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Titel: |
Unterstellte Zahlungsbereitschaft im Internet: Theorie, Technik, Auswirkungen |
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AutorIn: |
Florian Pichler |
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Typ: |
Masterarbeit
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ÖFOS 2012 Code: |
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Institution: |
Ferdinand Porsche FernFH, Wiener Neustadt, WIMA |
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Betreuung: |
Sascha Sardadvar |
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Datum: |
2024 |
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Abstract (de): |
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Thema Preisdiskriminierung auf Basis von Big Data. Dazu wurde folgende Forschungsfrage formuliert: „Wie kommen unterschiedliche Preise für ein und dasselbe Produkt für Verbraucher*innen im Internet zustande und was sind die ökonomischen Auswirkungen davon?“ Um diese Frage zu beantworten, werden die theoretischen Grundlagen einschließlich Definition, technologische Möglichkeiten, ökonomische Auswirkungen und rechtliche Rahmenbedingungen von Preisdiskriminierung erläutert. In einer empirischen Untersuchung wurden die Preise von acht Produkten auf acht E-Commerce-Seiten über einen Zeitraum von fünf Wochen erhoben. Drei Userprofile wurden mittels Web Scraping im normalen und Inkognito-Browsermodus simuliert. Die statistische Auswertung der Daten ergab keine signifikanten Preisunterschiede, die auf den Einsatz von Algorithmen zur Preisdiskriminierung hindeuten. Die Arbeit schließt mit der Überlegung, dass technologische und ethische Bedenken sowie regulatorische Anforderungen Gründe für den Verzicht auf Preisdiskriminierung sein können, gibt Empfehlungen für den Umgang damit und einen Ausblick auf zukünftige Forschung. |
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Abstract (en): |
This thesis deals with the topic of price discrimination based on big data. The research question was formulated as follows "How do consumers get different prices for the same product on the internet and what are the economic effects?” To answer this question, the theoretical foundations, including the definition, technological possibilities, economic effects and legal framework of price discrimination are explained. In an empirical study, the prices of eight products on eight e-commerce sites were collected over a period of five weeks. Three user profiles were simulated using web scraping in normal and incognito browser mode. Statistical analysis of the data revealed no significant price differences that would indicate the use of price discrimination algorithms. The paper concludes by considering that technological and ethical concerns as well as regulatory requirements may be reasons for not using price discrimination, gives recommendations on how to deal with it, and provides an outlook for future research. |
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Keywords (de): |
Preisdiskriminierung, Big Data, Web Scraping, E-Commerce, Dynamische Preisgestaltung |
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Keywords (en): |
Price discrimination, big data, web scraping, e-commerce, dynamic pricing |
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Master_Thesis_WIMA_2024_Pichler_Florian.pdf |
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