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More than fun and money. Worker motivation in crowdsourcing - a study on mechanical turk
Kaufmann, Nicolas
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Schulze, Thimo
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Veit, Daniel J.
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URL:
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http://aisel.aisnet.org/amcis2011_submissions/340/
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2011
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Buchtitel:
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Proceedings of the 17th Americas Conference on Information Systems (AMCIS 2011)
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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Proceedings of the 17th Americas Conference on Information Systems (AMCIS 2011)
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Seitenbereich:
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Paper 340
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Veranstaltungstitel:
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AMCIS 2011
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Veranstaltungsdatum:
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August 04-07, 2011
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Ort der Veröffentlichung:
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Atlanta, Ga.
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Verlag:
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AISeL
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ISBN:
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978-0-615-50707-1
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Betriebswirtschaftslehre > Dieter-Schwarz-Stiftungslehrstuhl für ABWL, E-Business u. E-Government (Veit 2006-2013)
Fakultät für Betriebswirtschaftslehre > Wirtschaftsinformatik III (Schader 1991-2015, Em)
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Fachgebiet:
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330 Wirtschaft
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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Crowdsourcing , Survey , Mechanical Turk , Motivation Theory , Extrinsic Motivation , Intrinsic Motivation , Model
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Abstract:
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The payment in paid crowdsourcing markets like Amazon Mechanical Turk is
very low, and still collected demographic data shows that the participants
are a very diverse group including highly skilled full time workers. Many
existing studies on their motivation are rudimental and not grounded on
established motivation theory. Therefore, we adapt different models from
classic motivation theory, work motivation theory and Open Source Software
Development to crowdsourcing markets. The model is tested with a survey of
431 workers on Mechanical Turk. We find that the extrinsic motivational
categories (imme-diate payoffs, delayed payoffs, social motivation) have a
strong effect on the time spent on the platform. For many workers, however,
intrinsic motivation aspects are more important, especially the different
facets of enjoyment based motivation like “task autonomy” and “skill
variety”. Our contribution is a preliminary model based on established
theory intended for the comparison of different crowdsourcing platforms.
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Zusätzliche Informationen:
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Online-Ressource
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