Detailansicht
Modelling consumer behaviour for simulations of green innovation diffusion
Reginamma Puthenpurayil
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Betriebswirtschaft
Betreuer*in
Kurt Heidenberger
DOI
10.25365/thesis.51039
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-22120.12207.700474-3
Link zu u:search
(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Der Konsum von Gütern und Dienstleistungen ist eng verbunden mit dem Bedarf für natürliche Ressourcen. Dieses Verhalten ist begründet in dem Streben der Menschheit ihren Wohlstand zu erhalten und zu vermehren. Die Folgen sind weitreichend für das Ökosystem und immer größer wird der Bedarf für nachhaltige Lösungsansätze. Im Wettbewerb mit konventionellen Produkten, unterliegen zurzeit Öko-Produkte. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit die Motivation für den nachhaltigen Konsum und jene Kriterien die die Diffusion von Grünen Innovationen ermöglichen zu erforschen.
Agenten-basierte Simulationen ermöglichen die Modellierung von komplexen Systemen als eine Sammlung von Agenten. Diese stellen heterogene, unabhängige Entscheidungsträger dar und ermöglichen dadurch eine realitätsgetreue Wiedergabe der Marktdynamiken. Die komplexen Interaktionen zwischen Konsumenten, Produzenten und der Umwelt, während des Prozesses der Innovationsdiffusion, werden optimal durch Agenten-basierte Simulationen erfasst. Aus diesem Grund, wird eine literaturbasierte Review der wissenschaftlichen Publikationen im Bereich der Diffusionsforschung vorgenommen. Dabei wird der Fokus auf jene Arbeiten gelegt die den Diffusionsprozess für Grüne Innovationen simulieren. Es erfolgt eine Kategorisierung der Resultate nach Industrie, Wirkung und Kosten. Die untersuchten Studien werden auf ihre theoretischen Grundlagen und Implementierungsansätze für die Diffusionsfaktoren, Konsumentenheterogenität, Innovationseigenschaften, sozialen Einfluss und Entscheidungsmechanismen, untersucht.
Abstract
(Englisch)
Consumption of goods and services is inseparably intertwined with the need for resources. This is due to humanity’s constant interaction with the environment in an effort to preserve and enhance their living standards. This has taken a toll on the ecosystem. The call for “sustainable” solutions is ever-growing. These ecologically friendly alternatives face strong competition from conventional products; therefore, it is necessary to understand the motivation of consumers who opt into green behaviour. As a result, determining criteria that trigger the diffusion of green innovation is crucial.
Agent-based simulations enable the modelling of complex systems as a collection of heterogeneous independent decision-making agents, thus enabling the depiction of complex real world dynamics. Interactions between consumers, producers and the environment are complex and agent-based models are quite versatile in depicting innovation diffusion. Therefore, a review of literature on innovation diffusion is conducted, focusing on the application of such simulations for green innovations. This paper classifies green innovations based on industry, impact and cost type. Moreover, it provides an overview of the theoretical approaches of various studies and the methods applied for implementing consumer heterogeneity, innovation characteristics, social influence and consumer decision making.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
Agent-based Simulation Consumer Behaviour Diffusion Innovation
Schlagwörter
(Deutsch)
Agenten-basierte Simulation Konsumentenverhalten Diffusion Innovation
Autor*innen
Reginamma Puthenpurayil
Haupttitel (Englisch)
Modelling consumer behaviour for simulations of green innovation diffusion
Paralleltitel (Deutsch)
Modellierung des Konsumentenverhaltens für die Simulation des Diffusionsprozess on Grünen Innovationen
Publikationsjahr
2018
Umfangsangabe
127
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Kurt Heidenberger
Klassifikation
85 Betriebswirtschaft > 85.15 Forschung und Entwicklung
AC Nummer
AC15020908
Utheses ID
45088
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |