Graff, F., Grund, C., & Harbring, C. (2021). Competing on the Holodeck-The effect of virtual peers and heterogeneity in dynamic tournaments.

Question 1

Forschungsfrage

Graff, F., Grund, C., & Harbring, C. (2021). Competing on the Holodeck-The effect of virtual peers and heterogeneity in dynamic tournaments.

Answer 1

• Wie beeinflusst Heterogenität die Anreizwirkung von Turnieren?
• Welche Rolle spielen Zwischenstands-Informationen während des Turniers?
• Wie lassen sich Peer-Effekte von Turnieranreizen trennen?

Question 2

Datensatz/ Erhebungsmethode

Graff, F., Grund, C., & Harbring, C. (2021). Competing on the Holodeck-The effect of virtual peers and heterogeneity in dynamic tournaments.

Answer 2

Question 3

Ergebnisse

Graff, F., Grund, C., & Harbring, C. (2021). Competing on the Holodeck-The effect of virtual peers and heterogeneity in dynamic tournaments

Answer 3

• Höchste Leistung im T_equal Treatment (Turnier mit gleichstarkem Avatar)
  o Niedrigste durchschnittliche Anzahl an Fehlern
• Teilnehmer in PR_equal (Stücklohn + Avatar) arbeiten produktiver als in PR (Stücklohn ohne Avatar), obwohl die Bezahlung identisch war
  o Allein die Anwesenheit eines gleichstarken „Mitarbeiter“ steigert also die Leistung
• Insgesamt ist eindeutig der Trend zu beobachten, dass die Fehleranzahl von Part 1 zu Part 2 durchweg sinkt -> Lern- oder Motivationseffekt
• Über die 10 Sequenzen hinweg ist innerhalb der jeweiligen Parts keine eindeutige Verbesserung oder Verschlechterung der Leistung zu beobachten
• Der Defekt „back“ verursacht die meisten Fehler (Misses oder false alarms)
• Die Bewegungsintensität der Teilnehmer wurde anhand der euklidischen Distanzen zwischen den erfassten Kopfpositionen berechnet.
• Die Bewegungsmuster variierten stark
  o Der „aktivste“ Teilnehmer legte eine Gesamtstrecke von 55,9 Metern zurück.
  o Der „statischste“ Teilnehmer bewegte sich insgesamt nur 2,8 Meter.
  o Die durchschnittliche Gesamtstrecke pro Teilnehmer in Part II betrug 12,6 Meter (SD = 8,4 Meter).
• Die Bewegungsdaten wurden alle fünf Sekunden erfasst.
• Die Leistungsdaten sind auf Einzelwürfelebene organisiert.
• Daher existieren die zusammengeführten Leistungs- und Bewegungsdaten nur auf der aggregierten Ebene einer Sequenz.
• Insgesamt ist zu vermuten, dass zu viel Bewegung als „Hektik“ wahrzunehmen ist und die Fehlerquote daher erhöhen kann (hectic low performers).

Question 4

Fazit

Graff, F., Grund, C., & Harbring, C. (2021). Competing on the Holodeck-The effect of virtual peers and heterogeneity in dynamic tournaments

Answer 4

• Das virtuelle Förderband ist realistischer als klassische Laborexperimente und bietet eine vollständig kontrollierbare Umgebung.
• Es gibt kein Reflexionsproblem.
  o In klassischen Turnierexperimenten kann nicht genau unterschieden werden, ob eine Leistungssteigerung durch den Wettbewerbsanreiz oder durch Peer-Einflüsse entsteht.
• Erster Versuch, sowohl ex ante Heterogenität als auch Zwischeninformationen zu berücksichtigen und Peer-Effekte von Turnieranreizen zu trennen.
• Die Ergebnisse zeigen, dass Turniere gegen einen leicht besseren oder gleich starken Gegner zu höherem Einsatz führen. (Am besten T_equal, dann T_disadv, dann T_adv)
• Zwischenstände (Differenz zu Avatar) haben einen negativen Effekt.
  o Bei deutlichem Rückstand sinkt die Motivation. Bei knapper Führung oder knappem Rückstand könnten die Teilnehmenden hektischer arbeiten und dadurch mehr Fehler machen
• Auch Stücklohn mit einem gleich starken Peer führt tendenziell zu einer höheren Leistung als Stücklohn ohne Avatar.
• Der Effekt wird somit hauptsächlich durch einen Peer-Effekt mit einem ähnlich leistungsfähigen Avatar getrieben!