bisherige Abschlussarbeiten an der Professur
Identifizierung der Nutzergruppen von digitalen Sprachassistenten
Art der Abschlussarbeit
Bachelor
Autoren
- K., A.
Betreuer
- M. Sc. Vanessa Knobloch
Abstract
Diese Arbeit hat das Ziel, Nutzer- und Nichtnutzergruppen digitaler Sprachassistenten
zu identifizieren. Neben diesem Hauptforschungsziel, soll herausgefunden werden, ob
die Erwartungen der Endverbraucher mit dem derzeitigen Stand der
sprachassistentenbezogenen Technik übereinstimmt und ob es Erfolgsfaktoren dieser
neuen Technologie gibt. Bisherige Umfragen zum Thema digitale Sprachassistenz
haben bereits repräsentative Ergebnisse zu Nutzerzahlen, soziodemografischen
Strukturen und Bedenken aufgedeckt, jedoch noch keine Nutzergruppen und
Handlungsfelder identifiziert. Das Vorgehen zur Ermittlung von Nutzergruppen, ist eine
auf empirisch erhobenen Daten basierende Personenclusteranalyse, die mithilfe des
Statistikprogramms SPSS durchgeführt wird. Dabei werden acht verschiedene
Nutzertypen identifiziert. Abgeleitet von den Erfolgsfaktoren digitaler
Sprachassistenten wie Benutzerfreundlichkeit, Datensicherheit und Notwendigkeit,
lassen sich vier Handlungsfelder zusammenfassen: Eine Verbesserung technischer
Gegebenheiten, das zielgruppenorientierte Interessen wecken, das Aufzeigen
möglicher zukünftiger Nutzerszenarien mit ihren Vorteilen für den Nutzer und das
Minimieren von Datenschutzbedingungen. Zudem wird die Hypothese einer
bestehenden Technologie-Erwartungslücke bestätigt.
Offen bleibt die Frage, bis zu welchem Grad die desinteressierten Gruppen von der
Technologie zu überzeugen sind und was Beweggründe dieser Nutzer- bzw.
Nichtnutzergruppen wären, ihre Meinung gegenüber der zukünftigen Nutzung zu
ändern. Weiterführende Forschungen, explizit auf dem Gebiet der Nutzerwünsche,
wären an dieser Stelle hilfreich zur Beantwortung der offenen Fragen.
zu identifizieren. Neben diesem Hauptforschungsziel, soll herausgefunden werden, ob
die Erwartungen der Endverbraucher mit dem derzeitigen Stand der
sprachassistentenbezogenen Technik übereinstimmt und ob es Erfolgsfaktoren dieser
neuen Technologie gibt. Bisherige Umfragen zum Thema digitale Sprachassistenz
haben bereits repräsentative Ergebnisse zu Nutzerzahlen, soziodemografischen
Strukturen und Bedenken aufgedeckt, jedoch noch keine Nutzergruppen und
Handlungsfelder identifiziert. Das Vorgehen zur Ermittlung von Nutzergruppen, ist eine
auf empirisch erhobenen Daten basierende Personenclusteranalyse, die mithilfe des
Statistikprogramms SPSS durchgeführt wird. Dabei werden acht verschiedene
Nutzertypen identifiziert. Abgeleitet von den Erfolgsfaktoren digitaler
Sprachassistenten wie Benutzerfreundlichkeit, Datensicherheit und Notwendigkeit,
lassen sich vier Handlungsfelder zusammenfassen: Eine Verbesserung technischer
Gegebenheiten, das zielgruppenorientierte Interessen wecken, das Aufzeigen
möglicher zukünftiger Nutzerszenarien mit ihren Vorteilen für den Nutzer und das
Minimieren von Datenschutzbedingungen. Zudem wird die Hypothese einer
bestehenden Technologie-Erwartungslücke bestätigt.
Offen bleibt die Frage, bis zu welchem Grad die desinteressierten Gruppen von der
Technologie zu überzeugen sind und was Beweggründe dieser Nutzer- bzw.
Nichtnutzergruppen wären, ihre Meinung gegenüber der zukünftigen Nutzung zu
ändern. Weiterführende Forschungen, explizit auf dem Gebiet der Nutzerwünsche,
wären an dieser Stelle hilfreich zur Beantwortung der offenen Fragen.
Zugeordnete Forschungsschwerpunkte
- Marktforschung
Schlagwörter
Digitaler Sprachassistent, empirische Erhebung, Clusteranalyse, Erfolgsfaktoren, Nutzergruppenidentifikation
Berichtsjahr
2018