Electronic Markets & User Behavior

Zentrales Thema der Forschungsgruppe Electronic Markets & User Behavior ist die Analyse und die Gestaltung von digitalen Plattformen sowie das Verstehen des Verhaltens ihrer Benutzer.

Unsere Forschung zielt einmal darauf ab, das Design und die zugrunde liegende Technologie von digitalen Plattformen und komplexen Interaktionsmechanismen zu verstehen und zu verbessern.

Wir untersuchen die Auswirkungen von technologischen Innovationen und von Plattform- und Interface-Designs auf Märkte bzw. elektronische Handelsplattformen in den Kontexten Platform Economy, Finance, Robo-Advisory und dem Consumer-Bereich.

Weiterhin analysieren und modellieren wir Benutzerinteraktionen und die Effektivität der Plattform Interfaces, um die User Experience in Entscheidungsunterstützungssystemen zu verstehen. Dazu bedienen wir uns den Methoden der Data Science, insbesondere des maschinellen Lernens.

Da die Entscheidungen der Benutzer in der Regel nicht vollständig kognitiv geleitet, sondern auch von Emotionen getrieben sind, setzen wir auch Methoden der NeuroIS ein. Dazu gehören z. B. die Messung neurophysiologischer Daten wie Herzrate oder Hautleitfähigkeit.
Unsere Expertise liegt in der experimentellen Forschung. Wir erheben Daten in Labor- oder Online-Experimenten und verknüpfen unsere Erkenntnisse mit empirischen Daten (z. B. durch Web Scraping).

 

Forschungsgruppenleitung

Michael Knierim Michael Knierim
+49 (721) 608-41583
michael.knierim∂kit.edu

Research Assistants

Christoph Berger

Christoph Berger

 

christoph.berger∂kit.edu

Domänen

  • Peer-to-Peer- und Sharing-Plattformen
  • Finanzmärkte und Handelsalgorithmen
  • Finanzmarktinnovationen und Blockchain
  • Dezentrale und digitale Plattformen
  • Blockchain und Distributed Ledger Systeme

Methoden

  • Machine Learning und Netzwerksimulationen
  • Ökonometrische Analyseverfahren z. B. von Benutzerdaten
  • Wirtschaftswissenschaftliche Experimente im Labor, Online und im Feld
  • Simulationen und Prototypen zum Testen von Marktdesigns und Algorithmen
  • Web-Crawling
  • Design Science zur Gestaltung, Implementierung und Evaluation von Algorithmen und Interfaces
  • Spieltheoretische Modellierung

Projekte