Bachelor-Arbeiten ab 2012

Diese Arbeit soll einen Überblick über die verschiedenen Einflussfaktoren und Methoden der Competitive Balance in der Deutschen Eishockey Liga geben. Dabei sind besonders finanzielle Aspekte und Fans ein wichtiger Grundbaustein für die Liga. Die drei angewandten Methoden Standardabweichung, Konzentrationskoeffizient und Herfindahl-Hirschman-Index liefern allesamt eine ähnliche Aussage und lassen daraus schlussfolgern, dass die Liga ausgeglichen erscheint. Die finanziellen Probleme, welche aufgezeigt werden, könnten durch neue Ligensysteme, wie dem Escrow-System und der Auf- und Abstiegsregelung, behoben werden. Wie sich diese neuen Systeme auf die Liga auswirken, muss in der Zukunft beobachtet werden. Weiterhin nimmt sich die Deutsche Eishockey Liga in manchen Aspekten, wie den Play-offs, ein Beispiel an der National Hockey League. Mit der Einführung der Auf- und Abstiegsregel geht jedoch die Deutsche Eishockey Liga einen anderen Weg als die National Hockey League.

Der chinesische Plattform-Gigant WeChat ist hinter seinen westlichen Pendants eines der beliebtesten sozialen Netzwerke weltweit. Die vom Tech-Konzern Tencent entwickelte Applikation ist ein Instant-Messaging-Dienst, dem mit der Zeit immer weitere Funktionalitäten hinzugefügt wurden. Hinter dem Konzept der Plattform steckt ein One-Stop-Shop Gedanke, der so viele Dienste wie möglich auf einer App vereint. Somit bietet WeChat seinen Nutzern neben der Kommunikationsfunktion ein soziales Netzwerk, eine Bezahlfunktion, einen virtuellen Marktplatz, Unterhaltung und eine Vielzahl weiterer Dienste, die den Alltag der Menschen digitalisieren und unterstützen sollen. Die Plattform wird kostenfrei zur Verfügung gestellt und setzt ein datenbasiertes Geschäftsmodell um. Mit der Plattform-Infrastruktur einher geht eine große Varietät an personalisierten Daten und wirft Fragen bezüglich der Verwendung dieser Daten auf. In Anbetracht der Tatsache, dass WeChat in China mittlerweile als unumgänglich gilt, könnte sich in der Ausbeutung der Benutzerdaten ein wettbewerbswidriges Verhalten widerspiegeln. Demzufolge wird in der Arbeit WeChats nationale Marktmacht analysiert, um Auswirkungen auf den Wettbewerb zu identifizieren. Die sich ergebenden Effekte werden folglich diskutiert, wobei der Fokus auf die wohlfahrtsökonomischen Auswirkungen auf die Konsumenten gelegt wird. Darauffolgend wird die Internationalisierung der App diskutiert, da sich der Plattformen auf internationaler Ebene andere Herausforderungen bieten. Zumal der aktuelle Status der WeChat-App teilweise auf die Hilfe seines Mutterkonzerns Tencent sowie auf staatliche Einflüsse zurückzuführen ist. Demnach korrelieren mit der staatlichen Zusammenarbeit viele Bedenken westlicher Staaten.

Medienvielfalt und Meinungspluralismus sind wichtige Grundpfeiler einer demokratischen, meinungsbildenden Gesellschaft. Aufgabe der Medienpolitik und -ökonomik ist es, diese hohen Güter zu schützen. Werden Medieninhalte und -berichterstattungen entgegen journalistischer Grundsätze aber einseitig und verzerrt dargestellt, nennt man dies Media Bias. Solche inhaltlichen Verzerrungen in der Berichterstattung, insbesondere auf dem Nachrichtenmarkt, können die Vielfalt, eine unabhängige und freie Meinungsbildung, Pluralismus sowie den demokratischen Diskurs gefährden. Basierend auf der ökonomischen Theorie des Media Bias, den Anreizstrukturen von Media Bias in wettbewerblichen und monopolistischen Strukturen und der Gatekeeper Theorie befasst sich die vorliegende Bachelorarbeit mit der durch die fortwährende Entwicklung und Digitalisierung von Medienmärkten aufkommenden Thematik der Filterblasen und Echokammern. Dabei wird unter anderem auf die Entstehung und Wirkung von Filterblasen und Echokammern auf die Konsumenten eingegangen. Anhand eines Selbstexperimentes wird schließlich überprüft, ob empirische Evidenz bezüglich der Theorie der Filterblasen innerhalb der Videoplattform YouTube unter homogenen und heterogenen Präferenzen der Konsumenten aufgezeigt werden kann und welche ökonomischen und gesellschaftlichen Implikationen daraus abgeleitet werden können. Dabei kommt die Arbeit zu dem Ergebnis, dass Videoinhalte von Konsumenten mit homogenen, als auch mit heterogenen Präferenzen Filterungsmechanismen und algorithmischer Sortierung unterliegen und Filterblasen wie auch Echokammern innerhalb der Plattform YouTube auftreten können.

Durch eine mögliche Fusion mit Fitbit würden Google und Alphabet Zugriff auf den Datensatz und die analytischen Fähigkeiten von Fitbit erhalten. Mehrere Behörden, u.a. die Europäische Kommission und der Europäische Datenschutzausschuss, haben aufgrund dieses angestrebten Zusammenschlusses ihre Bedenken bezüglich des Wettbewerbs und Datenschutzes geäußert. Diese Arbeit analysiert beide Unternehmen und ihre Märkte um mögliche positive sowie negative Effekte auf den Wettbewerb und Datenschutz durch den Zusammenschluss zu diskutieren. Google hat das Potential Fitbit auf dem aufkeimenden Markt für datenabhängige Gesundheitsdienstleistungen zu einer Position der Marktmacht zu verhelfen. Hieraus resultiert die Befürchtung, Google könne der größte Anbieter von überlegenen Gesundheitsdaten werden und diesen Vorteil ausnutzen. Die Kombination der Daten beider Unternehmen würde ein umfassendes Bild der Konsumenten liefern. Aufgrund von Intransparenz könnten diese Daten an Dritte, z.B. Versicherungen oder Arbeitgeber, verkauft werden. Deren Nutzung der Daten könnte negative Wohlfahrtsauswirkungen für die Konsumenten haben und deren Recht auf Datenschutz gefährden. Diese Bedenken müssen gegen mögliche Effizienzgewinne, z.B. Vergünstigungen und verbesserte Dienstleistungen für Konsumenten, abgewogen werden. Unter Beachtung verhaltensökonomischer Aspekte scheinen letztendlich die längerfristigen negativen Auswirkungen des Zusammenschlusses die kurzfristigeren positiven zu überwiegen.

Empfehlungssysteme sind in digitalen, datenbasierten Märkten weit verbreitete, algorithmenbasierte Mechanismen, die versuchen die Kundenzufriedenheit durch Personalisierung von Produktvorschlägen sicherzustellen. Hierzu werden gesammelte Nutzer-und Nutzungsdaten durch Algorithmen ausgewertet, um präferenzgerechte Vorschläge zu generieren und die Informationsüberflutung der Nutzer zu minimieren. Ziel dieser Arbeit ist es die Frage zu klären, welche wohlfahrtsökonomischen Effekte Empfehlungssysteme im Video-on-Demand-Markt auf die Konsumenten haben. Dazu wurde eine nicht-repräsentative Umfrage zur Nutzer-Einschätzung der Empfehlungssysteme von Netflix und Amazon Prime Video durchgeführt, welche Tendenzen liefert, die in die folgende wohlfahrtsökonomische Analyse einfließen. Inhaltlich wurden dazu zwei Ebenen betrachtet. Auf der Datenebene die Sammlung persönlicher Nutzerdaten, die Qualität und der damit verbundene Nutzen der ermittelten Empfehlungen sowie die Verwendung der Daten durch den Anbieter, der Kenntnis von den Präferenzen erlangt. Auf der Wirkungsebene wird der Einfluss der Personalisierung und Content-Selektion auf Konsumenten thematisiert, indem die Gatekeeper-Rolle der Empfehlungssysteme sowie die potenzielle Gefahr der Entstehung von Filterblasen diskutiert werden. Es wird gezeigt, dass wohlfahrtsökonomische Effekte unterschiedlich ausfallen und individuell abhängig sind. Ein potenzieller Verlust an Informationsrenten sowie die Kosten der Informationspreisgabe werden von Nutzern der VoD-Anbieter geduldet. Speziell profitieren Konsumenten von einer Aufwandreduktion und der Anpassung der Content-Produktion an ihre Interessen. Dafür bezahlen sie mit ihren Daten und sind in unterschiedlichem Maße sowohl beeinflussenden Verzerrungen als auch Manipulationen ausgesetzt. Es gibt teilweise anbieterspezifische Unterschiede.