Die Preisträger 2025 Preis der Deutschen Marktforschung - Nachwuchsforscher/in - BVM/VMÖ/SWISS INSIGHTS
Prämierte Dissertation:
The Age of Autonomy: Consumer Responses Toward Technology-Driven Phenomena
Dr. Jenny Lena Zimmermann, EDHEC Business School
Die Idee von künstlichem Leben und Robotern reicht über 2.500 Jahre zu antiken griechischen Mythen zurück. Erst heute jedoch prägen autonome Technologien unseren Alltag in rasantem Tempo. Sie übernehmen vielfältige Aufgaben und Entscheidungen—von Staubsaugerrobotern bis hin zu KI-Chatbots—und versprechen Komfort sowie Effizienz. Gleichzeitig stellen sie Konsument*innen jedoch vor neue Herausforderungen. Die Dissertation untersucht, wie Konsument*innen autonome Technologien wahrnehmen, welche psychologischen Barrieren deren Akzeptanz hemmen und welche Faktoren sie fördern können. Im Zentrum der Arbeit steht der innere Konflikt zwischen dem Bedürfnis nach Kontrolle und der Abgabe von Aufgaben und Entscheidungen an Technologien. Darauf aufbauend untersucht die Arbeit konkrete Interventionen—wie die Vergabe von Spitznamen an autonome Technologien sowie das Design ihrer Selbstbewegung—in einer Reihe empirischer Studien. Ziel ist es, ein vertieftes Verständnis dafür zu gewinnen, wie autonome Technologien so gestaltet werden können, dass sie das Leben von Konsument*innen bereichern und damit praxisrelevante Impulse für Unternehmen und Wissenschaft zu liefern.
Dr. Jenny Lena Zimmermann ist Assistenzprofessorin für Marketing an der EDHEC Business School. Sie promovierte am Institute of Behavioral Science and Technology der Universität St.Gallen und forschte mit einem nationalen Stipendium an der Rotterdam School of Management. Jenny absolvierte ein Bachelorstudium in Physik an der Universität Heidelberg sowie ein Masterstudium in Wirtschaftsphysik an der Universität Ulm. Ihre Forschung beschäftigt sich mit Konsumentenverhalten, insbesondere mit Reaktionen auf autonome Technologien. Ihre Arbeit wurden unter anderem im MIT Sloan Management Review und im Journal of Marketing veröffentlicht.
Prämierte Masterarbeit:
Exploring the In-Context Learning Ability of LLMs to Create Realistic Synthetic Personalities
Leonard Kinzinger, Technische Universität München
Diese Arbeit untersucht, wie granulare Mikrodaten in Open Source LLMs integriert werden können, um Synthetic Personalities zu entwickeln. Ziel der Arbeit ist es, die Lücke zwischen Theorie und Anwendung von KI in der Marktforschung zu verkleinern. Die Evaluation verschiedener Prompting- und Embedding-Strategien zeigt, dass strukturierte Persona-Beschreibungen und Step-By-Step-Antwortformate die Übereinstimmung mit menschlichen Daten deutlich verbessern und Genauigkeiten von über 75% erreichen. Synthetic Personalities weisen zudem eine hohe Konsistenz, starke Erinnerungsfähigkeit und hohe Übereinstimmungen bei Persönlichkeitsmerkmalen und wertebasierten Urteilen auf. Gleichzeitig treten Verzerrungen auf: Progressive und hedonistische Werte sind überrepräsentiert, traditionelle und prekäre Milieus unterrepräsentiert. Diese Ergebnisse bestätigen bestehende Befunde zu ideologischen Biases aktueller LLMs. Auch wenn Synthetic Personalities reale Teilnehmer in Marktforschung heute noch nicht vollständig ersetzen können, bieten sie ein vielversprechendes Werkzeug für schnelle, skalierbare Einblicke in Konsumverhalten und gesellschaftliche Trends.
Leonard Kinzinger ist seit 2024 Doktorand am Lehrstuhl für Digital Marketing an der Technischen Universität München (TUM), wo er zum Thema AI & Music forscht. Nach seinem Bachelor an der TU Berlin absolvierte er den Master in Management & Technology an der TUM und schloss seine Masterarbeit über synthetische Persönlichkeiten in der Marktforschung mit 1,0 ab. Während seines Masters war er Stipendiat des TUMFast-Programms, welches Studierende mit herausragenden akademischen Leistungen auszeichnet. Praktische Erfahrungen sammelte er als Business Intelligence Engineer bei Amazon sowie als freiberuflicher Webentwickler. Aktuell ist er Co-Autor eines Papers zu visueller Vielfalt in Videoanzeigen, das sich unter Review beim Journal of the Academy of Marketing Science (JAMS) befindet.