🎓Fake reviews – Deception cues for detecting fake reviews in recommender systems – What protective measurements use consumers against fake reviews?

Aufgrund der zunehmenden Digitalisierung nehmen Online-Aktivitäten wie Online-Shopping zu. Auch Kriminelle wandern in die Online-Welt ab. Beim Online-Shopping konsultieren die meisten Menschen Online-Kundenbewertungen zu Produkten und Dienstleistungen, um ihre Kaufentscheidungen zu treffen. Cyberkriminelle manipulieren Verbraucher jedoch durch gefälschte Bewertungen. Es gibt zwar automatisierte Systeme zur Erkennung gefälschter Bewertungen, aber keines davon erreicht eine 100-prozentige Genauigkeit, sodass Verbraucher weiterhin gefälschten Bewertungen ausgesetzt sind, die nicht erkannt werden. Es gibt nur wenige Untersuchungen darüber, wie Verbraucher gefälschte Bewertungen erkennen und darauf reagieren. Dieses Doktorandenprojekt konzentriert sich auf die Forschungsfrage: Wie erkennen und verarbeiten Verbraucher gefälschte Online-Kundenbewertungen? Konkret entwickelt Michelle Walther eine Theorie darüber, wie Nutzer Online-Bewertungen verarbeiten, basierend auf einer Kombination verschiedener methodischer Ansätze (induktiv und deduktiv). Anhand von Interviews habt sie einen neuen theoretischen Rahmen entwickelt und diesen durch eine Laut-Denken-Studie und eine experimentelle Umfrage erweitert. Diese Arbeit wird Erkenntnisse darüber liefern, wie eine Verhaltensänderung bei Verbrauchern erreicht werden kann.