Web Survey Bibliography
Schon früh hat sich die Marktforschung der neuen Möglichkeiten des Internets bedient. Anfänglich waren vor allem Online-Befragungen sehr beliebt, weil diese kostengünstiger und schneller sind als die bekannten Fragebögen auf Papier.
Seit einigen Jahren erfreut sich auch die passive Online-Messung immer größerer Beliebtheit. Die passive Online-Messung zielt darauf ab, das Online-Verhalten von Verbrauchern, ihr Browse- und Suchverhalten und die Wirksamkeit von Online-Werbung exakt zu messen. Während ein Online-Fragebogen nur die Übertragung einer bekannten Methode auf ein neues Medium ist, bedient sich die passive Online-Messung des gesamten Spektrums an Möglichkeiten des Internets. Das Online-Verhalten von Verbrauchern wird vollständig und objektiv registriert. Wo Fragebögen Meinungen widerspiegeln, registriert die passive Online-Messung wirkliches Verhalten, z.B. welche und wie lange Webseiten besucht wurden, welche Suchaufträge aufgerufen wurden oder welche Reklamebanner gezeigt wurden. Und wo die Länge und Frequenz von Fragebögen beschränkt bleiben, registriert die passive Online-Messung sämtliche Daten über Wochen, Monate oder sogar Jahre hinweg ohne das ein Proband aktiv mitarbeitet.
Grundsätzlich gibt es zwei Verfahren der passiven Online-Messung: server-basiert und panel-basiert. Bei der server-basierten Messung werden Internetseiten oder Reklamebanner um ein Trackingscript erweitert, welches Besuche aufzeichnet. Beim panel-basierten Verfahren erhalten Probanden eine Einladung und installieren für einen Incentive einmalig eine Applikation, die ihr Online-Browse-, Such- und Werbeverhalten aufzeichnet. Beide Verfahren erzeugen sehr detaillierte Daten. Die server-basierte Messung erfordert Zugriff auf Webseiten und Banner und kann daher nur Daten von teilnehmenden Organisationen erfassen. Dafür werden alle Aufrufe der um das Trackingscript erweiterten Daten registriert. Das panel-basierte Verfahren registriert nur Aufrufe teilnehmender Probanden, dafür aber deren gesamte Nutzung des Internets. Diese Daten werden an einen Server übertragen, auf dem die Informationen aller Teilnehmer zusammenfließen und einen sehr genauen Einblick in das Internetverhalten einer Zielgruppe bilden. Durch den Einsatz eines Panels gelingt es ausserdem die Verhaltensdaten um zusätzliche Informationen wie z.B. demographische Daten zu erweitern.
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Web survey bibliography - Germany (361)
- Metadata on the demographics of online research: Results from a full-range study of available online...; 2013; Burger, C., Stieger, S.
- How the screen-out influence the dropout of a commercial panel; 2013; Bartoli, B.
- Beyond methodology - some ethical implications of "doing research online"; 2013; Heise, N.
- Innovation in Data Collection: the Responsive Design Approach; 2013; Bianchi, A., Biffignandi, S.
- Break-off and attrition in the GIP amongst technologically experienced and inexperienced participants...; 2013; Blom, A. G., Bossert, D., Clark, V., Funke, F., Gebhard, F., Holthausen, A., Krieger, U., Wachenfeld...
- Nonresponse and Nonresponse Bias in a Probability-Based Internet Panel; 2013; Blom, A. G., Bossert, D., Funke, F., Gebhard, F., Holthausen, A., Krieger, U.
- Rewards - Money for Nothing?; 2013; Cape, P. J., Martin, P.
- Effects of incentive reduction after a series of higher incentive waves in a probability-based online...; 2013; Struminskaya, B., Kaczmirek, L., Schaurer, I., Bandilla, W.
- Timing of Nonparticipation in an Online Panel: The effect of incentive strategies; 2013; Douhou, S., Scherpenzeel, A.
- How Do Lotteries and Study Results Influence Response Behavior in Online Panels?; 2013; Goeritz, A., Luthe, S. C.
- Sample composition discrepancies in different stages of a probability-based online panel; 2013; Bosnjak, M., Haas, I., Galesic, M., Kaczmirek, L., Bandilla, W., Couper, M. P.
- Web-based data collection yielded an additional response bias—but had no direct effect on outcome...; 2012; Mayr, A., Gefeller, O., Prokosch, H.-U., Pirkl, A., Froehlich, A. de Zwaan, M.
- Passive measurement of online data in Practice - A White Paper Wakoopa; 2012
- Metering mobile usage. Insights from global Arbitron mobile trends panel; 2012; Verkasalo, H.
- Is „chapterisation“ a viable alternative to traditional progress indicators ?; 2012; Spicer, R., Dowling, Z.
- Online Questionnaires: Development of ‘basic requirements’; 2012; Tries, S., Blanke, K.
- Pros and cons of Internet based User Satisfaction Surveys; 2012; Consoli, A., Matsulevits, L.
- Between demand and reality: Ensuring efficiency and quality in pretesting questionnaires; 2012; Sattelberger, S., Blanke, K.
- How to provide high data quality in online-questionnaires: Setting guidelines in design; 2012; Tries, S., Nebel, S., Blanke, K.
- WebSM Study: Survey software features overview ; 2012; Vehovar, V., Cehovin, G., Kavcic, L., Lenar, J.
- Challenges of assessing the quality of a prerecruited probability-based panel of internet users in...; 2012; Struminskaya, B., Kaczmirek, L.
- Assessing Cross-National Equivalence of Measures of Xenophobia: Evidence from Probing in Web Surveys; 2012; Behr, D., Braun, M., Kaczmirek, L.
- Comparing Ranking Techniques in Web Surveys; 2012; Blasius, J.
- Design of CAWI Instruments for Social Surveys ; 2012; Blanke, K.
- Enhancing Web Surveys With New HTML5 Input Types; 2012; Funke, F.
- The German Internet Panel: First Results from the Recruitment Phases; 2012; Blom, A. G.
- Assessing the Magnitude of Non-Consent Biases in Linked Survey and Administrative Data; 2012; Sakshaug, J. W., Kreuter, F.
- Marktforschung mit dem iPad-Panel von Axel Springer Media Impact; 2012
- Effects of Personalized Versus Generic Implementation of an Intra-Organizational Online Survey on Psychological...; 2012; Mueller, K., Straatmann, T., Hattrup, K., Jochum, M.
- Exploring New Pathways to Survey Recruitment; 2012; Bilgram, V., Stadler, D.Jawecki, G.
- Does Mode Matter? Initial Evidence from the German Longitudinal Election Study (GLES); 2012; Blumenstiel, J. E., Rossmann, J.
- Surveytainment 2.0: Why investing 10 more minutes more in constructing your questionnaire is worth considering...; 2012; Muehle, A., Tress, F., Schmidt, S., Winkler, T.
- Market research online community (MROC) versus focus group; 2012; Zuber, M.
- Data quality in MAWI and CAWI; 2012; Mavletova, A. M., Blasius, J.
- Scrutinizing Dynamics – Rolling panel waves in theory and practice; 2012; Faas, T., Blumenberg, J. N.
- Little experience with technology as a cause of nonresponse in online surveys; 2012; Struminskaya, B., Schaurer, I., Kaczmirek, L., Bandilla, W.
- Continuous large-scale volunteer web-surveys: The experience of Lohnspiegel and WageIndicator; 2012; Oez, F.
- Is Pretesting Established Among Online Survey Tool Users?; 2012
- An Evaluation of Two Non-Reactive Web Questionnaire Pretesting Methods; 2012; Lenzner, T.
- High potential for mobile Web surveys: Findings from a survey representative for German Internet users...; 2012; Funke, F., Wachenfeld, A.
- Can Social Media Research replace traditional research methods?; 2012; Faber, T., Einhorn, M., Hofmann, O., Loeffler, M.
- Bad Boy Matrix Question – Whatcha gonna do when they come for you?; 2012; Tress, F.
- Effects of Static versus Dynamic Formatting Instructions for Open-Ended Numerical Questions in Web Surveys...; 2012; Kunz, T., Fuchs, M.
- FamilyVote – Conducting online surveys with children and families; 2012; Geissler, H., Peeters, H.
- Assessing the Quality of Survey Data ; 2012; Blasius, J.
- Exploring Animated Faces Scales in Web Surveys: Drawbacks and Prospects; 2012; Emde, M., Fuchs, M.
- Reminders in Web-Based Data Collection: Increasing Response at the Price of Retention?; 2012; Goeritz, A., Crutzen, R.
- Effects of speeding on satisficing in Mixed-Mode Surveys; 2011; Bathelt, S., Bauknecht, J.
- Mixing modes in the LFS - Computer-assisted, cost effective and respondent friendly; 2011; Koerner, T., van der Valk, J.
- Establishing Cross-National Equivalence of Measures of Xenophobia: Evidence from Probing in Web Surveys...; 2011; Braun, M., Behr, D., Kaczmirek, L.