Details

Autor(en) / Beteiligte

• Neumann, Jürgen
• Kundisch, Dennis[Akademischer Betreuer]

Titel

On biases in online reviews and the moderating effect of review system design

Ort / Verlag

Paderborn

Erscheinungsjahr

2021

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• Hochschulschriften Visual Library - Scan2Web Hochschulschriften UB Paderborn (s2w-hsspadubpb)
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Beschreibungen/Notizen

• Tag der Verteidigung: 13.08.2021
• Open Access
• ger: Online-Bewertungssysteme haben sich als Mittel zum Abbau von Informationsasymmetrien, sowohl auf Online- als auch auf Offline-Märkten, fest etabliert. Nachdem eine Vielzahl wissenschaftlicher Arbeiten die ökonomischen Auswirkungen von Bewertungen untersucht hat, widmete sich die Literatur vermehrt den Treibern, die einen Einfluss auf Bewertungen haben und so Verzerrungen hervorrufen können. Die Gestaltung von Bewertungssystemen kann dabei den Einfluss von Treibern auf Bewertungen und den Einfluss von Bewertungen auf den Markt moderieren und so den Abbau von Informationsasymmetrien unterstützen. Diese Dissertation umfasst vier Studien, welche neue Einsichten zur Gestaltung von Bewertungssystemen präsentieren. In einem systematischen Literaturüberblick (Gutt et al. 2019) wird der aktuelle Stand der Forschung zur Gestaltung von Bewertungssystemen synthetisiert. Die dabei herausgearbeitete Forschungslücke zur Gestaltung von Reputationsdiskontinuitätsmechanismen (d.h. Mechanismen zur Aggregation und Anzeige von Bewertungen als Reaktion auf Änderungen in der Produktqualität) wird in der zweiten Studie (Gutt et al. 2020) durch eine empirische Analyse der Reputationsrücksetzung in einem Smartphone App Store adressiert. Zu einer weiteren Forschungslücke bezüglich der Interaktion zwischen den offline Standorten der Bewertenden und ihrer Bewertungshöhe wird durch die dritte Arbeit (Neumann et al. 2021) ein Beitrag geleistet, indem Unterschiede in der Bewertungshöhe für Restaurants in Abhängigkeit von der räumlichen und zeitlichen Distanz zur Konsumerfahrung aufgedeckt werden. Aufgrund dieser Unterschiede untersucht die letzte Studie (Neumann 2021) die ökonomischen Auswirkungen von verzerrten Bewertungen in Märkten, in denen Konsumenten ein intrinsisches Bedürfnis nach Abwechslung zeigen.
• eng: Online review systems have become an established mechanism to reduce information asymmetries in the internet landscape, both for online as well as offline markets. After a multitude of research has analyzed the economic outcomes of the reviews presented by these systems, research has increasingly analyzed the external factors influencing the publication and the content of reviews. These drivers can bias reviews and impair the reduction of information asymmetries. The design of review systems can moderate the relationship between drivers and reviews as well as between reviews and economic outcomes. In this way, review system design enables system owners to directly influence and support the reduction of information asymmetries. To this end, this dissertation presents four research articles that provide novel insights regarding the design of review systems. The first study (Gutt et al. 2019) synthesizes the current state of the literature on review system design. Contributing to a research gap derived from this synthesis, the second study (Gutt et al. 2020) empirically analyzes a reputation discontinuity mechanism (i.e. a mechanism that adjusts aggregation and presentation of reviews to account for changes in product quality), namely the reset of an app's reputation in a smartphone app store. The third study (Neumann et al. 2021) contributes to another research gap derived from the synthesis regarding the impact of a consumer's offline location on their ratings. In particular, this study reveals systematic differences in ratings for restaurants depending on the spatial and temporal distance towards the consumption experience to be reviewed. Building on these differences, the fourth study (Neumann 2021) examines the economic impact of biased online ratings in markets where consumers exhibit an intrinsic need for variety, which can help designing rating aggregation ...