlegender motivationssteigender Effekt von Feedbackmechanismen für Web 2.0 Anwendungen ableiten, andererseits sind weitere Studien zum Einfluss von Persönlichkeitsausprägungen und Umgebungsfaktoren nötig, um bessere statistisch abgesicherte Resultate zu erhalten.

1 Motivation und Einleitung

Im Videoportal YouTube teilen wöchentlich bis zu 100 Millionen Nutzer ihre persönlichen Videos („YouTube“, 2012) und weltweit verwalten mehr als 187 Millionen Mitglieder im Businessportal LinkedIn ihre geschäftlichen Kontakte („LinkedIn“, 2012). YouTube und LinkedIn sind damit zwei sehr populäre Dienste, die erst durch die Weiterentwicklung des Internets zu einem dynamischen Medium entstanden sind. Diese Weiterentwicklung wurde durch die Einführung der Möglichkeit zur Partizipation der Nutzer gefördert. Die einstmals herrschende Trennung zwischen den Bereitstellern von Informationen und deren Nutzern existiert nicht länger. Die Partizipation im Internet ist hierbei grundsätzlich für jeden Nutzer möglich und für gewöhnlich weder technisch noch regional beschränkt. Diese nutzerzentrierte Weiterentwicklung des Internets ist auch geläufig unter dem Begriff „Web 2.0“. Bekannte Web 2.0 Dienste sind beispielsweise Blogs, Onlineforen und Wikis (Kilian, Hass, & Walsh, 2008; Günther, 2010).

Wikis sind insbesondere durch die Enzyklopädie „Wikipedia“ bekannt geworden (Moskaliuk, 2008), welche im Oktober 2012 weltweit etwa 1.6 Millionen registrierte Mitglieder hatte („Wikipedia Statistics“, 2012). Wesentlicher Aspekt von Wikis ist die Bereitstellung und Bearbeitung von Inhalten durch eine große Netzgemeinschaft (Andersen, 2005). Sie werden in diesem Zusammenhang auch als Wissensmanagementwerkzeuge charakterisiert und dienen als Plattform zur Unterstützung von kollaborativer Arbeit im E-Learning. Ihre Bedeutung für diesen Einsatzzweck ist mittlerweile unumstritten (West & West, 2009).

Forschung zu Wikis gliedert sich primär in zwei Bereiche: Wikis in Unternehmen sowie Wikis in Schulen und Hochschulen. In Unternehmen werden Wikis unter anderem für Softwaredokumentationen oder Best-Practice-Sammlungen eingesetzt (Back, 2012). Sie dienen dabei der Steigerung von Zusammenarbeit und Effizienz (Seibert, Preuss, & Rauer, 2011). Durch die Schaffung von Transparenz und der zentralen Verfügbarkeit von Informationen werden Wikis hierbei immer beliebter (Stocker & Tochtermann, 2010). Aber auch an Schulen und Hochschulen kommen Wikis vermehrt zum Einsatz, zum Beispiel zur unterrichtsbegleitenden Bereitstellung von Informationen, bei der Prüfungsvorbereitung oder zur kollaborativen Erstellung und Diskussion von Texten. Vorlesungsbegleitend eingesetzte Wikis an Hochschulen werden Vorlesungswikis genannt (Moskaliuk & Kimmerle, 2008). In der vorliegenden Arbeit liegt der Fokus auf solchen Vorlesungswikis.

Der Erfolg von Wikis basiert unter anderem auf zwei Eigenschaften, nämlich dass grundsätzlich, wie bereits erwähnt, jeder beitragen kann und dass eine hohe Transparenz bei der Inhaltserstellung durch die Nutzer existiert (Drossou, Krempl, & Poltermann, 2006; Moskaliuk, 2008). Eine Herausforderung besteht allerdings darin, die Motivation zur aktiven Teilnahme, das heißt zum Erstellen und Bearbeiten von Inhalten, längerfristig aufrechtzuerhalten. Wikis sind als Wissensmanagementwerkzeug auf die Partizipation der Nutzer angewiesen, also auf aktive Beiträge von Nutzern und nicht nur passives Lesen, da sonst nicht das volle Potenzial der Zusammenarbeit ausgeschöpft wird (Fank & Katerkamp, 2002; Ebner, 2007).

In einer repräsentativen Studie mit deutschsprachigen Onlinenutzern wurde festgestellt, dass besonders ältere Jugendliche und Studierende kaum in Wikis schreiben. Der Anteil der regelmäßig wöchentlich schreibenden 21 bis 24 Jahre alten Wikinutzer wird mit nur 2 % beziffert. In der Stichprobe der Studierenden, welche die relevante Zielgruppe von Vorlesungswikis darstellt, liegt der Wert sogar nur bei 1.6 % (Rohde, Hasebrink, & Schmidt, 2009). Aber auch Wikipedia leidet an einer zu geringen Beteiligung. In einer Studie von Panciera, Halfaker und Terveen (2009) wurden Beitragende der englischen Wikipedia hinsichtlich ihrer Motivation, Artikel zu bearbeiten, untersucht. Trotz des Erfolgs von Wikipedia zeigt diese Studie, dass sich mehr als 60 % der neu registrierten Nutzer nach ihrem ersten Tag der Mitgliedschaft nicht wieder bei Wikipedia anmelden, obwohl sie eigene Beiträge erstellt haben. Es ist also bei Wikis essenziell, Nutzer zu begeistern, damit diese nicht die Motivation zur Beteiligung verlieren. Die vorliegende Arbeit widmet sich daher der Frage, wie die Partizipation an Wikis gesteigert werden kann und welche psychologischen und motivationalen Faktoren diesen Prozess beeinflussen.

Es existieren bereits vereinzelt Studien zur Erhöhung der Partizipation in unterschiedlichen Internetbereichen und -diensten. So konnte zum Beispiel beim Empfehlungsdienst für Kinofilme MovieLens (http://movielens.umn.edu) die Aktivität der Nutzer zur Abgabe von Filmbewertungen durch extrinsisch motivierende E-Mails erhöht werden, wodurch die Nutzer passendere Filmempfehlungen erhielten. Allerdings wird von den Autoren der Studie explizit das Fehlen von Forschung in arbeitsorientierten Gemeinschaften, also Wikis, angemerkt. Eine einfache Übertragung der Ergebnisse ist daher nicht möglich (Chen, Harper, Konstan, & Xin Li, 2010). In mehreren Studien zu Vorlesungswikis wurde hingegen gezeigt, dass es trotz unterschiedlicher extrinsischer Anreize, zum Beispiel kleiner Prämien wie USB-Sticks für besonders aktiv Beitragende, insgesamt zu geringen Nutzungsaktivitäten kam (Ebner, 2007; Ebner, Kickmeier-Rust, & Holzinger, 2008; Katzlinger & Kepler, 2008).

Es stellt sich daher die Frage, wie Nutzer von solchen Diensten motiviert werden können, um eine Verhaltensänderung auszulösen. Um diese zu bewirken und damit eine Änderung der subjektiven Motivation zu erreichen, werden in der Psychologie Interventionsstrategien eingesetzt. Interventionsstrategien können einerseits zu einer Bewusstmachung des eigenen Verhaltens führen, zum Beispiel durch eine explizite Zielsetzung und Darstellung der dafür benötigten Informationen zur Zielerreichung. Andererseits können solche Interventionsstrategien durch das Aufzeigen von Verhaltenskonsequenzen in Form von Feedback oder Anreizen motivieren. Eine Kombination der beiden Ansätze aus Zielsetzung und Feedback kann einen motivationssteigernden Effekt verstärken (Kappel & Grechenig, 2011).

Insbesondere im betrieblichen Web 2.0 Umfeld werden von der Wissenschaft motivationale Aspekte zur Ausgestaltung von kollaborativer Arbeit als relevantes Forschungsgebiet identifiziert. So sind zum Beispiel motivierte Mitarbeiter wichtig für ein erfolgreiches Wissensmanagement (Riege, 2005; Kunzmann u. a., 2009). Oftmals wird allerdings nur die Verminderung und Vermeidung von demotivationalen Komponenten (Barrieren) untersucht (Cabrera & Cabrera, 2002; Fank & Katerkamp, 2002; Riege, 2005). Konkret anwendbare Motivationsinterventionen, um eine erfolgreiche Verhaltensänderung zu erreichen, werden als wichtige Forschungslücke vorgeschlagen (Ahlert, Blaich, & Spelsiek, 2006; Kunzmann u. a., 2009). In diesem Zusammenhang bieten sich die Konzepte Feedback und Feedbackmechanismen an, da von beiden Konzepten angenommen wird, dass sie das Potenzial zur Motivationssteigerung besitzen (Cheshire & Antin, 2008; Kappel & Grechenig, 2011).

Feedback verfolgt allgemein zwei Ziele: einerseits die Korrektur von Fehlern und andererseits die Reduktion von Unsicherheit bezüglich des eigenen Verhaltens. Aufgrund dieser Prämissen kann Feedback zur Motivationsunterstützung sowohl vor Beginn einer eigenen Handlung, als auch danach eingesetzt werden (Ashford, 1986). Damit kann es, wie bereits erwähnt, auch als Interventionsstrategie eingesetzt werden und grundsätzlich eine motivierende Funktion erfüllen (Kappel & Grechenig, 2011).

Feedback kann in unterschiedlichen Arten und Formen gegeben werden. Es kann einerseits verschiedene Detailgrade besitzen, zum Beispiel kann als Rückmeldung „richtig“ oder „falsch“ gegeben werden. Aber auch ein ausführliches Feedback mit mehr Informationen als einem binären „richtig, falsch, ja, nein“ ist möglich. Andererseits kann der Zeitpunkt der Feedbackgabe variiert werden, ob eine Rückmeldung sofort oder verzögert erfolgt (Mory, 2004). Diese unterschiedlichen Darstellungsformen von Feedback und die damit einhergehenden Probleme bei der Entwicklung innovativer Inhalte und Werkzeuge sind eine aktuelle Forschungsherausforderung und werden vor allem in der Informatik im Bereich des E-Learning thematisiert (Lucke & Schroeder, 2012).

Wie die Informationen zur Erstellung von Feedback erzeugt werden, ist neben Detailgrad und Zeitpunkt eine weitere Differenzierung von Feedback. Hierbei wird dieses meistens von den Nutzern eingefordert und generiert. In diesem Zusammenhang sind aus dem Bereich des Onlinehandels die Onlineshops Amazon (http://www.amazon.com) und eBay (http://www.ebay.com) zwei Beispiele, welche aktiv Feedback zur Bewertung von Verkäufern einfordern (Dellarocas, 2003). Eine vollständig automatisierte Erstellung findet hier nicht statt (Zumbach, Hillers, & Reimann, 2004). Problematisch ist dabei die korrekte Passung von subjektiven und objektiven Bewertungen (Vassileva, 2012). Auch ob das Feedback wahr ist oder eventuell „gekauft“ wurde, kann durch nutzergeneriertes Feedback nicht ausgeschlossen werden (Müller, 2012).

Um diese Nachteile zu umgehen, existieren sogenannte Feedbackmechanismen. Feedbackmechanismen sind im Kontext der vorliegenden Arbeit eine Sonderform von Feedback und werden nach Cheshire und Antin (2008) als systemneutrales Feedback definiert, welches anhand vergangener Aktivitäten vom System generiert wird und keine zusätzliche Wertung enthält. Es wird also nicht aktiv durch den Nutzer erstellt, sondern passiv durch sein bisheriges Verhalten gebildet. Zusätzlich wird keine offensichtliche Wertung vorgenommen, zum Beispiel ob eine bestimmte Aktivität des Nutzers gut oder schlecht war. Ein solcher Feedbackmechanismus kann beispielsweise die Anzeige der Anzahl der eigenen Beiträge sein. Mit diesem Feedback wird der Versuch unternommen, unabhängig von einer subjektiven Nutzerbewertung durch ein automatisiert erstelltes Feedback zu motivieren. Feedbackmechanismen wurden in der Forschung bereits erfolgreich zur Motivationssteigerung in Onlineforen angewendet (Cheshire & Antin, 2008).

Bisher fehlt allerdings eine weitergehende Forschung zum Potenzial von Feedbackmechanismen im Web 2.0. Aufgrund der erwähnten Motivationsproblematik bei Wikis (Panciera u. a., 2009) und den möglichen Nachteilen von nutzergeneriertem Feedback (Müller, 2012), bieten Feedbackmechanismen eine erfolgsversprechende Möglichkeit zur Steigerung der Nutzeraktivität in Wikis an. Daher ist es ein Ziel der vorliegenden Arbeit, registrierte Nutzer in einem Wiki, welche bereits einmal etwas beigetragen haben, durch Feedbackmechanismen zu motivieren, sich weiterhin am Wiki zu beteiligen. Zusätzlich wird speziell der Bereich der Vorlesungswikis erforscht, da dort ein erhöhter Bedarf zur Steigerung der Motivation identifiziert wurde (Ebner, 2007; Ebner u. a., 2008; Katzlinger & Kepler, 2008).

Aus der bereits skizzierten motivationalen Herausforderung zur Partizipation in Vorlesungswikis und dem Potenzial von Feedbackmechanismen resultiert die erste Forschungsfrage der vorliegenden Arbeit:

Forschungsfrage 1: Motivieren Feedbackmechanismen zu mehr Beiträgen in Vorlesungswikis?

Ein einfacher monokausaler Zusammenhang zwischen Feedbackmechanismen und mehr Beiträgen in Wikis kann nicht ohne Weiteres angenommen werden. Auch in der bisherigen Forschung wurde dies bereits angemerkt. So können ebenfalls zum Beispiel individuelle Persönlichkeitseigenschaften einen Einfluss auf die eigene Aktivität besitzen (Sawyer, Hollis-Sawyer, & Pokryfke, 2002; He, Greenberg, & Huang, 2010; Meishar-Tal & Gorsky, 2010). Um Einflussfaktoren auf die Partizipation von Netzgemeinschaften, hier in Wikis, abzugrenzen, wird ein theoretisches Modell aus der Literatur verwendet, welches zwei Hauptvariablen besitzt: Persönlichkeitsausprägungen und Umgebungsfaktoren (Tedjamulia, Dean, Olsen, & Albrecht, 2005). Abbildung 1.1 stellt dieses Modell in verallgemeinerter Form dar.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1.1. Verallgemeinertes Beitragsmodell nach Tedjamulia u. a. (2005).

Nach Tedjamulia u. a. (2005) sind Persönlichkeitsausprägungen für das individuelle Beitragsverhalten relevant. Die Autoren schlagen als Beispiel die Erfassung der intrinsischen Motivation vor. Diese kann durch die psychologischen Grundbedürfnisse als relativ enges Konstrukt erfasst werden (Deci & Ryan, 2000)

Andererseits zeigen aktuelle Untersuchungen zum Zusammenhang zwischen Netzgemeinschaften und Persönlichkeitsausprägungen, dass auch allgemeinere Persönlichkeitseigenschaften in Betracht gezogen werden müssen. Dies wird dadurch begründet, dass spezifische Persönlichkeitsausprägungen bisher zu widersprüchlichen Ergebnissen in Bezug auf die Beitragshäufigkeit geführt haben (Amichai-Hamburger & Vinitzky, 2010; Hughes, Rowe, Batey, & Lee, 2012). Psychologische Grundbedürfnisse und Persönlichkeitseigenschaften werden durch die zweite Forschungsfrage untersucht:

Forschungsfrage 2: Besteht ein Zusammenhang zwischen unterschiedlichen Feedbackmechanismen in Vorlesungswikis, der Anzahl der geschriebenen Beiträge und den Persönlichkeitsausprägungen eines Nutzers?

Neben Persönlichkeitsausprägungen, sind auch Umgebungsfaktoren relevant in Bezug auf den individuellen Beitrag eines Nutzers. Umgebungsfaktoren sind nach Tedjamulia u. a. (2005) zum Beispiel die Benutzerfreundlichkeit oder die Erhöhung einer gruppenspezifischen Identität, analog zu Cabrera und Cabrera (2002). Diese Faktoren werden unter anderem durch das Konstrukt der Technologieakzeptanz erfasst (Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003). Der Einfluss dieses Konstrukts auf die individuelle Beitragshäufigkeit soll in Abhängigkeit von den verwendeten Feedbackmechanismen durch Forschungsfrage 3 beleuchtet werden.

Forschungsfrage 3: Besteht ein Zusammenhang zwischen unterschiedlichen Feedbackmechanismen in Vorlesungswikis, der Anzahl der geschriebenen Beiträge und den Umgebungsfaktoren eines Nutzers?

Zur Beantwortung aller genannten Forschungsfragen werden insgesamt fünf unterschiedliche Vorlesungswikis quantitativ ausgewertet. Der wissenschaftliche Erkenntnisgewinn wird in diesem Zusammenhang durch ein experimentelles Forschungsdesign erlangt. Zusätzlich werden mit der vorliegenden Arbeit zwei Forschungslücken von Cheshire und Antin (2008) geschlossen: Die Entwicklung eines neuen Feedbackmechanismus und die Anwendung in einem anderen Web 2.0 Dienst als in einem Onlineforum. Für den ersten Punkt wird ein neuer Feedbackmechanismus entwickelt, nämlich eine soziale Rangliste, welche anstatt relativen Werten wie zum Beispiel Prozentzahlen, absolute Werte als direkten sozialen Vergleich anzeigt. Anstatt also die relative Information zu geben, dass man zum Beispiel 20 % einer Aufgabe erfüllt hat, kann durch die Information, dass zum Beispiel noch vier Aufgaben zu bearbeiten sind, eine absolute und deutlichere Information mitteilen. Die zweite offene Forschungslücke von Cheshire und Antin (2008) wird durch die Verwendung von Feedbackmechanismen in Wikis, statt in Onlineforen, geschlossen.

Die aufgestellten Forschungsfragen sollen mit Hilfe von Feldexperimenten empirisch untersucht werden. In die Gestaltung der empirischen Studien fließen sowohl Motivationstheorien und Kenntnisse aus der Psychologie als auch Grundlagen aus der Informationswirtschaft ein. Die untersuchten Theorien dienen als Fundament für eine erfolgreich angewandte Forschung mit Praxisbezug. Naturgemäß besteht aber zwischen der Grundlagen- und der angewandten Forschung eine Wechselwirkung (Balzert, Schröder, & Schäfer, 2011), was sich auch in dieser Arbeit widerspiegelt. Die durchgeführten Studien weisen Überschneidungen mit mehreren wissenschaftlichen Disziplinen auf und lassen sich folgendermaßen einordnen:

- Da mit Wikis computergestütztes Wissensmanagement behandelt wird, ist die Forschung im Kontext der CSCW-Forschung (Computer Supported Cooperative Work) und HCI-Forschung (Human Computer Interaction) angesiedelt, die beide der angewandten Informatik und Wirtschaftsinformatik zugeordnet werden können. In dieses Gebiet ist auch der Bereich der Technologieakzeptanz einzuordnen. Unter CSCW wird die Zusammenarbeit mit modernen Technologien im Kontext der Gruppenarbeit verstanden. HCI hingegen kennzeichnet die Entwicklung von benutzergerechten Schnittstellen für moderne Technologien. Technologieakzeptanz soll erklären, warum bestimmte Technologien genutzt werden und andere nicht (Venkatesh u. a., 2003; Beenen u. a., 2004);
- Die explizite Verwendung von Vorlesungswikis betrifft den Aspekt des Lernens und damit die CSCL-Forschung (Computer Supported Collaborative Learning), welche sowohl ein Teilgebiet der angewandten Informatik und Wirtschaftsinformatik als auch der Pädagogik ist (Niegemann u. a., 2008);
- Die Verwendung von psychologischen Persönlichkeitstests zur Feststellung der Persönlichkeitseigenschaften betrifft die Diagnostik beziehungsweise die Differentielle Psychologie als Teilbereich der Psychologie. Die verwendeten psychologischen Grundbedürfnisse sind Bestandteil der Motivationspsychologie, wohingegen Feedback als solches besonders in der Arbeits- und Organisationspsychologie als Teilgebiet der Psychologie behandelt wird (Zimbardo & Gerrig, 1999; Rheinberg, 2008). Darüber hinaus wird Feedback auch in den Wirtschaftswissenschaften erforscht (Staehle, 1999);
- Die Gebiete der Turniertheorie und Ranglisten gehören in den Kontext der Ökonomie, was wiederum ein Teilbereich der Wirtschaftswissenschaften ist (Lazear & Rosen, 1981). Diese sind relevant für mögliche Erklärungen zur Wirkungsweise des neu erstellen Feedbackmechanismus mit einer sozialen Rangliste.

Es wird damit deutlich, dass eine Einbeziehung unterschiedlicher wissenschaftlicher Disziplinen wie der Psychologie, Ökonomie, Informatik und Pädagogik notwendig ist, um einen erfolgreichen Einsatz von E-Learning und Wissensmanagement, hier mit der Fokussierung auf Wikis, zu erreichen (Keil & Wessner, 2012).

Im Anschluss an dieses Kapitel werden in Kapitel 2 die Grundlagen und verwandte Arbeiten vorgestellt. Es werden sowohl motivationale Barrieren im Web 2.0 vorgestellt als auch bereits existierende Forschung zu motivationalen Konzepten. Darüber hinaus wird der Feedbackbegriff eingeführt und definiert, sowie Klassifikationen und Ergebnisse vorgestellt. Den Abschluss dieses Kapitels bildet der Abschnitt zur Messung von individuellen Unterschieden und Persönlichkeitseigenschaften.

In Kapitel 3 werden die Hypothesen und das konkrete experimentelle Vorgehen dieser Arbeit dargestellt. Hierzu werden auch die verwendeten Feedbackmechanismen vorgestellt und die jeweiligen Unterschiede herausgestellt. Außerdem werden in diesem Kapitel die Stichprobe und das Versuchsdesign der empirischen Erhebung beschrieben sowie die einzelnen Vorlesungswikis und deren Unterschiede dargestellt.

In Kapitel 4 werden die Ergebnisse zu den fünf Vorlesungswikis vorgestellt. Außerdem werden die verwendeten statistischen Verfahren erläutert und angewendet. Die Ergebnisse beziehen sich sowohl auf die allgemeine Wirkungsweise der Feedbackmechanismen als auch auf die Zusammenhänge mit den Persönlichkeitsausprägungen und den Umgebungsfaktoren.

Im letzten Kapitel 5 werden die Ergebnisse im Hinblick auf die Hypothesen zusammengefasst und diskutiert. Offengebliebene Forschungsfragen und ein Ausblick auf bereits geplante Forschungsarbeiten bilden den Abschluss der vorliegenden Arbeit.

2 Grundlagen und verwandte Arbeiten

In diesem Kapitel werden in sechs Abschnitten die relevanten Grundlagen und verwandten Arbeiten zur Hinführung an die Hypothesen erarbeitet. Im Abschnitt 2.1 werden der Begriff Web 2.0 sowie Barrieren im Web 2.0 und im Wissensmanagement betrachtet, um im darauf folgenden Abschnitt 2.2 konkret auf Wikis einzugehen (Günther, 2010; Nerdinger, 2004). Hierbei werden insbesondere im Abschnitt 2.2.1 Wikis in der Lehre untersucht, welche in der Forschung zu Lehr-Lern-Situationen im Web 2.0 ein aktueller Forschungsaspekt sind (Prenzel, Seidel, & Drechsel, 2004; Moskaliuk & Kimmerle, 2008; Trentin, 2009; Seifert, Krämer, & Mazarakis, 2010). In den Abschnitten 2.2.2 und 2.2.3 werden soziale Dilemmata im Kontext der sozialen Medien und eine kurze Abhandlung der Konzepte Reputation und Status im Web 2.0 beschrieben (Cabrera & Cabrera, 2002; Antikainen & Väätäjä, 2010).

Der Abschnitt 2.3 widmet sich motivationalen Konzepten und Motivationstheorien zur Darstellung motivationaler Grundlagen. Diese werden in Inhalts- und Prozesstheorien untergliedert und entsprechend eingeführt (Staehle, 1999; Semmer & Udris, 2004). Danach folgt eine Erläuterung der Begriffe intrinsische und extrinsische Motivation und eine zusammenfassende Darstellung zu Feedback als Basis von Motivationstheorien.

Im Abschnitt 2.4 wird auf unterschiedliche Klassifikationen von Feedback eingegangen, um deren Multidimensionalität und Komplexität darzulegen (Bungard, 2005; Geister, 2005), während der Abschnitt 2.5 weitere Feedbackkonzepte wie zum Beispiel Gamification, Feedbackmechanismen und Turnierspiele betrachtet sowie auf ausgewählte Ergebnisse aus der Literatur eingeht (Cheshire & Antin, 2008; Antin & Churchill, 2011; Barankay, 2012b).

Im letzten Abschnitt 2.6 werden der fünffaktorielle Persönlichkeitstest NEO-FFI (McCrae & John, 1992; Borkenau & Ostendorf, 2008), die Skala zur Erfassung der psychologischen Grundbedürfnisse über die Selbstbestimmungstheorie der Motivation BPNS (Deci & Ryan, 2000; Ryan & Deci, 2000) sowie der Fragebogen zur Messung von Technologieakzeptanz UTAUT beschrieben (Venkatesh u. a., 2003; Bagozzi, 2007). Damit werden die in dieser Arbeit verwendeten Verfahren zur Erfassung von individuellen Unterschieden und Persönlichkeitseigenschaften dargestellt.

2.1 Web 2.0, Wissensmanagement und Barrieren

Der Begriff Web 2.0 umschreibt unterschiedliche Arten von Diensten und Technologien. Unter anderem wird es durch die interaktive Beteiligung der Nutzer als weiterentwickelte Form des Internets charakterisiert (Günther, 2010).

Nach Günther (2010) besteht der Begriff Web 2.0 aus drei Bestandteilen:

- Neue Technologien, welche offene Programmierschnittstellen zur Verfügung stellen und damit Kommunikation zwischen unterschiedlichen Softwaresystemen mit sogenannten Web-Service-APIs erlauben;
- Die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, wie zum Beispiel werbefinanzierte Internetseiten, wo auch Nischenprodukte ohne regionale Grenzen bei gleichwertiger Nachfrage eine Aussicht auf Erfolg haben;
- Die Möglichkeit der Nutzerbeteiligung durch internetbasierte Anwendungen, wie zum Beispiel Wikis, Blogs, Twitter oder Facebook, welche einerseits eine interaktive Beteiligung ermöglichen, andererseits durch einfachste Bedienung die Hürden zur Teilnahme gesenkt haben, ohne dass fundiertes technisches Wissen zur Verwendung notwendig ist.

Vergleichbar zum Web 2.0 ist der Bereich des Wissensmanagements, da ähnliche Konzepte verwendet werden. Beispielsweise können Netzgemeinschaften aus dem Web 2.0 mit communities of practice aus dem Wissensmanagement verglichen werden (Levy, 2009). Trotzdem existiert historisch eine Vielzahl von Definitionen für den Begriff des Wissensmanagements, wobei man aber im Allgemeinen darunter den systematischen Umgang von Wissen als Ressource versteht. Damit ist sowohl die Bereitstellung und Gestaltung von Rahmenbedingungen, Methoden und Werkzeugen gemeint, wie zum Beispiel Wikis (Moskaliuk, 2008) als auch die Optimierung von organisationalen und mentalen Prozessen (Reinmann, 2011). Wissensmanagement kann in vier Prozessdimensionen unterteilt werden (Nerdinger, 2004):

- Wissensgenerierung, also Erwerb und Entwicklung von Wissen;
- Wissensrepräsentation, nämlich die Darstellung von vorhandenem Wissen;
- Wissenskommunikation mit Hilfe von Informationstechnik;
- Wissensnutzung zur Umsetzung des Wissens in konkrete Handlungen.

Bei vielen Wissensmanagementprojekten in Unternehmen entstehen allerdings häufig Probleme durch eine nicht deutlich wahrnehmbare Zustimmung der Geschäftsführung zu Wissensmanagementprojekten. Betroffene Mitarbeiter und Nutzer wissen dann oftmals nicht, wozu Wissensmanagement eingeführt wird und ob es eine wichtige und dauerhafte Angelegenheit für das Unternehmen ist (Fank & Katerkamp, 2002). Es existieren an dieser Stelle Motivationsprobleme, wenn Nutzer ihr Wissen einbringen sollen und gleichzeitig mögliche Empfänger dieses bereitgestellten Wissens animiert werden müssen, es zu erwerben und abzurufen. Mangelnde Bereitschaft und ablehnende Haltung können weitere Gründe sein, sich nicht am organisationalen Wissensmanagement zu beteiligen (Ahlert u. a., 2006). Damit einhergehend stellen Trittbrettfahrer beim kollaborativen Lernen und Arbeiten ein grundlegendes Problem dar, da einige Gruppenmitglieder die ganze Arbeit erledigen und andere sich nicht einbringen (Niegemann u. a., 2008; Chen u. a., 2010; Osterloh, 2011).

Nach Ahlert u. a. (2006) werden diese Herausforderungen im Wissensmanagement in 1.) individuelle, 2.) organisatorische und 3.) technische Barrieren aufgeteilt. Erstens können auf individueller Ebene zum Beispiel ein Mangel an Zeit, eine hierarchische Umgebung, das bewusste Zurückhalten von Wissen, fehlendes Vertrauen oder auch ungenügende Feedbackprozesse sich nachteilig auswirken. Zweitens kann auf organisationaler Ebene die Organisationskultur oder auch eine interne Konkurrenzsituation zwischen einzelnen Abteilungen und Bereichen zu einer Barriere in der Wissensteilung führen. Schließlich sind drittens technische Schwierigkeiten, wie die mangelhafte Integration und Kompatibilität in bestehende Systeme oder fehlende technische Unterstützung für ein erfolgreiches Wissensmanagement hinderlich (Riege, 2005).

Insbesondere bei großen Unternehmen werden oftmals für einen Großteil der Mitarbeiter entmutigende Handlungen in Bezug auf die Förderung von Wissensteilung durchgeführt. Beispielsweise ist die Einführung von monetären Anreizen zu nennen, welche nur die relative Leistung in Betracht ziehen und durch die Förderung von Wettbewerb zu keiner Entlohnung der objektiven individuellen Leistung führen (Hinds & Pfeffer, 2003). Damit einhergehend wurde in einer weiteren Studie ein signifikant negativer Zusammenhang zwischen extrinsischen Belohnungen und der Einstellung, Wissen zu teilen, registriert (Bock, Zmud, Kim, & Lee, 2005).

Als eine weitere relevante Barriere kann Reaktanz identifiziert werden. Reaktanz ist das Gegenteil von Akzeptanz und entsteht dann, wenn eine Person glaubt, in einer bestimmten Situation eine Aufhebung oder Einengung des eigenen Handlungsspielraums zu erleben. Damit wird Reaktanz als aversiv motivationaler Zustand erlebt, die bedrohte oder beseitigte Freiheit wieder herzustellen. Reaktanz äußert sich hierbei umso stärker, je mehr Freiheiten bedroht werden und je wichtiger diese Freiheiten für eine Person sind. Veränderungen, von denen sich betroffene Personen Nachteile versprechen, sind eine mögliche Ursache zur Entstehung von Reaktanz (Brehm & Brehm, 1981). Die Stärke der Reaktanz hängt hierbei von drei Faktoren ab: der Wichtigkeit der eingeschränkten Freiheit, dem Umfang des subjektiven Freiheitsverlustes sowie der allgemeinen Stärke dieser Einengung. Hierdurch wird offensichtlich, dass Reaktanz etwas sehr Subjektives ist. Auf Reaktanz kann man mit dem Versuch der direkten oder indirekten Wiederherstellung der Freiheit, Aggressionen zur Erregungsabfuhr oder aber mit der Attraktivitätsveränderung der möglichen Wahlalternativen reagieren (Dickenberger, 2006).

Neben den individuellen und organisationalen Barrieren, darf aber auch nicht die übergreifende Bedeutung der technologischen Barrieren vernachlässigt werden. So kann beispielsweise eine abnehmende Nutzung eines Wissensmanagementsystems aus Managementsicht zu einem Rückgang in die Investition von Anreizsystemen führen. Dies kann zu einer schlechteren Datenqualität der Wissensinhalte führen und damit das Vertrauen in die Daten negativ beeinflussen. Daraus kann dann ein Spiralprozess entstehen, da die Nutzung des Wissensmanagementsystems wieder abnimmt und alle vorher genannten Schritte sich wiederholen (Ahlert u. a., 2006).

Aber selbst wenn Technologien zur Unterstützung des Wissensmanagements in einem Unternehmen erfolgreich eingeführt werden, so sind nicht immer unmittelbar Erleichterungen und Effektivitätssteigerungen damit verbunden. In vielen Unternehmen erwiesen sich rein informationstechnisch getriebene Wissensmanagementsysteme als nicht erfolgreich und wurden wieder abgeschafft (Täubner, 2010).

Insgesamt lassen sich die Erkenntnisse aus der Literatur durch sechs wichtige Barrieren zusammenfassen (Fank & Katerkamp, 2002):

- Zeitmangel,
- Angst vor Machtverlust,
- mangelnde Bedienfreundlichkeit der eingesetzten Software,
- Angst vor einer Blamage,
- mangelndes Verständnis für den Nutzen von Wissensmanagement
- sowie allgemeine Lustlosigkeit für solche Projekte.

Besonders das Argument, dass man keine Zeit habe, um sich im Wissensmanagement einzubringen, ist ein häufig anzutreffender Erklärungsgrund (Cabrera & Cabrera, 2002; Fank & Katerkamp, 2002; Riege, 2005). Dies könnte mit einer falschen Wahrnehmung von Prioritäten erklärt werden, was durch die Verwendung von Feedback eventuell behoben werden kann (Cabrera & Cabrera, 2002).

Tabelle 2.1 fasst die aufgeführten Barrieren nach den Kategorien von Ahlert (2006) zusammen und schließt damit diesen Abschnitt ab.

Tabelle 2.1. Zusammenfassung und Kategorisierung von Barrieren.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

2.2 Wikis

Wikis gehören zu den partizipativen Medien. Unter partizipativen Medien werden Anwendungen und Dienste verstanden, welche soziale Interaktionen und Kommunikation unterstützen. Sie sind auch unter den Begriffen „Social Media“, „soziale Medien“ oder „Web 2.0“ bekannt. Diese ermöglichen Nutzern anhand von internetbasierten Technologien Inhalte bereitzustellen und sowohl mit anderen Nutzern als auch mit dem von anderen Nutzern bereitgestellten Inhalten zu interagieren, wodurch Netzgemeinschaften (englisch: Online Communities) entstehen können (Knight & Gandomi, 2010). Zu Web 2.0 Diensten gehören unter anderem Blogs, Wikis, Chats, Foren, Social Bookmarks oder auch Podcasts (Niegemann u. a., 2008; Knight & Gandomi, 2010). All diese Dienste ermöglichen es, unabhängig von Raum und Zeit zusammenzuarbeiten (Resnick & Kraut, 2011). Netzgemeinschaften, wie sie zum Beispiel in Wikis existieren können, zeichnen sich durch vier Merkmale aus (Lazar & Preece, 2002):

- Ein gemeinsames Ziel oder Interesse, welches die Zugehörigkeit zur Gemeinschaft definiert;
- Nutzer, welche miteinander interagieren und bestimmte Rollen innerhalb der Gemeinschaft einnehmen;
- Richtlinien in Bezug auf eine gemeinsame Sprache und Prozesse der Gruppeninteraktion;
- Gewisse Rituale und Eigenheiten, welche ein Gefühl von Tradition und akzeptierten sozialen Rollen darstellen.

Der Begriff „Wiki“ kommt aus dem hawaiianischen Wortkonstrukt „wiki-wiki“ und bedeutet übersetzt auf Deutsch „schnell“. Unter einem Wiki versteht man eine Webanwendung, durch welche Inhalte und Beiträge auf einer Webseite hinzugefügt werden. Diese Inhalte können durch andere Nutzer bearbeitet werden, wobei die Inhalte oftmals durch viele Einzelbeiträge entstehen. Diese Aktivität wird auch als „Edit“ bezeichnet, wobei für einen Edit schon die Änderung eines Zeichens ausreicht. Zusätzlich besitzt ein Wiki ein Versionsmanagement, wodurch eine Änderungshistorie abrufbar ist (Günther, 2010; Knight & Gandomi, 2010). Grundsätzlich besteht die Philosophie in einem Wiki darin, dass jeder alles bearbeiten kann und dass die Ausrichtung eines Wikis nicht zentral durch Moderatoren vorgegeben ist, sondern dass sich jeder Nutzer zum Beispiel entsprechend seiner zeitlichen Verfügbarkeit einbringen kann (Andersen, 2005).

Wikis webbasierte Publikationsinstrumente, um kollaborativ Quellen für Informationen zu erstellen. Sie bestehen aus Artikelseiten, welche den eigentlich Inhalt besitzen und Diskussionsseiten, auf welchen der Inhalt diskutiert werden kann. Die Textbeiträge und Artikel in einem Wiki entstehen grundsätzlich gemeinschaftlich und können jederzeit erweitert, verändert oder auch gelöscht werden. Insbesondere bei der dynamischen und nichtlinearen Erstellung von Artikeln können Wikis ihre Vorteile ausspielen (Niegemann u. a., 2008; West & West, 2009). Ebenfalls ist es möglich, auf den Diskussionsseiten der entsprechenden Artikelseiten mit anderen Nutzern über den Inhalt zu diskutieren (Andersen, 2005).

Die Hauptaspekte von Wikis können unter folgenden drei Kernpunkten zusammengefasst werden (Ebner, 2007):

- Offenheit, da Struktur und Inhalt theoretisch von jedem Teilnehmer veränderbar sind;
- Beobachtbarkeit, da der Inhalt jederzeit protokollierbar ist;
- Organische Struktur, welche mit dem Inhalt wächst und sich verändert.

Auch für Wikis werden Untersuchungen zur Motivation durchgeführt. Die bisherige Forschung im Wikibereich zur Nutzung und Motivationsförderung beschränkt sich allerdings meistens nur auf Umfragen. So wurden in einer Studie von Gaved, Heath und Eisenstadt (2006) Wikipedianutzer anhand von Umfragedaten in drei Kategorien unterteilt (Gaved u. a., 2006):

- „Placeholders“, welche viele Edits generieren, gleichzeitig aber nur wenig Inhalt hinzufügen;
- „Completers“, welche zwar weniger Edits haben, die Beiträge aber detaillierter erstellen;
- „Housekeepers“, welche auf die Vollständigkeit von Inhalten und Verknüpfungen achten.

Eine weitere Studie identifizierte hingegen zwei Klassen von Nutzern: „Adders“, welche primär neues Wissen hinzufügen und „Synthesizers“, die bereits bestehende Inhalte aufbereiten und Seiten zusammenfügen (Majchrzak, Wagner, & Yates, 2006). Zwischen beiden Studien sind offensichtliche Gemeinsamkeiten sichtbar, nämlich auf der einen Seite die Housekeepers und Synthesizers als Verwalter des Wikis und auf der anderen Seite Placeholders, Completers und Adders als Ersteller von Inhalten.

Damit Nutzer in eine dieser Kategorien fallen können, muss kollaborative Arbeit in Wikis gleichzeitig effektiv und effizient sein. Dafür sind drei Voraussetzungen notwendig: 1.) die Kosten für die Teilnahme müssen niedrig sein und 2.) müssen auch kleine Arbeiten möglich sein („bite-size pieces“). Schließlich dürfen 3.) keine hohen Kosten für Integration und Qualitätskontrolle entstehen (Tapscott & Williams, 2007). Zusätzlich kann die Teilnahmebereitschaft in Netzgemeinschaften erhöht werden, wenn folgende drei Ratschläge beachtet werden (Joyce & Kraut, 2006):

- Nutzer sind eher bereit sich zu beteiligen, wenn sie auf ihren Beitrag eine Rückmeldung erhalten (Feedback);
- Reziprozität kann als eine unausgesprochene Verpflichtung innerhalb einer Gruppe betrachtet werden, selbst bei einem asymmetrischen Austausch;
- Persönliche Bindungen zwischen den Gruppenmitgliedern sind ebenfalls vorteilhaft, um mehr Engagement zu erreichen.

Besonders der erste Ratschlag zum Design von Feedback hat in der Studie von Joyce und Kraut (2006) zu einer Steigerung der Partizipation von 12 % geführt. Das Konstrukt Feedback wird ab dem Abschnitt 2.4 genauer betrachtet werden.

Zuvor werden in den Abschnitten 2.2.1 und 2.2.2 Wikis in der Lehre und soziale Dilemmata behandelt. Eine kurze Betrachtung von Reputation und Status in Abschnitt 2.2.3 leitet über zum Abschnitt 2.3, welcher grundlegende Motivationstheorien und verwandte Konzepte darlegt.

2.2.1 Wikis in der Lehre

Studierende befinden sich in einem Dilemma, wenn es um ihre Beteiligung in einer kollaborativen Lernumgebung geht: Einerseits attestieren sie ihren Kommilitonen schlechte Mitarbeit, andererseits sind sie selbst nicht bereit, jenseits von Vorlesung oder Übung weitere Zeit in Vor- und Nachbereitung der Lehrveranstaltungen zu investieren (Seifert u. a., 2010). Normalerweise werden in einer traditionellen Lehr-Lern-Umgebung Aufgaben autonom und einzeln von Studierenden bearbeitet. Dadurch wird allerdings die soziale Dimension des Lernens ausgeblendet. Um eine Gruppeninteraktion zu erreichen, werden oftmals Aufgaben generiert, welche einer Gruppe von Studierenden zur Bearbeitung zugewiesen werden. Soziale Medien wie zum Beispiel Wikis können hier ihr Potenzial zur Informationsteilung und Zusammenarbeit sinnvoll ausspielen (Trentin, 2009).

Allgemein können Wikis sowohl zum kollaborativen Lernen als auch zum kooperativen Lernen gezählt werden. Kollaboratives Lernen kennzeichnet die Schaffung einer gemeinsamen und geteilten Wissensbasis, wobei der Lernprozess stark betont wird und damit einhergehend auch die Interaktion zwischen den einzelnen Nutzern des Wikis. Beim kooperativen Lernen werden stattdessen individuelle Teilaufgaben erledigt und der Lernprozess ist am Ende additiver Natur, eine gemeinsame Wissensbasis muss nicht zwingend vorhanden sein (Niegemann u. a., 2008). In Vorlesungswikis können beide Komponenten vorkommen, einerseits durch die individuelle Erstellung von Teilen von Vorlesungsprotokollen, andererseits aber auch durch die Beteiligung an anderen Artefakten im Wiki (Seifert u. a., 2010).

Die Herausforderung in der Gestaltung von Wikis in der Lehre liegt darin, eine motivierende Lehr-Lern-Situation zu deren Nutzung zu gestalten. Dies ist besonders deswegen problematisch, da eine perspektivengebundene Wahrnehmung herrscht und sich die Interpretation dieser durch Lernende und Lehrende unterscheiden kann. Besonders für den Lehrenden wird es aufgrund der fehlenden Wahrnehmung der Lernenden schwierig, die Orientierungspunkte zu identifizieren, welche benötigt werden, um die Lernsituation effektiv zu gestalten (Prenzel u. a., 2004).

Trotz der angeführten Probleme existieren auch viele Vorteile im sogenannten Blended Learning-Konzept, also der Verbindung von traditionellen Lehrelementen und E-Learning-Komponenten (Gabriel, Gersch, & Weber, 2008):

- Im Hinblick auf die Steigerung der Flexibilität durch die Unabhängigkeit von Ort und Zeit;
- Motivationale Effekte unter Anerkennung veränderter Medienerfahrungen;
- Abwechslungsreiche Individualisierungsmöglichkeiten unter Bezugnahme auf moderne lerntheoretische Ansätze.

Vorlesungswikis machen sich diese Vorteile zunutze, indem sie die gemeinschaftliche Arbeit an zentral gehaltenen Dokumenten unterstützen und allen Nutzern schreibenden Zugriff gewähren sowie sämtliche Änderungen in Echtzeit zur Verfügung stellen (Cress & Kimmerle, 2008). Eventuelle Fehler können so schnell erkannt und einfach durch die Studierenden selbst oder den Dozenten korrigiert werden. Dadurch können die aktive Beteiligung der Studierenden sowie die Interaktion mit dem Dozenten gefördert werden. Die Einbindung multimedialer Inhalte ist ein weiterer Vorteil von Wikis, wodurch es zu einer besseren multimodalen Wissensvermittlung im Vergleich mit traditionellen Lernmitteln kommt (Weidenmann, 2002).

Der größte Vorteil im Hochschulbereich liegt jedoch in der direkten Erstellung und Kommentierung von Texten durch die Studierenden und deren Nachverfolgung durch den Dozenten. Ein Wiki bietet die Möglichkeit, korrigierend, ergänzend und kommentierend auf die von anderen eingestellten Beiträge zu reagieren. Somit kann einerseits eine Kontrolle der Inhalte durch das Mehr-Augen-Prinzip vorgenommen und die Kooperation gefördert werden (Moskaliuk & Kimmerle, 2008). Anderseits erhält der Dozent bereits in der Erstellungsphase unmittelbare Hinweise über den konkreten Lernerfolg und das bisherige Verständnis der Studierenden (Bruder & Sonnberger, 2006). Hiermit werden auch konträre Meinungen deutlich, welche diskutiert werden können und gleichzeitig kann diese Form der Rückmeldung auch einen motivierenden Effekt für die Gruppenteilnehmer besitzen (Hesse, Garsoffky, & Hron, 2002).

Die Mitarbeit an einem Vorlesungswiki kann als soziale Tätigkeit beschrieben werden, da kooperativ und kollektiv eine Aufgabe erledigt wird, welche zusätzlich durch den Besuch der gemeinsamen Lehrveranstaltung situiert ist (Moskaliuk & Kimmerle, 2008). Wikis werden auch deswegen immer öfter in unterschiedlichen Szenarien an Hochschulen eingesetzt. Hervorgehoben wird zusätzlich die relativ einfache Installation der Software sowie die einfache Nutzung, welche die Aufmerksamkeit auf Inhalte lenkt, anstatt mit technischen Details zu verwirren (Parker & Chao, 2007). Abbildung 2.1 fasst die Zusammenhänge der Vorteile von Wikis in der Lehre in einem Schaubild zusammen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.1. Darstellung der Vorteile von Wikis in der Lehre.

Auch aus Sicht der Lehrenden sind diese Aspekte relevant, zumal Wikis auch allgemein als Bereicherung in der universitären Lehre angesehen werden (Katzlinger & Kepler, 2008). Die Haupteigenschaften von Wikis in einer Lernsituation werden folgendermaßen beschrieben (Kimmerle, Moskaliuk, & Cress, 2009):

- Die Bildung einer Gemeinschaft von Lernenden;
- Die Nutzung eines gemeinsamen digitalen Artefakts zur kollaborativen Zusammenarbeit;
- Ein selbstregulierter Lernprozessen in einem informellen Setting;
- Die Betonung des kollaborativen Charakters durch das gemeinsam erstellte Artefakt;
- Der Erwerb neuer Expertise, über welche die Gemeinschaft vorher nicht verfügt hat.

Trotz der beschriebenen Vorteile werden Wikis nach wie vor nicht regelmäßig in der Lehre eingesetzt. Dafür kommen mehrere Gründe in Frage (Knight & Gandomi, 2010):

- Die Einführung und Nutzung von partizipativen Medien setzt einen fundamentalen Paradigmenwechsel mit einer auf den Lernenden zentrierten Ausrichtung voraus. Dies setzt auch voraus, dass die lehrende Person offener und flexibler reagieren und gleichzeitig einen Teil der Kontrolle über die Lehrveranstaltung abgeben muss;
- Die Auswahl des passenden Softwaredienstes für die Lehre stellt hohe Ansprüche an den Lehrenden, da eine große Anzahl unterschiedlicher Möglichkeiten existieren. Oftmals verlässt man sich hierbei auf Empfehlungen von anderen Personen oder sein eigenes Bauchgefühl;
- Zusätzlich ist die Forschung in diesem Bereich bisher sehr heterogen gewesen. Die erfolgreiche Nutzung von partizipativen Medien ist bisher ebenso weitgehend unreflektiert publiziert worden wie auch entsprechende Nachteile bei der Nutzung dieser Medien.

Grundsätzlich eignen sich Wikis als Forschungsgebiet, da eine hohe Relevanz im pädagogischen Bereich gegeben ist (Lipponen, Rahikainen, Lallimo, & Hakkarainen, 2003). Es ist allerdings kritisch anzumerken, dass die Evaluation von E-Learning-Maßnahmen wie Vorlesungswikis, bisher eher erfahrungsbildend ist und normalerweise nicht eine wissenschaftlich erfolgt. Vergleichsstudien werden unmöglich gemacht, weil die E-Learning-Forschung nicht Bedingungen anstrebt, wie sie in anderen Wissenschaftsgebieten bereits vorhanden sind. Beispiele hierfür sind das Fehlen von Forschungsfragen und Hypothesen oder eine exakte Beschreibung des Untersuchungsgegenstands (Magenheim & Schwill, 2012). Die Verwendung dieser Forschungsmethoden ist umso dringender, da mit technischen Komponenten wie Wikis und Social Networking das E-Learning 3.0 bereits erfolgreich eingeführt worden ist, welches nutzergetrieben bottom-up ausgestaltet ist, im Gegensatz zum E-Learning 2.0, welches kooperativ und kollaborativ ist (Herzog & Sieck, 2011).

Um die Aktivität in Wikis zu erhöhen, wurden bereits unterschiedliche extrinsische Anreize ausprobiert. Die Ergebnisse sind aber negativ oder nicht überzeugend ausgefallen (Ebner, 2007; Ebner, Kickmeier-Rust, & Holzinger, 2008; Seifert u. a., 2010). Diese Anreizproblematik wird im folgenden Abschnitt 2.2.2 eruiert.

2.2.2 Soziale Dilemmata und Anreize

Neben den bereits in Abschnitt 2.1 dargestellten Barrieren im Web 2.0 und im Wissensmanagement besteht eine weitere Problematik bei der Wissensteilung darin, dass eine individuelle Rationalität zur Schlechterstellung aller führt. Beispielsweise ist dies der Fall, wenn sich jeder darauf verlässt, dass jemand anderes etwas beiträgt. In diesem Fall existiert dann zum Beispiel in einem Wiki kein einziger Eintrag und alle haben ein leeres Wiki vor sich. Diese Problematik ist auch als soziales Dilemma bekannt (Cabrera & Cabrera, 2002).

Im Bereich des Informationsaustausches ist es ökonomisch gesehen die dominante Strategie, nicht zu einem Informationspool beizutragen. Unter einem Informationspool werden in diesem Kontext digitale Informationsgüter als öffentliches Gut verstanden, welche digital und kollektiv zu einem Computernetzwerk übertragen werden und dort von einer Gruppe von Individuen darauf zugegriffen werden kann (Cheshire & Antin, 2008). Die Menge der Informationen nimmt nicht ab, gleichzeitig würde aber die Bereitstellung von Informationen immer noch Kosten verursachen, selbst wenn diese minimal sind (Cheshire, 2007). Während einige dieser Informationspools eine Datenbankstruktur entstehen lassen, wie zum Beispiel bei Wikipedia, so ist dies nicht immer zwingend der Fall, wie zum Beispiel bei Blogs (Cheshire & Antin, 2008). Wikis können aber wegen der Datenbankstruktur als Informationspool bezeichnet werden.

Eine einzelne Person profitiert normalerweise nicht davon, wenn sie ihr Wissen mit anderen Nutzern teilt. Falls sich aber alle so verhalten würden, dann könnte zum Beispiel keiner auf eine geteilte Datenbank zugreifen, da die Inhalte fehlen würden. Jeder Nutzer müsste dann die Daten für sich selbst produzieren und die gesamte Gruppe würde unter einem individuell effizienten Verhalten leiden (Kimmerle & Cress, 2008), was das eben beschriebene soziale Dilemma im Onlinebereich darstellt (Cabrera & Cabrera, 2002). Zusätzlich besteht oftmals eine Ignoranz beim Empfänger und beim Bereitsteller von Wissen: Es ist unklar, welches Wissen benötigt wird, beziehungsweise welche Person spezifisches Wissen besitzt (O’Dell & Grayson, 1998).

Letztlich stellt sich also die Frage, wieso man etwas als Nutzer beitragen soll, wenn doch jemand anderes dies genauso gut könnte. In diesem Gedankengang zeigt sich das grundlegende Problem des kooperativen Verhaltens im virtuellen Raum: Es ist in einem Informationspool nicht ohne weiteres und sofort sichtbar, am Beispiel der Wikipedia, wer etwas beigetragen hat und wer nicht. Die Erfassung von Nichtbeitragenden, sogenannten Lurkern beziehungsweise Trittbrettfahrern, ist technisch zwar möglich, verursacht aber einen hohen Aufwand und dadurch auch hohe Kosten (Cabrera & Cabrera, 2002; Joyce & Kraut, 2006; Cheshire & Antin, 2008; Täubner, 2010).

In der Ökonomie wird einer zu geringen Beteiligung mit anreizkompatiblen Mechanismen begegnet, um so zu einer erhöhten Bereitstellung von öffentlichen Gütern zu gelangen. Allerdings sind diese nicht direkt anwendbar auf Netzgemeinschaften, da diese Gemeinschaften oftmals auf einer freiwilligen Partizipation in Form von Zeit und Aufwand basieren und weniger auf monetären Anreizen (Chen u. a., 2010). In der Psychologie hingegen versteht man unter einem Anreiz etwas, was geeignet ist ein Verhalten anzuregen, auszulösen oder zu motivieren. Dabei kann ein Anreiz verschiedenartig instrumentalisiert werden. Entweder als Belohnung zum Beispiel monetärer Art, aber auch die Aufgabe selbst kann als Anreiz fungieren (Rudolph, 2009).

Insgesamt erweisen sich monetäre Anreize zwar als notwendig für die Rekrutierung von Probanden, um allerdings die langfristige Nutzung von Diensten zu erreichen, sind zwingend zusätzliche nicht-monetäre Anreize in Betracht zu ziehen (Smadja, 2009). Alternativ kann eine Mischung von monetären und nicht-monetären Anreizen eine langfristige Motivation sicherstellen (Antikainen & Väätäjä, 2010). Sich nur auf monetäre Anreize zu verlassen ist hingegen problematisch. Monetäre Anreize können auch bei einer überdurchschnittlichen Erhöhung des monetären Werts, sehr schnell ihr maximales Potenzial erreichen und in kürzester Zeit zu einer Senkung das Leistungsniveau auf ein normales oder niedrigeres Niveau bei den Nutzern führen. Untersuchungen zu diesem Aspekt zeigen, dass dieses Leistungsniveau identisch ist zum Niveau von Gruppen, welche andauernd die gleiche monetäre Entlohnung erhalten. Damit geht aber ein Einsparpotenzial von bis zu 50 % einher, da eine niedrigere monetäre Entlohnung für die gleiche Leistung ausreicht (Gneezy & List, 2006). Falls keine ökonomisch-optimale Reaktion von Seiten der Probanden erwartet wird, sondern eher natürliche Beobachtungen erwünscht sind, dann können finanzielle Anreize sogar zu unerwünschten Ergebnissen führen und sollten daher auf ein Minimum beschränkt werden (Camerer & Hogarth, 1999).

Stattdessen sind Alternativen zu monetären Anreizen bereits erfolgreich in ökonomischen Experimenten gefunden worden. Folgende Konzepte werden genannt um eine Kooperationssteigerung zu erreichen (Cheshire, 2007): Altruismus, selektive Anreize, keine Anonymität der Teilnehmer und Reputation. Zusätzlich deuten empirische Befunde darauf hin, dass die Wahrnehmung der Einzigartigkeit von Beiträgen, eine spezifische Zielsetzung für den Nutzer, soziale Anerkennung und die Wahrnehmung von kooperativem Verhalten zur Steigerung von Nutzeraktivität im Onlinebereich beitragen können (Beenen u. a., 2004; Cheshire & Antin, 2008).

Mit der Wirkung von monetären Anreizen beschäftigten sich weitere verwandte Forschungszweige wie zum Beispiel die Schulbildung in den Vereinigten Staaten von Amerika. Eindeutige Ergebnisse zeigen, dass die Anreizsetzung für Lehrer zu teilweise signifikant schlechteren Teilnahmen und Leistungen durch die Schüler führt. Im besten Fall gab es in den durchgeführten Studien einen Nulleffekt (Fryer, 2011). Gleichzeitig ist es aber so, dass insbesondere schlechtere und ärmere Schüler mit monetären Anreizen zu besseren schulischen Leistungen gebracht werden können. Diese Effekte sind zwar auf Kontrollgruppenniveau signifikant, allerdings sind bei den landesweiten Prüfungen wiederum nur Nulleffekte gefunden worden (Fryer, 2012). In weiteren Untersuchungen wurde ebenfalls gezeigt, dass monetäre Anreize zu einer Verringerung der Leistung von Personen führen können (Fehr & Falk, 2002). In einer Serie von Experimenten wurde gezeigt, dass dies insbesondere dann der Fall ist, wenn die monetäre Kompensation nicht ausreicht oder aber wenn eine intrinsische Motivation durch die monetäre Entlohnung korrumpiert wird (Gneezy & Rustichini, 2000a; Tedjamulia u. a., 2005).

Allerdings kann es auch durch eine monetäre Strafzahlung zu einer Verringerung der Leistung und dem entgegengesetzten Verhalten einer erwarteten Handlung kommen. So wurde in einer Studie von Eltern eine Strafzahlung verlangt, wenn sie ihr Kind zu spät vom Kindergarten abholten. Während es sich in der Phase vor der Strafzahlung um circa sechs zu spät abgeholten Kindern pro Woche handelte, verdreifachte sich dieser Wert fast auf 16 Kinder pro Woche während der Durchführung der Studie. Nach der Entfernung der Strafe ist aber der Wert nicht gesunken, sondern blieb auf gleich hohem signifikantem Niveau. Die Strafzahlung wird von den Autoren als Kompensation für eine nicht beabsichtigte Dienstleistung des Kindergartens angesehen, welche später noch Bestand hatte (Gneezy & Rustichini, 2000b).

Auch im Unternehmenskontext ist es problematisch, im Rahmen von Zielvereinbarungen Prämien für Wissenstätigkeiten auszuloben. Monetäre Anreize können auch hier ein intendiertes Verhalten im schlimmsten Fall nicht nur nicht bewirken, sondern auch den gegenteiligen Effekt erreichen. In den meisten Fällen wird durch Anreizsysteme das Signal ausgesendet, dass Wissenstätigkeiten nicht zum normalen Arbeitsalltag gehören und damit vernachlässigbar sind. Der Aufbau eines gesonderten Belohnungssystems für diese Tätigkeiten ist damit kontraproduktiv und stattdessen sollte Wissensmanagement als normaler Bestandteil der alltäglichen Arbeit angesehen und ausgeführt werden. Wissenstätigkeiten sollen von den Unternehmenszielen abgeleitet und von der Unternehmensführung erwartet werden. Die Schaffung von Ressourcen zum Wissensmanagement rückt diese Absicht in den entsprechenden Fokus (Fank & Katerkamp, 2002).

Wie bereits in Abschnitt 2.1 erwähnt, kann auf der individuellen Ebene ein Zurückhalten von Wissen stattfinden. Unter Umständen können hierbei Reputation und Status eine Rolle bei dieser Zurückhaltung spielen. Im folgenden Abschnitt sollen deswegen diese beiden Konzepte genauer betrachtet werden.

2.2.3 Reputation und Status

In der Literatur werden die beiden Begriffe Status und Reputation oftmals gleichwertig verwendet. Im vorliegenden Untersuchungskontext existieren trotzdem für beide Begriffe Unterschiede. So bezeichnet Status etwas, was man als Nutzer durch eigenes Handeln erreichen kann. Reputation hingegen basiert auf der Meinung anderer Nutzer über einen selbst oder die eigenen Beiträge (Vassileva, 2012).

Insbesondere unternehmensweite Wikis eignen sich zur Erhöhung der eigenen Reputation. Damit sollen Erleichterungen bei der Arbeit und die Verbesserung von Organisationsprozessen einhergehen. Allerdings sind diese Vorteile nicht immer vorhanden oder einfach erreichbar (Majchrzak u. a., 2006). In einer Studie bei Hewlett Packard zeigte sich, dass beispielsweise die Anzeige von Klickraten, nicht zu einer Erhöhung der Reputation bei Blogs und damit zu einer Erhöhung der Beitragsaktivität führt. Hingegen waren Rückmeldungen zu bestehenden Einträgen hilfreich, um die Aktivitätsanzahl zu erhöhen (Brzozowski, Sandholm, & Hogg, 2009).

Reputation wird beispielsweise nur dann als Motivator genannt, wenn auch eine wahrnehmbare Steigerung der eigenen professionellen Reputation registriert wird (Wasko & Faraj, 2005). Zusätzlich ziehen Reputationsmodelle oftmals soziale und emotionale Aspekte nicht in Betracht, wenn es um die Motivationssteigerung geht (Kriplean, Beschastnikh, & McDonald, 2008). In einer Studie im Bilderteilungsdienst „Nokia Image Space“ wurde dies bestätigt: Nutzer kritisierten die fehlende soziale Komponente, was zu einer Demotivation und weniger Interaktion mit dem System führte (Montola, Nummenmaa, Lucero, Boberg, & Korhonen, 2009). Auch lassen sich viele Nutzer gar nicht erst durch Status oder Reputation motivieren (Vassileva, 2012).

2.3 Motivationale Konzepte und Motivationstheorien

In diesem Abschnitt werden grundlegende motivationale Konzepte vorgestellt, um so einen groben Überblick über den Bereich der Motivations- und Anreizforschung zu erhalten. Danach werden die für diese Arbeit relevanten Theorien und Modelle zu Inhalts- und Prozesstheorien sowie intrinsischer und extrinsischer Motivation in den Abschnitten 2.3.1, 2.3.2 und 2.3.3 genauer vorgestellt.

Motivation ist eine Voraussetzung für zielorientiertes Verhalten (Staehle, 1999). Allerdings ist die konkrete Motivation in einer Entscheidungssituation nur schwierig zu bestimmen, da viele Aspekte die individuellen Entscheidungsprozesse beeinflussen (Elger, 2011). Zusätzlich müssen auch die Begriffe Motiv und Motivation getrennt werden. Ein Motiv ist eine zeitstabile Disposition zur Bevorzugung von bestimmten Zielzuständen. Motivation hingegen ist die aktivierende Ausrichtung einer momentanen Situation auf einen positiv besetzten Zielzustand hin (Rheinberg, 2011).

Insbesondere zu Beginn einer neuen Netzgemeinschaft, wenn noch keine aktive Beitragskultur besteht, ist es wichtig, aber auch schwierig, effektive Anreizstrukturen anzubieten. Falls die Netzgemeinschaft sich später entwickelt hat, dann sind solche Anreize weniger notwendig für den Fortbestand der Gemeinschaft (Vassileva, 2012).

In einem Literaturüberblick haben Antikainen und Väätäjä (2010) mögliche Motivatoren für die Beteiligung an Netzgemeinschaften aufgelistet. So werden oft Altruismus, Spaß, Wissensaustausch, monetäre Belohnungen, die Anerkennung durch Peers, Reziprozität und Reputation genannt. Allerdings sind diesen Studien fast immer nur Umfragen vorangegangen, weswegen auch Korrelationen mit den entsprechenden Motiven häufig gering und nicht signifikant sind (Antikainen & Väätäjä, 2010). Unterschiedliche Personen scheinen durch unterschiedliche Aspekte motiviert zu werden, womit die persönliche Motivstruktur eine große Rolle bei der Akzeptanz von Anreizen spielt (Vassileva, 2012).

Menschen unterscheiden sich damit grundsätzlich sowohl in ihrer Motivationsorientierung, also der Art, wie sie motiviert werden können, als auch im Motivationsniveau (Ryan & Deci, 2000). Die Betrachtung von Nutzerverhalten ist ein wichtiges Forschungsgebiet im Bereich der Ökonomie und der Psychologie. In der Ökonomie wird meistens davon ausgegangen, dass Menschen als rationale Agenten anzusehen sind und ihren Nutzen maximieren wollen. Das Design von Anreizen (auch „Mechanism Design“ genannt) ist in der Ökonomik und in der Spieltheorie von aktueller wissenschaftlicher Bedeutung, zum Beispiel bei der Ausgestaltung von Märkten. Allerdings hat dieses wissenschaftliche Vorgehen bisher im Internetbereich nur wenig Erfolg gehabt. So wurde zum Beispiel die Schließung des Dienstes „Google Answers“ Anfang des Jahres 2007 damit begründet, dass monetäre Anreize zu einem drastischen Rückgang von qualitativen Antworten geführt haben. Im Gegenzug dazu versucht „Yahoo Answers“ mit sogenannten Badges (Auszeichnungen), moderne Verhaltensökonomie anzuwenden, um so dem Schicksal von Google Answers zu entgehen (Vassileva, 2012). Auf das Konzept der Badges wird später noch in Abschnitt 2.5.2 detaillierter eingegangen werden, wobei es sich grundsätzlich bei diesem Konzept um die Möglichkeit handelt, eine Motivationssteigerung durch die virtuelle Vergabe von Auszeichnungen zu erreichen (Antin & Churchill, 2011).

Eine ökonomische Theorie, welche auf den ersten Blick passend zum Kontext dieser Arbeit erscheint, ist die Prinzipal-Agenten-Theorie. In der Theorie wird angenommen, dass bei einer Erhöhung der Entlohnung gleichzeitig auch die Anstrengung des Agenten ansteigt (Sliwka, 2003). Allerdings weisen Experimente aus unterschiedlichen Feldstudien darauf hin, dass dies nicht ohne Weiteres angenommen werden kann, sondern dass es durchaus auch zu gegenteiligen Effekten kommen kann (Gneezy & Rustichini, 2000a, 2000b). Zwar zeigt sich, dass beim Vergleich von monetären Anreizen eine höhere variablere Vergütung zu einer höheren Anstrengung führt. Sobald aber Gruppen ohne Anreiz mit Gruppen mit Anreiz verglichen werden, sind die Leistungen der Probanden überraschenderweise identisch (Sliwka, 2003).

Im Bereich der computerunterstützten kollaborativen Zusammenarbeit wurde schon oft der Beweis erbracht, dass motivationale Faktoren relevant für das Lernergebnis sein können (Astleitner, 2000). Oftmals genannt und verwendet werden in solchen Situationen externe Anreize, welche nicht von der eigenen Person kommen. Allerdings ist kritisch bei diesen Anreizen anzumerken, dass vorher nicht immer eindeutig klar ist, ob diese auch als motivierend wahrgenommen werden. Diese Wahrnehmung tritt dann ein, wenn die angesprochene Person auf das mögliche Motiv des Anreizes anspricht (Rheinberg, 2011). Zusätzlich spielen Anreize immer vor der Durchführung eines Verhaltens eine Rolle, wohingegen Belohnungen oder Bestrafungen immer nach einem Verhalten gegeben werden (Froehlich, Findlater, & Landay, 2010).

Anreize lassen sich nach Farmer und Glass (2010) einteilen in altruistische, kommerzielle und egozentrische Anreize. Unter altruistischen Anreizen versteht man das Bedürfnis, es einer anderen Person gleich zu tun, weil jemand anderes bereits etwas für einen selbst getan hat. Dieses Bedürfnis entsteht auch dadurch, weil man sich moralisch verpflichtet fühlt, sich bei der anderen Person erkenntlich zu zeigen. Bei kommerziellen Anreizen ist immer die Generierung eines Ertrags das angestrebte Ziel, also beispielsweise als direkter Erlös in Form von Geld. Was hingegen zur eigenen Genugtuung beiträgt, gehört in die Gruppe der egozentrischen Anreize. Solche Anreize enthalten beispielsweise den Wunsch, eine Aufgabe beenden zu wollen, weil es einem selbst ein Gefühl der Erfüllung bringt, um Lob von anderen zu bekommen oder weil man nach Anerkennung sucht (Farmer & Glass, 2010).

Zwar wurde bereits in Abschnitt 2.1 deutlich, dass Technik, Mensch und Organisation gleichwertige Komponenten sind, die es bei einem erfolgreichen Wissensmanagement zu beachten gilt, zum Beispiel bei der Überwindung von Barrieren. Allerdings wurden psychologische Prozesse, wie zum Beispiel die Motivation, bisher nur unzureichend in der Wissensmanagementforschung berücksichtigt, zumal der Faktor Technik meistens nicht der kritische Erfolgsfaktor ist, aber viel häufiger erforscht wurde (Reinmann & Mandl, 2004; Täubner, 2010). Das Konstrukt der Motivation wird unter anderem in der Psychologie wissenschaftlich untersucht und es existieren aus diesem Bereich eine Vielzahl von Theorien, wie zum Beispiel die Selbstbestimmungstheorie der Motivation (Vassileva, 2012). Auf diese und weitere Theorien wird in den Abschnitten 2.3.1, 2.3.2 und 2.3.3 eingegangen. Relevant ist die Psychologie aber neben der Theorienbildung auch deswegen, weil sie in der ökonomischen Theoriebildung jahrelang verdrängt wurde, nun aber wieder in den Wirtschaftswissenschaften Einzug gehalten hat (Osterloh, 2011).

Nach diesem allgemeinen Überblick sollen nun unterschiedliche Arten von Theorien zur Motivation konkreter vorgestellt werden. Motivationstheorien können in zwei Bereiche aufgeteilt werden, nämlich in Inhalts- und Prozesstheorien (Staehle, 1999; Semmer & Udris, 2004). Inhaltstheorien beschäftigen sich mit den zentralen Motivinhalten, also was spezifisch ein Individuum motiviert (Staehle, 1999). Hingegen sind Prozesstheorien daran interessiert zu beschreiben, wie ein bestimmtes Verhalten erreicht oder beibehalten werden kann (Semmer & Udris, 2004). Motivationstheorien haben also das Ziel zu beschreiben und zu erklären, wie Verhalten aufgebaut, aufrechterhalten und wieder abgebaut werden kann sowie die Richtung, Intensität und Dauerhaftigkeit des Verhaltens zu erklären (Staehle, 1999). Empirisch untersucht wird Motivation durch die Erfassung als abhängige Variable in experimentellen Designs, wie zum Beispiel in der Registrierung des Leistungsniveaus einer Person (Rheinberg, 2011).

Es werden nun im folgenden Abschnitt exemplarisch einige Inhalts- und Prozesstheorien kurz vorgestellt. Es soll an dieser Stelle kein vollständiger Überblick gegeben, sondern nur auf die aktuell in der Wissenschaft diskutierten Theorien hingewiesen werden.

2.3.1 Inhaltstheorien

Zu den älteren Inhaltstheorien zählt unter anderem die Bedürfnishierarchie nach Maslow, beginnend mit den physiologischen Grundbedürfnissen. Danach folgen Sicherheitsbedürfnisse, soziale Bedürfnisse, das Bedürfnis nach Achtung und Wertschätzung sowie an der Spitze der Hierarchie das Bedürfnis nach Selbstverwirklichung (Maslow, 1943). Auch die Zweifaktorentheorie von Herzberg mit motivierenden Inhaltsfaktoren (Wachstumsmöglichkeiten, Anerkennung und Verantwortung) und neutralen Hygienefaktoren (Bezahlung, soziale Beziehungen – ein Fehlen bestimmter Aspekte dieses Faktors wird negativ empfunden) gehört zu den älteren Inhaltstheorien (Herzberg, 1968). Allerdings sind beide Theorien wissenschaftlich oft kritisiert worden und können ihre Hypothesen nicht immer bestätigen (Semmer & Udris, 2004).

Ein weiteres motivationstheoretisches Modell ist das Job-Characteristics-Model nach Hackman und Oldham mit fünf sogenannten Kernvariablen: Variabilität, Ganzheitlichkeit, Bedeutung, Autonomie und Feedback (Hackman & Oldham, 1976).

Diese fünf Variablen bestimmen drei kritische psychische Zustände:

- Erlebte Sinnhaftigkeit für die Kernvariablen Variabilität, Ganzheitlichkeit und Bedeutung;
- Erlebte Verantwortlichkeit für die Kernvariable Autonomie;
- Kenntnisse der Ergebnisse der eigenen Aktivität für die Kernvariable Feedback.

Die positive Folge aus der Erfüllung dieser kritischen psychischen Zustände ist eine hohe intrinsische Arbeitsmotivation (Semmer & Udris, 2004; Nerdinger, 2004).

Eine andere prominente und aktuelle Motivationstheorie argumentiert hingegen, dass drei psychologische Grundbedürfnisse befriedigt werden müssen, um eine hohe intrinsische Motivation zu erlangen: Kompetenz, Autonomie und soziale Eingebundenheit (Rheinberg, 2008; Ryan & Deci, 2000; Deci, Koestner, & Ryan, 2001). Auch an dieser Stelle wird deutlich, dass grundsätzlich eine Trennung zwischen intrinsischer Motivation (Tätigkeit selbst ist interessant) und extrinsischer Motivation (Tätigkeit ist nur wegen ihrer Entlohnung interessant) vorgenommen wird (Deci & Ryan, 2000), welche in Abschnitt 2.3.3 genauer behandelt wird.

Inhaltstheorien können damit helfen, Motive für ein bestimmtes Verhalten zu identifizieren. Wie jedoch ein bestimmtes Verhalten erreicht oder aufrechterhalten wird, können hingegen nur Prozesstheorien versuchen zu erklären (Staehle, 1999).

2.3.2 Prozesstheorien

Im Gegensatz zu den Inhaltstheorien, welche versuchen zu erklären, was im Individuum oder in seiner Umwelt Verhalten erzeugt oder aufrechterhält, sind Prozesstheorien daran interessiert, wie ein bestimmtes Verhalten erreicht werden kann (Staehle, 1999). Hierbei sollen die Erwartungs-mal-Wert-Theorie und die Valenz-Instrumentalitäts-Erwartungs (VIE)-Theorie nur erwähnt werden, da eine Anwendung in Feldexperimenten aufgrund der Nichtausschließbarkeit von Handlungsalternativen kaum möglich (Semmer & Udris, 2004) und im vorliegenden Kontext der Arbeit dies jedoch wichtig ist.

Viele Prozesstheorien sind für den Arbeitskontext entwickelt worden und damit schwer übertragbar auf andere Situationen (Staehle, 1999). Eine Ausnahme bildet die Zielsetzungstheorie. Diese postuliert eine bessere Leistung, je schwieriger und spezifischer Ziele gesetzt werden und falls eine Zielakzeptanz erfolgt (Locke, 2001). Zusätzlich ist Feedback notwendig, um über den Stand der Zielerreichung informiert zu sein, wobei proximale Ziele wirksamer sind als distale Ziele. Die Theorie ist für Individuen gut bestätigt, bei Gruppen oder Organisationen sind zusätzliche, nicht ausreichend geklärte Randbedingungen notwendig (Locke & Latham, 2002). Zusätzlich ist die Wirkung bei komplexen Aufgaben geringer, da die Zielsetzung ein hohes Maß an Aufmerksamkeit benötigt (Staehle, 1999).

Staehle (1999) merkt als generelles Problem von Prozesstheorien an, dass sie sich oftmals nur auf einen sehr kleinen Bereich konzentrieren. Sie sind zwar näher am tatsächlichen Verhalten und füllen somit die Lücke, welche die Inhaltstheorien offen gelassen haben. Trotzdem sind Prozesstheorien auf Inhaltstheorien angewiesen, denn Ziele benötigen zum Beispiel deren Akzeptanz, allerdings muss das Ziel auch zu den Motivationsbedürfnissen des Individuums passen (Semmer & Udris, 2004).

Beide große Theoriegruppen haben gemeinsam, dass die Messung von Motivation oftmals aus ökonomischen Gründen mit Fragebögen durchgeführt wird. Allerdings werden dadurch nur bewusste Vorlieben und Wertorientierungen erfasst. Die Vorhersage von spontanen Handlungen in offenen und unstrukturierten Situationen ist nur mit aufwendigeren Verfahren möglich (Rheinberg, 2011).

Neben Inhalts- und Prozesstheorien existiert eine weitere Unterscheidung im Bereich der Motivationsforschung, nämlich die Unterscheidung zwischen intrinsischer und extrinsischer Motivation. Im folgenden Abschnitt soll diese Abgrenzung genauer dargestellt werden.

2.3.3 Intrinsische und extrinsische Motivation

In der Literatur wird oft die Unterscheidung zwischen intrinsischer und extrinsischer Motivation vorgenommen, wobei diese aber nicht so trennscharf ist wie gewünscht (Rheinberg, 2008). Intrinsisch motivierte Personen führen eine Tätigkeit aus, weil die Tätigkeit selbst interessant ist, anstatt wegen einer separaten Konsequenz, Belohnung oder aus Druck. Allerdings wird nicht jede Person von einer Tätigkeit identisch intrinsisch motiviert, sondern es existieren individuelle und kontextuelle Unterschiede im Motivationspotenzial. Hingegen führen extrinsisch motivierte Personen eine Tätigkeit wegen einer damit verbundenen Entlohnung aus. Damit ist die extrinsische Motivation das Gegenteil der intrinsischen Motivation. Hierbei wird der intrinsischen Motivation ein höheres Potenzial, besonders im Lernbereich, zugesprochen. Aber auch die extrinsische Motivation ist notwendig, da viele Tätigkeiten kein intrinsisches Motivationspotenzial besitzen, wie zum Beispiel eine langweilige Aufgabe (Ryan & Deci, 2000).

Die intrinsische Motivation ist individuellen Schwankungen unterworfen. So wurde zum Beispiel gezeigt, dass die intrinsische Motivation bei Schülern mit jedem Schuljahr abnimmt. Demgegenüber besitzt die extrinsische Motivation hingegen viele unterschiedliche Ausprägungsformen, welche sich im Grad der wahrgenommenen relativen Autonomie unterscheiden. Extrinsische Motivation kann in aufsteigender Form als externe Regulation, als Introjektion, als Identifikation oder als Integration wahrgenommen werden. Hierbei ist auch die autonomste Form von extrinsischer Motivation, die Integration, immer noch extrinsisch, da die Tätigkeit nach wie vor wegen einer separaten Entlohnung durchgeführt wird, auch wenn man die Tätigkeit selbst wertschätzt (Ryan & Deci, 2000).

Für die extrinsische Motivation zeigen aktuellere Studien im Bereich der Onlinemedien durchaus positive Effekte. So hat Göritz (2006) in einer Metaanalyse gezeigt, dass die Wahrscheinlichkeit, eine mit Anreizen versehene Onlineumfrage aufzurufen, um 19 % höher ist als wenn keine materiellen Anreize für die Teilnahme angeboten werden. Dieses Ergebnis ist konstant über unterschiedliche Arten von Anreizen und Studienarten. Der Effekt ist statistisch signifikant, allerdings in der Praxis nicht als praktisch bedeutsam einzuschätzen, da die Effektstärke nur bei d = 0.10 liegt (Stiglbauer, Gnambs, & Gamsjäger, 2011). Eine ältere Metastudie hingegen berichtet sogar von nachteiligen Ergebnissen mit materiellen Anreizen bei der Vorhersage der Teilnehmeranzahl von Onlinefragebögen (Cook, Heath, & Thompson, 2000).

Ein weiteres negatives Beispiel zu extrinsischen Anreizen zeigt eine Studie zum Filmbewertungsportal MovieLens. In der dortigen Netzgemeinschaft haben extrem aktive Nutzer ihre Beteiligung um 62 % zum Medianreferenzpunkt verringert, nachdem extrinsisch motivierende nutzervergleichende Informationen mitgeteilt wurden. Allerdings sind in der MovieLens Studie von den Autoren methodische Mängel in Bezug auf die Kontrollgruppe genannt worden (Chen u. a., 2010).

Belohnungen sind außerdem kontraproduktiv und teuer, wenn sie eine zerstörte intrinsische Motivation wieder ausgleichen müssen (Osterloh, 2011), wobei das negative Potenzial bereits in einer Vielzahl von Studien nachgewiesen wurde (Ryan & Deci, 2000). Insbesondere für Wissensmanagementsysteme wird der Einsatz von Anreizsystemen, welche primär auf extrinsische Belohnungssysteme setzen, als nicht förderlich angesehen (Nerdinger, 2004).

Aufgrund der Vielzahl der negativen Ergebnisse für extrinsische Motivation stellt sich die Frage, ob denn die intrinsische Motivation der Schlüssel zur Lösung der Motivationsproblematik darstellt. Es existieren hierbei unterschiedliche Arten von intrinsischer Motivation, nämlich der erwartete Spaß bei der Teilnahme, Neugierde, das Kognitionsbedürfnis nach anstrengenden kognitiven Tätigkeiten oder ein interessantes Thema. Zusätzlich kommen altruistische Motive genauso in Betracht wie auch moralische Verpflichtungen oder normative Erwartungen an die eigene Person, wenn zum Beispiel Freunde eine Tätigkeit empfehlen. Eine mögliche Schwäche der Studie von Stiglbauer u. a. ist allerdings, dass oftmals die Beteiligung nicht direkt gemessen wurde, sondern von der Handlungsabsicht darauf geschlossen wird, was zu nicht eindeutigen Ergebnissen führen kann (Stiglbauer u. a., 2011).

Allerdings kann auch die alleinige Betonung von intrinsischer Motivation im Rahmen der Selbstbestimmungstheorie von Deci und Ryan (2000) mit den drei psychologischen Grundbedürfnissen Autonomie, Kompetenz und sozialer Eingebundenheit als Konstrukt zur Steigerung der Partizipation verstanden werden. Die Beteiligung an einem Wiki besitzt grundsätzlich das Potenzial, diese drei Grundbedürfnisse zu befriedigen (Moskaliuk & Kimmerle, 2008).

Die intrinsische Motivation kann allerdings zum Beispiel durch den Korrumpierungseffekt gefährdet werden. Damit ist gemeint, dass extrinsische Belohnungen die intrinsische Motivation für bestimmte Handlungen verringern kann. Personen haben dann nicht mehr das Gefühl, die Tätigkeiten freiwillig auszuüben und können dies als Einschränkung ihrer Autonomie erleben (Baumann, 2009).

Aber auch ein Wettbewerb kann die intrinsische Motivation gefährden, wobei Persönlichkeitseigenschaften einen beeinflussenden Charakter haben. So wurde in einem Experiment nachgewiesen, dass hochleistungsmotivierte Probanden eine Wettbewerbssituation bevorzugen, wohingegen niedrigleistungsmotivierte Probanden lieber einem Wettbewerb aus dem Weg gehen. Zusätzlich wird auch die tatsächliche Leistung dadurch beeinflusst. Ein Wettbewerb kann also ein soziales Phänomen darstellen, welches intrinsisches Interesse sowohl erhöhen als auch erniedrigen kann (Epstein & Harackiewicz, 1992).

Aufgrund der Gefahren für die intrinsische Motivation bieten sich dann eher doch die leicht steuerbaren extrinsischen Anreize, zur Bewirkung einer Verhaltensänderung, an. Extrinsische Anreize, wie zum Beispiel durch Nutzer vergebenes Feedback bei Bewertungsportalen, wird stark akzeptiert, allerdings handelt es sich um ein sehr anfälliges System, wenn es um Falschbewertungen geht (Koch, 2011). Auch auf Nutzerebene kann diese Anfälligkeit beobachtet werden im Handlungsablauf „bewertest du meine Beiträge, dann bewerte ich deine“ (Täubner, 2010). Insbesondere die Forschung um die Abgabe von Bewertungen bei eBay hat eine Vielzahl von Nachteilen und Problemen offenbart, die reputationsbasierte Systeme besitzen, auch in Bezug auf unehrliches Feedback (Dellarocas, 2003).

Es ist dabei grundsätzlich schwierig, bereitgestelltes Wissen zu bewerten. Nutzerbewertungen können je nach Sympathie verfälscht werden und auch die Abrufhäufigkeit von Dokumenten ist manipulierbar (Fank & Katerkamp, 2002). Aber auch durch Bonussysteme kann Vertrauen zerstört werden. So sind in diesem Zusammenhang absichtlich vergebene positive oder negative Bewertungen, die nicht der Realität entsprechen, an der Tagesordnung (Müller, 2012). Zusätzlich ist die Bewertung der Nutzerbeiträge von anderen Nutzern schon an sich keine einfache Aufgabe (Vassileva, 2012).

Auch in Vorlesungswikis wurden extrinsische Anreize schon in Studien empirisch untersucht. Über pauschale Leistungsbeurteilungen (Katzlinger & Kepler, 2008) zu materiellen Anreizen wie dem Gewinn eines USB-Sticks für den besten Artikel (Hermann & Janzen, 2009) bis hin zu Klausurboni (Seifert u. a., 2010) wurde schon eine Menge versucht, um die Motivation zu mehr eigenen Beiträgen zu erhöhen. Allerdings nahm zum Beispiel die Beteiligung in der Studie von Hermann und Janzen (2009) nach dem Wegfall des Anreizes ab und auch bei Seifert u. a. (2010) wurden keine statistisch signifikanten Verbesserungen der Leistung in Verbindung mit einem Anreiz gemessen.

Nach der Darstellung der unterschiedlichen motivationalen Konzepte und Motivationstheorien soll im folgenden Abschnitt Feedback als gemeinsame Basis veranschaulicht werden. Damit werden auch zusätzlich die Gemeinsamkeiten zu den gerade eben dargestellten Abschnitten gezeigt.

2.3.4 Feedback als gemeinsame Basis von Motivationstheorien

Feedback kann ein Bewusstsein für das eigene Handeln schaffen und auch gleichzeitig die Wahrnehmung für die entsprechenden Konsequenzen aus diesen Handlungen schärfen (Kappel & Grechenig, 2011). Zusätzlich hilft es Individuen, ihre eigene Anstrengung anzupassen, damit ein bestimmtes Ziel erreicht werden kann (Locke & Latham, 2002). Ganz allgemein scheint also Feedback geeignet zu sein, um Motivationssteigerungen zu erreichen (Bungard, 2005; Kappel & Grechenig, 2011).

Ein weiterer Feedbackaspekt ist es, dass ein fundamentales Bedürfnis der Menschen besteht, ihre eigene Leistung im sozialen Vergleich zu bewerten (Festinger, 1954). Dieses Wissen wiederum kann sowohl die eigenen Ergebnisse als auch die Motivation positiv beeinflussen (Ammons, 1956) und wird damit als Motiv der Selbsterkenntnis gedeutet (Mussweiler, 2006). In Bezug auf die Arbeitsleistung wurde allerdings in vielen Laborexperimenten der Effekt repliziert, dass positives Feedback oftmals zu einer Leistungsreduzierung führen kann, negatives Feedback hingegen die Individuen eher anregt, sich mehr anzustrengen (Kluger & DeNisi, 1998).

Aber auch im Forschungsbereich der intrinsischen und extrinsischen Motivation spielt Feedback eine wichtige Rolle. So konnte in einer Überblicksarbeit gezeigt werden, dass Feedback alleine sowohl die intrinsische Motivation steigern, als auch in Kombination mit der wahrgenommenen Autonomie und Kompetenz zu einer Leistungssteigerung führen kann (Ryan & Deci, 2000).

Mehrere motivationale Inhalts- und Prozesstheorien betrachten Feedback als wichtigen Aspekt zur Motivation (Staehle, 1999; Semmer & Udris, 2004). Tabelle 2.2 gibt einen Überblick über das Vorkommen von Feedback in den relevanten Theorien und Konzepten aus Abschnitt 2.3 und seinen Unterabschnitten.

Tabelle 2.2. Vorkommen von Feedback in Motivationstheorien oder motivationalen Konzepten.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Zwar wird mit der kurzen Darstellung der unterschiedlichen Motivationstheorien einerseits die Relevanz von Feedback als motivationalem Aspekt klar, andererseits aber auch die unscharfe Einbettung in den Konstrukten der intrinsischen und extrinsischen Motivation. Allerdings wurde auch deutlich, dass Feedback viele unterschiedliche Facetten besitzt. Um diese Komplexität aufzuzeigen, soll im folgenden Abschnitt auf die unterschiedlichen Klassifikationen von Feedback eingegangen werden.

2.4 Klassifikationen von Feedback

Feedback kann zweckmäßig definiert werden als Information, welche Individuen meistens in Bezug auf eine Aufgabenerfüllung zurückgegeben wird (Kluger & DeNisi, 1998). Im Allgemeinen wird damit eine Information gemeint, welche helfen soll, die Lücke zwischen aktuellem und erwünschtem Leistungsniveau zu schließen (Ramaprasad, 1983). Feedback wird daher als multidimensionales Konstrukt definiert (Geister, 2005).

Eine andere Begriffsbestimmung von Feedback im Bereich der computerbasierten Instruktion lautet, dass Feedback jede Mitteilung oder Bildschirmausgabe für den Lernenden durch einen Computer, nach einer Handlung des Lernenden, ist (Wager & Wager, 1985). Eine Erweiterung dieser Definition sieht Feedback dann als vorhanden an, wenn dem Lernenden nach einer Computereingabe eine Information gegeben wird, welche das Ziel hat seine Wahrnehmung zu formen (Sales, 1993). Feedback kann damit sowohl nur Informationen sein, als auch eine Intention besitzen kann. In diesem Zusammenhang lassen sich drei Zielgruppen für Feedback ausmachen: den Empfänger, den Geber und Gruppen hiervon. In den meisten Fällen steht der individuelle Feedbackempfänger im Fokus (Jöns, 2005).

Auch für den Bereich des Web 2.0 und speziell im Bereich des multimedialen Lernens, ist eine wissenschaftliche Klassifikation des Konstrukts notwendig. So wird Feedback im Kontext des E-Learning definiert als wahrgenommene Umgebungsveränderung eines informationsverarbeitenden Systems wie einem Computer in Folge einer eigenen Verhaltensäußerung, zum Beispiel einer Eingabe mit der Computertastatur. Während dieses Feedback als Ergebnisinformation eines selbst initiierten Ereignisses betrachtet werden kann, so ist doch eine doppelte Funktion erkennbar: einerseits als informatives Feedback und damit lernrelevant, andererseits als Systemfeedback um die Regulation der Mensch-Computer-Interaktion zu fördern, zum Beispiel bei der Anzeige von Fehlermeldungen (Niegemann u. a., 2008).

Mehrere Formen von informativem Feedback wurden bereits von Narciss (2006) untersucht. Beispielsweise kann informatives Feedback folgende Formen besitzen:

- Knowledge of Performance als summatives Feedback über den erreichten Leistungsgrad;
- Knowledge of result/response gibt an, ob eine Lösung richtig oder falsch ist;
- Knowledge of correct answer zeigt dem Lernenden die korrekte Antwort an;
- Answer until correct or multiple try feedback bei dem falsche Antworten beliebig oft bis zur korrekten Antwort wiederholt werden können, beziehungsweise bis zu einer vorher definierten Anzahl;
- Elaborated Feedback schließlich beinhaltet zusätzliche Informationen zur zukünftigen Fehlervermeidung.

Ramaprasad hingegen hat sich bereits frühzeitig mit den unterschiedlichen Definitionen und Wahrnehmungen des Feedbackkonstrukts auseinandergesetzt. In diesem Zusammenhang werden drei Bestandteile genannt (Ramaprasad, 1983):

- Der Fokus des Feedbacks, im Speziellen, ob es Einsatzfeedback (Input), Prozessfeedback oder Ausgabefeedback (Output) ist;
- Informationen über das erwünschte Referenzniveau, dem aktuellen Leistungsniveau sowie den Mechanismus zum Vergleich der beiden;
- Die Nutzung des Feedbacks zur Veränderung der Lücke zwischen Referenzniveau und aktuellem Leistungsniveau.

Nach der Darstellung von unterschiedlichen Definitionen und Bestandteilen von Feedback wird im Abschnitt 2.4.1 auf verschiedene Funktionen von Feedback eingegangen. Die beiden Abschnitte 2.4.2 und 2.4.3 behandeln einerseits Zeitpunkt und Dauer der Feedbackgabe, andererseits wird vergleichendes Feedback gesondert betrachtet. Abschließend wird in Abschnitt 2.4.4 auf Feedback im Stromsektor eingegangen, da hier bereits einige Forschungsarbeiten in Bezug auf Verhaltensänderungen durch Feedback durchgeführt wurden.

2.4.1 Funktionen von Feedback

Neben der bereits erwähnten und grundlegenden Aufgabe von Feedback, eine Information für eine mögliche Verhaltensänderung zu liefern (Ramaprasad, 1983; Kluger & DeNisi, 1998; Geister, 2005), existieren weitere Funktionen von Feedback, welche in diesem Abschnitt kurz aufgezählt werden. Hiermit soll die Komplexität und Multidimensionalität des Feedbackkonstrukts dargestellt werden. Insbesondere der Kontext, wie zum Beispiel, ob ein pädagogischer oder informationstechnischer Kontext vorliegt, spielt eine große Rolle für die Funktion des Feedbacks.

So besitzen Feedbackinstrumente in Bezug auf ihre Effizienz eine Vielzahl von Funktionen, welche je nach Einsatzzweck zu beachten sind (Bungard, 2005): Diagnosefunktionen, Kommunikationsfunktionen, Evaluationsfunktionen, Aktivierungs- und Motivationsfunktionen, Steuerungsfunktionen und Sozialisationsfunktionen. Für Niegemann (2008) hingegen sind folgende Funktionen relevant: Rückmeldung als Förderung einer angemessenen Fehlerkultur; differenzierendes Feedback als Erklärung zur Zielerreichung; internes und externes Feedback, wobei sich der Lernende beim internen Feedback die Rückmeldung selbst verschafft; Feedback als Motivationsfunktion.

Des Weiteren gibt es im pädagogischen Bereich weitere Möglichkeiten, Feedback anhand seiner Rollen zu klassifizieren: direktes Feedback als konkrete Handlungsanweisung; informatives Feedback zur Bestimmung der Korrektheit einer Reaktion; Feedback als Instruktion, um das Verständnis zu verbessern; motivationales Feedback als Anreiz oder Belohnung für weitere Aktivität; stimulierendes Feedback, um den Lerner wach zu rütteln; Feedback als Hinweis zur Zielerreichung; zusammenfassendes Feedback als Statusbericht zur eigenen Leistung (Sales, 1993). Zusätzlich können vier weitere Funktionen identifiziert werden, wie ein allgemeiner Lernprozess durch Feedback unterstützt werden kann: als Anreiz, um Genauigkeit oder Antworthäufigkeit zu erhöhen; als klassischer Verstärker für korrekte Antworten; als Information bei falschen Antworten; als Möglichkeit zur Reflexion der eigenen Lernprozesse (Gielen, Peeters, Dochy, Onghena, & Struyven, 2010).

Abschließend sollen als Vervollständigung des Überblicks noch die Funktionen dargestellt werden, welche bisher in der Forschung am meisten Beachtung gefunden haben und die bereits erwähnten Funktionen zusammenfassen: der Informationsinhalt und die Informationsbelastung; der Zeitpunkt, zu dem Feedback gegeben wird; zur Fehleranalyse; zur Motivation (Mory, 2004).

Es zeigt sich hierbei, dass die vier Variablen von Mory (2004) sehr gut die Erkenntnisse von Sales (1993), Bungard (2005), Geister (2005), Niegemann u. a. (2008) und Gielen u. a. (2010) zusammenfassen. Tabelle 2.3 stellt die Gemeinsamkeiten dar.

Tabelle 2.3. Literaturüberblick zu den Funktionen von Feedback.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Aus Tabelle 2.3 wird ersichtlich, dass die primäre Funktion von Feedback in der Motivation und im Informationsgehalt liegt. Hingegen ist der Zeitpunkt nicht als klare Feedbackfunktion definiert. Im folgenden Abschnitt wird daher auf diesen Aspekt genauer eingegangen werden.

2.4.2 Zeitpunkt und Dauer der Feedbackgabe

Allgemein wird unterschieden zwischen einem sofortigen und einem verzögerten Feedback. Obwohl zeitlich verzögertes Feedback in bestimmten Situationen von Vorteil sein kann, um eine erneute Memorierung zu erreichen, so fasst Musch (1999) die Ergebnisse mehrerer Metaanalysen zusammen und kommt zu dem Schluss, dass direktes Feedback immer vorzuziehen sei. Auch Shute (2008) findet Inkonsistenzen in Bezug auf verzögertes Feedback, kann diese aber teilweise aufklären. Primär in Feldstudien zeigt sich ein positiver Effekt von direktem Feedback, während in Laborstudien verzögertes Feedback zu besseren Leistungen führte, wobei es derzeit noch keine gesicherten Erklärungen für diese Ergebnisse gibt (Shute, 2008). Zusätzlich kann insbesondere kontinuierliches Feedback zu einem erhöhten Bewusstsein über das eigene Verhalten führen und so einfacher zur Bildung von neuen beziehungsweise geänderten Verhaltensweisen führen (Kappel & Grechenig, 2011).

Diese Erkenntnisse werden auch in einer weiteren Feldstudie bestätigt, in denen Schüler signifikant bessere Noten bekommen haben, je schneller sie eine einmalige Rückmeldung bekommen haben. Lernende, welche wussten, dass sie für eine mündliche Präsentation erst in mehr als zwei Wochen eine Benotung bekommen würden, waren weniger motiviert und haben sich weniger angestrengt (Kettle & Häubl, 2010).

Zusätzlich verliert Feedback seine Wirkung in Lernsituationen, wenn es vorhersehbar oder einfach zu erlangen ist (Kulhavy & Wager, 1993). Auch sollten Personen mit hohen Fähigkeiten öfter Feedback gegeben werden als Personen mit geringerer Leistungsfähigkeit (Kuhnen & Tymula, 2012).

Dies stellt aber grundsätzlich die Frage, ob man nicht aufgrund der unterschiedlichen Leistungsfähigkeit ein vergleichendes Feedback geben sollte. Dieses Konzept soll kurz im folgenden Abschnitt erläutert werden.

2.4.3 Vergleichendes Feedback

Vergleichsprozesse von Personen oder Gruppen sind besonders dann relevant, wenn die Beteiligten auf ähnlichen Vergleichsdimensionen gemessen werden, also zum Beispiel zwei Sachbearbeiter aus einem ähnlichen. Selbstwertdienlich ist hierbei, dass Menschen und Gruppen nicht nur gerne anders, sondern auch möglichst besser sein wollen als andere (Frey & Winkler, 2002).

Insbesondere beim letzten Punkt ist allerdings Vorsicht geboten, da in Lernumgebungen ein Wettbewerbscharakter vermieden werden sollte (Musch, 1999). Dies wird begründet mit der Unterscheidung zwischen Lernenden, welche am sozialen Vergleich interessiert sind, sogenannten performanzorientierten Lernenden und aufgabenorientierten Lernenden mit Fokus auf ihre eigene Kompetenzverbesserung (Niegemann u. a., 2008). Der soziale Vergleich kann dabei eine motivationale Passung in drei Richtungen haben (Mussweiler, 2006):

- Als Selbsterkenntnis mit einem lateralen Vergleich;
- Als abwärtsgerichteter Vergleich, um so eine Selbsterhöhung zu erreichen;
- Als aufwärtsgerichteter Vergleich, um so ein Maß zur Selbstverbesserung zu erreichen.

Damit ein vergleichendes Feedback erfolgreich ist, zum Beispiel wenn es als Rangliste zu Akzeptanz bei allen Beteiligten führen soll, sind drei Voraussetzungen aus sozial- und wirtschaftspsychologischer Sicht notwendig (Frey & Winkler, 2002):

- Ergebnisfairness muss dadurch gewährleistet sein, dass zum Beispiel anhand der bisherigen Leistungen eine entsprechende Platzierung gewährleistet ist;
- Prozedurale Fairness kann durch eine transparente und nachvollziehbare Durchführung des Rankings erreicht werden. Je mehr man involviert ist, desto eher kann man später auch ein negatives Ergebnis akzeptieren;
- Interaktionale Fairness beim Umgang mit den Betroffenen ist bei einer reinen Erhebung von Kennzahlen von geringerer Bedeutung.

Die Antizipation von Ranglisten kann zu einer Reflexion über das eigene Verhalten beitragen und damit einhergehend kann es zu einem Anstieg der Leistungsmotivation führen (Frey & Winkler, 2002). Die Anzeige der eigenen und fremden Partizipationsbereitschaft sollte langfristig entsprechend der empirischen Befunde von Cheshire (2007) weder bei Nutzern die viel beitragen, noch bei Nutzern, die wenig beitragen, einen negativen Effekt auf die Partizipation zum Vorschein bringen.

Gleichzeitig kann eine solche Rangliste allerdings nicht anonym sein, da dadurch der Effekt der sozialen Wahrnehmung verloren geht und sie so zu einer signifikanten Reduzierung der eigenen Partizipation führen kann (Cress, 2005). Dies ist allerdings nur bei der gemeinsamen Erstellung einer Wissensbasis relevant. Bei Aufgaben, welche nur eine individuelle Leistung benötigen, ist eine relative Rangliste ohne Angabe der anderen Teilnehmer bereits ausreichend, um zu signifikant höheren Leistungen zu kommen. Diese Ergebnisse können allerdings durch andere Variablen, wie zum Beispiel dem eigenen Selbstwertgefühl, moderiert werden (Kuhnen & Tymula, 2012). Abbildung 2.2 zeigt ein Beispiel für ein vergleichendes und anonymes Feedback.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.2. Ranking im Experiment von Kuhnen & Tymula (2012).

Es ergibt sich damit an dieser Stelle kein einheitliches Bild über Vor- und Nachteile von vergleichendem Feedback. Es wird nicht zu einer grundlegenden Ablehnung von vergleichendem Feedback geraten, sondern viel mehr an die Miteinbeziehung und Beachtung der Feedbackempfänger erinnert, damit das Feedback passend gegeben wird (Niegemann u. a., 2008).

Ein Anwendungsbereich, der sich bereits explizit mit vergleichendem Feedback beschäftigt hat, ist der Stromsektor, im speziellen die Veränderung des Stromverbrauchs im privaten Haushalt. Im folgenden Abschnitt werden daher Erkenntnisse aus diesem Bereich kurz vorgestellt.

2.4.4 Feedback im Stromsektor

In Praxis und Wissenschaft des Energiebereichs zum Stromverbrauch in Privathaushalten existieren weitere theoretische Fundierungen für das Konstrukt des Feedbacks (Grønhøj & Thoegersen, 2011). Fischer (2008) nennt hierzu sechs Charakteristika für relevantes und zielführendes Feedback zur Verhaltensänderung: die Häufigkeit, der Inhalt, die Spezifizität, die Präsentation, die Einbindung von Vergleichen sowie weitere Informationen zusätzlich zum Feedback.

Darby (2006) unterscheidet dagegen zwischen direktem, indirektem sowie verbrauchskontrolliertem Feedback. Dabei ist direktes Feedback aufgrund der zeitlichen Nähe effektiver als indirektes Feedback, was sich zum Beispiel auch in Studien zum Energiesparen zeigt. Das Einsparpotenzial nimmt Werte zwischen 5 % und 15 % an, im Gegensatz zu Einsparungen mit indirektem Feedback zwischen 0 % und 10 % (Darby, 2006). Auf weitere Ergebnisse zu Feedback im Stromsektor, welches zu Verbrauchseinsparungen im privaten Haushalt führen kann, wird in Abschnitt 2.5.5 genauer eingegangen.

2.5 Zusätzliche Konzepte und Ergebnisse zu Feedback

Im vorherigen Abschnitt konnte gezeigt werden, dass das Feedbackkonstrukt vielschichtig ist und je nach Kontext unterschiedliche Definitionen und Klassifikationen relevant sein können. In diesem Abschnitt soll Feedback in unterschiedlichen Kontexten beleuchtet werden, zum Beispiel im pädagogischen Bereich, in der Arbeits- und Organisationspsychologie, aber auch im Energiebereich des Stromverbrauchs für private Haushalte. Zu diesem Zweck werden unter anderem die Konzepte Gamification, Turnierspiele und Feedbackmechanismen vorgestellt. Die Befundlage in der Literatur ist hierbei nicht immer eindeutig und soll im Folgenden detaillierter dargestellt werden (Bracken, Jeffres, & Neuendorf, 2004; Mumm & Mutlu, 2011).

Wie bereits erläutert, kann Feedback auf sehr unterschiedliche Weise gegeben werden, wobei es zur Unterstützung der Kooperation im Onlinebereich auf individueller Ebene gegeben werden sollte (Cress, Barquero, Buder, & Hesse, 2005). Um zum Beispiel Personen zu motivieren, mehr Beiträge in einer Netzgemeinschaft zu schreiben, wird die allgemeine Empfehlung ausgesprochen, dass man Nutzern vor Augen führen sollte, dass deren Beitrag keine Kopie einer möglichen Leistung eines anderen ist, sondern dass jeder Beitrag einzigartig ist (Ling u. a., 2005). Wenn nun die Nutzer persönlich per E-Mail daran erinnert und ihnen gleichzeitig konform mit der Zielsetzungstheorie (Locke, 2001) spezifische Aufgaben mitgeteilt werden, dann werden auch signifikant mehr Beiträge geschrieben (Ling u. a., 2005).

Allgemein wurde bereits in mehreren Studien festgestellt, dass systemgeneriertes Feedback von einem Computer motivierend wirken kann (Mumm & Mutlu, 2011). So wird sowohl Lob (Fogg & Nass, 1997) als auch Kritik (Bracken u. a., 2004) als motivierend empfunden. Es sind aber auch negative Effekte zu Feedback gefunden worden (Kluger & DeNisi, 1998), insbesondere wenn es nicht passend zum Kontext gegeben wird (Mumm & Mutlu, 2011).

So wurde in Wikipedia in einer Studie durch die Bereitstellung von Feedback im Kontext von Diskussionen eine statistisch signifikant niedrigere fortgesetzte Partizipation beobachtet (Brandes, Kenis, Lerner, & Van Raaij, 2009). In anderen Netzgemeinschaften hingegen wurde kontextkonform die Partizipationshäufigkeit erhöht, wenn auf einen eigenen Beitrag geantwortet worden ist (Joyce & Kraut, 2006).

Die vorherigen Ergebnisse könnten auch die Ergebnisse einer Metaanalyse erklären. In dieser Analyse zur Nützlichkeit von Feedback in Bezug auf die Leistung wurden in 607 ausgewerteten Studien in einem Drittel der Studien negative Effekte festgestellt, insgesamt am häufigsten wurden jedoch keine Effekte für Feedback gefunden (Kluger & DeNisi, 1998). Es existieren auch einige wenige Studien aus dem Stromsektor für den Stromverbrauch in privaten Haushalten, welche keinen positiven Einfluss von Feedback festgestellt haben (Fischer, 2008).

Im Bereich des Lernens zeigt eine weitere große Metaanalyse mögliche Nachteile von Feedback auf. Die Effektstärke der Studien reicht von einem starken negativen Effekt mit -0.83 bis zu einem starken positiven Effekt von 1.42. In Bezug auf die Leistung wird nur eine positive Gesamteffektstärke von 0.26 registriert und ein Drittel der untersuchten Studien haben ebenfalls negative Effekte. Die Komplexität und Wechselwirkung zwischen Feedback und Aufgabenstellung kann hier als Hauptstörfaktor ausgemacht werden (Bangert-Drowns, Kulik, Kulik, & Morgan, 1991).

Ergebnisfeedback über die Tätigkeit der eigenen Leistung wird als Feedback definiert, ungeachtet dessen, ob konkret etwas richtig oder falsch ist (Kirlik, 2006). Allerdings konnte Goldstein (2006) in der Analyse mehrerer Studien zeigen, dass ein einfaches Ergebnisfeedback meistens einem kognitiven Feedback, also einem Feedback mit statistischen Informationen, deutlich unterlegen ist. Darüber hinaus ist die Angabe von Ergebnisfeedback in einem Wiki nicht ohne Weiteres durchführbar, da durch eine Prüfung der Bearbeitung eine zeitliche Asynchronität stattfinden würde, welche dem Charakter eines Wikis zuwiderlaufen würde (Moskaliuk & Kimmerle, 2008). Demgegenüber hat eine andere Studie gezeigt, dass ein einfaches Feedback, das nicht spezifisch auf den Nutzer eingeht, durchaus nützlicher sein kann als eine elaborierte Rückmeldung (Shute, 2008). Die Ergebnisse der unterschiedlichen Studien widersprechen sich damit.

Andere Studien zeigen, dass eine Information über andere Gruppenmitglieder motivierend wirkt, wenn man angezeigt bekommt, dass andere viel beitragen. Gleichzeitig kann aber eine negative Information zusätzlich zu weniger Partizipation führen (Cress & Hesse, 2003). Die Wahrnehmung über die Handlungen anderer Nutzer ist damit nicht eindeutig vorhersagbar (Cress u. a., 2005). Zusätzlich könnte ein Sättigungseffekt erreicht werden, falls man durch einen Vergleich der Meinung ist, genug geleistet zu haben, womit der Vergleich demotivierend wirken könnte (Kraut & Resnick, 2011).

Insgesamt ist es natürlich auch mit Feedback nicht einfach, bereits gewohnte Abläufe zu verändern, um einen Nutzer zu motivieren. Interaktive Produkte scheinen aber hierbei eine größere Chance auf Erfolg zu haben, da eine Rückmeldung zum eigenen Handeln erfolgt und diese als motivierend empfunden wird (Hassenzahl, Prinz, Buchholz, & Laschke, 2011; Fischer, 2008). Damit einher geht die Möglichkeit zur Bewusstmachung der Konsequenzen beziehungsweise die Wahrnehmung von Handlungsalternativen (Hassenzahl u. a., 2011).

Erfolgreiches Feedback sollte also die Aufmerksamkeit des Nutzers erreichen, um so die Handlungskonsequenzen sichtbar zu machen und verschiedene Nutzermotive zu aktivieren (Fischer, 2008). Wichtig ist allerdings auch, dass diese Rückmeldung neutral gehalten sein sollte, da sowohl starkes Lob als auch ein hohes Maß an Kritik die Aufmerksamkeit ablenken und damit zu einer schlechteren Leistung führen können (Kluger & DeNisi, 1998). Auch Musch (1999) plädiert für ein neutrales und informatives Feedback, da motivationspsychologische Auswirkungen von Lob oder Tadel schädlich sein könnten. So zeigte sich bereits, dass eine verbale Rückmeldung mit lobendem Charakter die intrinsische Motivation gefährden kann und zu signifikant weniger Nutzeraktivität führt (Pittman, Davey, Alafat, Wetherill, & Kramer, 1980).

Jöns (2005) fasst die wichtigsten Ergebnisse in Bezug auf Akzeptanz und Effektivität von Feedback folgendermaßen zusammen: Positives Feedback ist normalerweise wünschenswerter und kann eher zu Verhaltensänderungen führen. Negatives Feedback kann hingegen eher zu defensiven Reaktionen führen, was als Reaktanz aufgefasst werden könnte (Brehm & Brehm, 1981). Zusätzlich wird zwar positives Feedback als glaubwürdiger aufgefasst, wertendes Feedback hingegen als am wenigsten verlässlich, wenn es anonym abgegeben wird. Zusätzlich sollte direktes Feedback immer spezifische und konkrete Informationen für die gewünschte Verhaltensänderung beinhalten (Jöns, 2005).

Der Effekt von Feedback bezogen auf erwünschte Ergebnisse war und ist oftmals nicht konsistent und einfach darstellbar. So kann Feedback zu einem Sollzustand durchaus positive Anreize haben, Feedback der eigenen Leistung zu einem Idealzustand hingegen wird oftmals mit der Reduzierung der eigenen Leistung begegnet. Der Einsatz von Feedbackinterventionen kann daher, wenn er nicht sorgfältig geplant und umgesetzt wird, ein zweischneidiges Schwert sein (Kluger & DeNisi, 1998).

Zusätzlich müssen auch kulturelle Aspekte in Betracht gezogen werden. Während in westlich geprägten Gesellschaften Feedback meistens als Rückmeldung zu einer bestimmten Leistung verstanden wird, kann es zum Beispiel in China vorkommen, dass Feedback als Indikator der Beziehung zwischen Mitarbeiter und Vorgesetztem antizipiert wird (Hempel, 2008).

Zusammenfassend kann trotzdem festgehalten werden, dass Feedback ein starker Motivator sein kann, da es einerseits als belohnende Information wahrgenommen werden, andererseits als Wettbewerbscharakter positive Einflüsse haben kann (Kraut & Resnick, 2011). Die positiven Einflüsse durch den Wettbewerbscharakter werden im folgenden Abschnitt durch die Ergebnisse zu vergleichendem Feedback dargestellt.

2.5.1 Ergebnisse zu vergleichendem Feedback

Bereits seit langem ist wissenschaftlich gezeigt worden, dass Menschen gerne objektive Vergleiche mit anderen Personen anstellen. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn die Personen zu einem selbst ähnlich sind, zum Beispiel im pädagogischen Kontext bei der Verteilung von Klausurnoten (Brickman & Berman, 1971). Wenn Vergleiche mit besonders guten Individuen angestellt werden, dann kann die Wahrnehmung von einem Wettkampf entstehen und damit die Motivation, sich mehr anzustrengen, erhöhen (Suls & Tesch, 1978). Damit einhergehend ist das Ergebnis, dass die eigene intrinsische Motivation erhöht werden kann, selbst wenn der Vergleich zu den eigenen Ungunsten ausfällt (Festinger, 1954).

Vergleichendes Feedback zu eigenem vergangenem Verhalten kann effektiv zur Steigerung von erwünschtem Verhalten helfen (Vassileva & Sun, 2007), wobei die Ergebnisse dazu in verschiedenen Studien durchaus unterschiedlich ausfallen (Froehlich u. a., 2010). Insbesondere Visualisierungen können das Auftreten eines sozialen Vergleichs stimulieren und im Extremfall bis zu der doppelten Anzahl an Beteiligungen führen, im Gegensatz zu einer Vergleichsbedingung ohne sozialen Vergleich (Vassileva & Sun, 2007; Jung, Schneider, & Valacich, 2010). Diese Art von sozialer Rückkopplung kann damit einerseits zum Vertrauensaufbau innerhalb einer Netzgemeinschaft führen, andererseits auch zur Bestätigung des Engagements einzelner Nutzer dienen (Hippner, 2006). In einer weiteren Studie konnte statistisch signifikant gezeigt werden, dass eine Gruppe, welche einen grafischen sozialen Vergleich auf Gruppenebene angezeigt bekommt, sich mehr anstrengt und eine um 63 % höhere quantitative Leistung zeigt als eine Gruppe ohne solches Feedback (Shepherd, Briggs, Reinig, Yen, & Nunamaker Jr., 1996). Allerdings können Studierende bei unpassendem Feedback wie dem Vergleich von besonders guten mit besonders schlechten Studierenden demotiviert werden, andererseits kann dies aber auch als Ansporn empfunden werden (Mumm & Mutlu, 2011).

Zusätzlich hilft es, das Feedback über alle Nutzer hinweg zu berechnen und anzeigen zu lassen. Dies ist vorteilhafter als es nur den Nutzern anzuzeigen, welche gerade aktuell das System benutzen, da meistens nicht genügend Nutzer gleichzeitig auf das System zugreifen und das Feedback dadurch nicht motivierend wirken könnte (Vassileva & Sun, 2007).

In Netzgemeinschaften zur Entwicklung von Innovationen sind die Ergebnisse in Bezug auf vergleichendes Feedback ebenfalls nicht einheitlich. So geben nur 31 % der Befragten einer Studie an, dass sie eine Rangliste mit Darstellung der Nutzeraktivität als wichtigen motivationalen Dienst erachten. Eine quantitative Darstellung der Aktivität wird sogar nur von etwas über 20 % als wichtig angesehen. Hingegen sind über 66 % der befragten Nutzer davon überzeugt, dass ein qualitatives Ranking der eingebrachten Innovationsideen einen positiven Einfluss auf die Steigerung der Partizipation in der untersuchten Plattform hätte (Antikainen & Väätäjä, 2010). So konnte in einem Innovationsgenerierungsexperiment zur Lösung eines Parkplatzproblems an einer Universität nachgewiesen werden, dass Studierende in der Feedbackbedingung im Schnitt 26 Ideen generiert haben, während die Kontrollgruppe ohne Feedback nur auf 11 Ideen im Durchschnitt kam (Jung u. a., 2010). In einer weiteren Studie generierte die Experimentalgruppe im Schnitt 31 Vorschläge, die Gruppe ohne vergleichendes Feedback nur 11 Ideen im Durchschnitt (Michinov & Primois, 2005).

Zu ähnlichen Ergebnissen kommt ein weiteres Experiment. In einer Studie im Schulbereich wurde die Leistung mit drei unterschiedlichen Bedingungen untersucht: qualitatives Feedback, Schulnoten und kein Feedback. Qualitatives Feedback zeigte sich hier als gleichwertig zu Schulnoten, hingegen führten beide Bedingungen zu signifikant besseren Leistungen als in der Kontrollgruppe ohne Feedback. Ein qualitatives Feedback ist damit nicht zwingend notwendig, wenn ein anderes, passendes Feedback vorhanden ist (Butler & Nisan, 1986). Das gleiche Ergebnis zeigte sich auch in vielen Studien in organisationalem Kontext, wo die Leistung ohne Feedback geringer ist als mit Feedback (Kuhnen & Tymula, 2012).

Die Untersuchung von vergleichendem Feedback in Netzgemeinschaften ist ein aktueller Aspekt. So wurde in einer Studie mit der Filmbewertungsplattform MovieLens nachgewiesen, dass der Vergleich mit anderen Nutzern, Steigerungsraten um bis zu 530 % im Bereich der Partizipation möglich sind (Chen u. a., 2010). Vergleichendes Feedback kann dabei auch ein Potenzial besitzen, Personen zu motivieren, die normalerweise nicht kompetitiv sind, aber sich als kompetent empfinden können, wenn ihre eigene Leistung besser bewertet wird als die von jemand anderem (Kraut & Resnick, 2011).

Die Verwendung einer einfachen Rangliste als spezielles Beispiel für vergleichendes Feedback wurde auch bereits im Onlinebereich experimentalökonomisch untersucht. Allerdings empfehlen die Autoren der Studie eine solche Rangliste nicht, da ein aggressiveres Verhalten beobachtet wurde, vordere Platzierungen zu erreichen (Duersch, Oechssler, & Schipper, 2009). Die Schädlichkeit einer gewöhnlichen Rangliste wird durch eine Vielzahl weiterer Studien unterstützt (Farzan, Dabbish, Kraut, & Postmes, 2011). Bei einer gewöhnlichen Rangliste sind sowohl bei einer niedrigen (Michinov & Primois, 2005) als auch bei einer hohen Anzahl an Mitgliedern in der Netzgemeinschaft die Darstellung der beispielsweise ersten zehn Positionen eher demotivierend. Dies wird dadurch begründet, weil diese Platzierungen oftmals für die Nutzer nahezu unerreichbar sind (Kraut & Resnick, 2011).

Zwar ist es so, dass sich vordergründig keiner für eine Rangliste zu interessieren scheint, weil einem das Abschneiden nicht wichtig und relevant genug ist (Frey & Winkler, 2002). Diese Einstellung wurde bereits empirisch nachgewiesen. In einer Studie haben 85 % der Befragten einer Ranglisteninformation keinerlei Bedeutung zugewiesen. Gleichzeitig interessierten sich aber 50 % für die Leistung der anderen Nutzer. Allerdings gehen alle Umfrageteilnehmer davon aus, dass die Wahrnehmung von Feedbackmechanismen zu keiner Änderung im Beitragsverhalten führen würde, beziehungsweise sich nur 23 % in einem Wiki davon beeinflussen lassen würden (Brandstädter & Link, 2009). Die gerade dargestellten Ergebnisse werden häufig bei solchen Befragungen erzielt, allerdings sind die Argumente eher als Selbstschutz zu verstehen, da Ranglisten eine hohe Aufmerksamkeit gewidmet wird, unabhängig davon, ob man direkt beteiligt ist oder nicht (Frey & Winkler, 2002).

2.5.2 Auszeichnungen (Badges) und Gamification

Wie bereits in Abschnitt 2.3 eingeführt, wird Auszeichnungen (Badges) und damit einhergehend Gamification aktuell ein hohes Motivationspotenzial zugeschrieben, weswegen diese als Motivationsunterstützung in vielen Softwarediensten eingesetzt werden (Deterding, Dixon, Khaled, & Nacke, 2011; Vassileva, 2012). Obwohl in der vorliegenden Arbeit keine ursprüngliche Absicht bestand, Gamification zu verwenden, ist eine wissenschaftliche Darstellung dieses Konzepts an dieser Stelle aufgrund der thematischen und konzeptionellen Nähe trotzdem angebracht. Die letztlich verwendeten Feedbackmechanismen aus den Abschnitten 2.5.3 und 3.2 sind sehr stark daran angelehnt.

Unter Gamification versteht man die Verwendung von spielerischen Elementen in nicht-spielerischen Kontexten. Das wahrscheinlich bekannteste Beispiel ist in diesem Zusammenhang der Softwaredienst Foursquare (http://www.foursquare.com), womit man anderen Personen seinen Aufenthaltsort mitteilen kann. Gamification ist ein Designkonzept aus dem Bereich der Mensch-Maschine-Interaktion und verwendet aus dem Spieldesign bekannte Elemente wie zum Beispiel Auszeichnungen oder Ranglisten (Deterding u. a., 2011). Insgesamt wird aber für all diese Elemente Feedback als essenziell angesehen, damit Gamification funktionieren kann (McGonigal, 2011).

Im Bereich der sozialen Medien ist eine Auszeichnung eine Art virtuelles Gut, welches eine visuelle Repräsentation von digitalen Artefakten ist und an aktive Nutzer für die Erfüllung bestimmter Aktivitäten vergeben wird. Zwar sind Auszeichnungen besonders im Bereich der Onlinespiele sehr beliebt, aber schon im alten Rom wurden Soldaten auf diese Weise motiviert und auch Pfadfinder erhalten Abzeichen als motivationssteigerndes Element (Antin & Churchill, 2011). Auch in Wikipedia werden solche Auszeichnungen von Nutzern an andere Nutzer verliehen, wobei diese dort als „Barnstars“ bezeichnet werden (Kriplean u. a., 2008). Insgesamt können Auszeichnungen als interessant und lustig angesehen werden, allerdings kann so nicht zwangsweise die Motivation gesteigert werden (Antin & Churchill, 2011).

Nach Antin und Churchill (2011) können folgende Funktionen von Auszeichnungen relevant für die Motivationssteigerung sein:

- Als Zielsetzung, was bereits als effektiver und relevanter Motivator bekannt ist (Heath, Larrick, & Wu, 1999; Locke, 2001; Tedjamulia u. a., 2005);
- Als Hinweis, um die Partizipation in eine erwünschte Richtung zu lenken;
- Zur Erlangung von Reputation, was mit Auszeichnungen dargestellt werden kann;
- Damit einhergehend zur Erlangung eines Status, also dass man ein Ziel in der Vergangenheit erreicht hat;
- Zur Identifikation mit der Netzgemeinschaft und damit zur Wahrnehmung von Gemeinsamkeiten zwischen Nutzern und Gruppen.

Aber auch im Arbeitskontext spielen Auszeichnungen eine große Rolle, wobei diese oftmals mit zusätzlichen monetären Anreizen ausgestattet werden. In einer Studie von Kosfeld und Neckermann (2011) wurde hingegen eine Trennung zwischen monetären Anreizen und der Auszeichnung vorgenommen, wobei die Probanden innerhalb von zwei Stunden möglichst viele Daten in eine Datenbank eintragen mussten. Dabei argumentieren die Autoren, dass eine Auszeichnung eine Form von sozialer Anerkennung sein kann und deshalb zu mehr Arbeitsleistung motiviert. Die Ergebnisse der Studie zeigen einen Anstieg um 12 % in der Experimentalbedingung mit der symbolischen Auszeichnung gegenüber der Kontrollbedingung an. Die Auszeichnung bestand hierbei aus der vorherigen Auslobung einer Glückwunschkarte, falls man die ersten beiden Plätze innerhalb einer Gruppe erreichen würde. Die Qualität der eingegebenen Daten war in beiden Versuchsbedingungen nahezu identisch mit 88 % korrekten Daten in der Bedingung mit Auszeichnung gegenüber 87 % in der Kontrollbedingung (Kosfeld & Neckermann, 2011).

Ein weiteres Beispiel aus dem Unternehmenskontext ist die soziale Netzwerkseite von IBM mit dem Titel „Beehive“. Dort wurde anhand eines punktbasierten Systems versucht, die Beteiligung zu erhöhen, wobei man mit steigenden Punktzahlen bestimmte Auszeichnungen erreichen kann. Obwohl das Punktesystem von den Nutzern positiv evaluiert wurde, nahm nach einem rasanten Anstieg bereits ab der zweiten Woche die Beteiligung in der Experimentalbedingung wieder ab (Farzan u. a., 2008a) und erreichte das Niveau wie vor der Einführung des Systems (Farzan u. a., 2008a, 2008b). Zusätzlich wurde in qualitativen Interviews herausgefunden, dass die Nutzer einerseits kompetitiv agiert haben und eine bestimmte Position halten wollten, andererseits aber bei Erreichung eines bestimmten Statusniveaus ihre Beteiligung wieder auf das vorherige Niveau gesenkt oder gar vollständig eingestellt haben. Die Autoren sehen als einen Grund für das teilweise Scheitern ihrer Studie die Verwendung des abstrakten Punktesystems an (Farzan u. a., 2008a). Außerdem wurde das System missbräuchlich genutzt, indem später kaum nützliche Beiträge abgegeben wurden und so die Nutzer trotzdem eine höhere Punktezahl bekommen haben (Farzan u. a., 2008b).

Die Wirksamkeit von Badges ist damit nicht immer garantiert, sodass sich Nulleffekte oder gar gegenteilige Ergebnisse einstellen können (Montola u. a., 2009). Zusätzliche Gefahr kann auch für die intrinsische Motivation gegeben sein, falls Auszeichnungen als extrinsische Motivation angesehen werden und dadurch die intrinsische Motivation korrumpiert wird (Deci u. a., 2001). Damit hinterlassen Badges einen zwiespältigen Eindruck und sind nicht als motivationale Wunderwaffe anzusehen, sondern als motivationale Erweiterung. Die kann generell auch für den Gamificationbereich so festgestellt werden, da die Elemente, welche den Dienst ausmachen, relevanter sind als die zusätzlichen hinzugefügten spielerischen Elemente (Liu, Alexandrova, & Nakajima, 2011).

Insgesamt wird der aktuelle Gamification Trend kritisch betrachtet und analysiert (McDonald, 2010; Radia, 2010; Wu, 2011). So wird die Gefahr angeführt, dass eine vorhandene intrinsische Motivation durch Gamificationelemente zu ersetzen langfristig nicht funktionieren kann und der Wert von zum Beispiel erreichten Punkten mit der Zeit schwinden würde (McDonald, 2010; Vassileva, 2012).

Zusätzlich könnte die Zielgruppe der Experten durch Gamification entweder nur schwach oder gar nicht erreicht werden, da oftmals diese Nutzer ihren Wert gut kennen und dieser auch in der Gemeinschaft bekannt ist (Radia, 2010). Außerdem sollte beachtet werden, dass kein Spiel dauerhaft Spaß macht. Es kommt der Zeitpunkt, dass trotz neuer Inhalte das Sammeln von weiteren Punkten keinen Spaß mehr macht (Wu, 2011).

2.5.3 Feedbackmechanismen

Eine Spezifizierung von Feedback im Web-2.0-Kontext stellen Feedbackmechanismen dar. Diese können als systemneutrales Feedback klassifiziert werden, also als Feedback, welches einerseits systemgeneriert ist und andererseits ohne Wertung visualisiert wird. An dieser Stelle sollen drei bereits empirisch untersuchte Feedbackmechanismen und die Feldexperimente, in denen diese Feedbackmechanismen erstmalig vorgestellt wurden, kurz dargestellt werden (Cheshire & Antin, 2008):

- Dankeschön-Feedback (Gratitude),
- Beitragsanzeige-Feedback (Historical Reminder) und
- Relatives Ranglisten-Feedback (Relative Ranking).

Das Ziel der Probanden war es, in einer Netzgemeinschaft namens Mycroft möglichst viele Aufgaben (siehe beispielhaft Abbildung 2.3) zu bearbeiten. Nach jeder Bearbeitung wurde in der Experimentalbedingung ein Feedbackmechanismus angezeigt, in der Kontrollbedingung wurde hingegen kein Feedback dargestellt. Nach Bearbeitung der Aufgabe wurde immer eine neue Aufgabe angezeigt. Die einzelnen Nutzer wurden durch die Setzung eines Cookies einer der Versuchsbedingungen zugewiesen. Die Bearbeitung der Aufgaben erfolgte immer in einem Grafikbanner.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.3. Beispielaufgabe aus der Studie von Cheshire & Antin (2008).

Ein kurzfristiger Anstieg der Partizipation durch ein Dankeschön-Feedback konnte bereits mehrfach empirisch nachgewiesen werden, wobei im Gegensatz zu Cheshire und Antin (2008) in einer anderen Studie nur ein einmaliges Dankeschön-Feedback gegeben wurde (Beenen u. a., 2004), welches ähnlich effektiv war. In der vorliegenden Arbeit wird in der entsprechenden Versuchsbedingung kontinuierlich ein Dankeschön-Feedback gegeben, da dies als besser erachtet wird, um die Motivation zu steigern und diese Annahme auch kürzlich empirisch bestätigt wurde (Kappel & Grechenig, 2011). Abbildung 2.4 zeigt das verwendete Dankeschön-Feedback aus der Studie von Cheshire und Antin (2008).

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Details

Seiten
246
Jahr
2013
ISBN (eBook)
9783656396574
ISBN (Buch)
9783656397212
Dateigröße
2 MB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v211930
Institution / Hochschule
Karlsruher Institut für Technologie (KIT) – Institut für Informationswirtschaft und Marketing (IISM)
Note
1,3
Schlagworte
Wiki Motivation Psychologie Feedback Web 2.0 Anreiz

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Titel: Feedback und Anreize für die Nutzung von Web 2.0 Diensten