TY  - THES
AB  - Unternehmen setzen bei der Suche nach Ideen für neue Produkte oder Geschäftsmodelle verstärkt auf Crowdsourcing. Teilweise resultiert der Einsatz von Crowdsourcing zur Ideengenerierung in tausenden von Ideen, die im nächsten Schritt evaluiert werden müssen, um die besten Ideen zu identifizieren. Aufgrund der großen Zahl an Ideen wird die Crowd vermehrt auch zur Evaluation der Ideen eingesetzt. In den vergangenen Jahren haben sich Forscher mit verschiedenen Aspekten der Ideengenerierung und Ideenselektion durch die Crowd beschäftigt. Hierbei zeigen die bisherigen Arbeiten widersprüchliche Ergebnisse in Bezug zur zentralen Frage, ob eine Crowd die vielversprechendsten Ideen identifizieren kann. Folglich ist das Ziel dieser Dissertation, verschiedene Aspekte crowd-basierter Ideenevaluation zu betrachten. Diese Dissertation umfasst fünf Forschungsarbeiten, bei denen die ersten vier Arbeiten sich mit dem Kontext der Ideenevaluation durch eine Crowd befassen wohingegen die letzte Arbeit einen Aspekt der Ideengenerierung beleuchtet. Ausgehend von einem Vergleich der Evaluationen von Experten und einer anonymen Crowd auf einer Crowdsourcing Plattform (Görzen und Kundisch 2016), werden im zweiten Beitrag (Görzen und Laux 2019) Mechanismen zur Aggregation der Meinungen einer Crowd verglichen, wohingegen im dritten Beitrag (Görzen und Kundisch 2019) eine mögliche Lösung entwickelt wird, um qualitativ hochwertige Ideen durch eine Crowd zu identifizieren. Im vierten Beitrag (Görzen 2019a) wird der Einfluss von Erfahrung der Individuen innerhalb der Crowd auf das Auftreten des sog. Ankereffekts untersucht. Die Arbeit schließt mit einem Beitrag im Kontext der Ideengenerierung durch die Crowd, der untersucht, inwiefern die Hervorhebung der positiven Bedeutung einer Aufgabe die Quantität sowie Qualität der generierten Ideen beeinflusst.
AU  - Görzen, Thomas
CY  - Paderborn
DA  - 2019
DO  - 10.17619/UNIPB/1-827
DP  - Universität Paderborn
LA  - eng
N1  - Tag der Verteidigung: 26.08.2019
N1  - Universität Paderborn, Dissertation, 2019
PB  - Veröffentlichungen der Universität
PY  - 2019
SP  - 1 Online-Ressource (II, 31 Seiten)
T2  - Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
TI  - Essays on crowd-based idea evaluation - empirical evidence from an anonymous online crowd
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:466:2-35856
Y2  - 2026-01-12T08:57:29
ER  -