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Herdentrieb – herding

    Herding ist die englische Bezeichnung für Herdenverhalten, das als das Verhalten einer Masse von Individuen in Folge individueller Interaktionen definiert wird. Es handelt sich dabei also um unter Individuen korrelierte Verhaltensmuster bzw. Entscheidungen, denen durchaus unterschiedliche private Informationen zugrunde liegen können. Besonders gut kann man das an der Börse beobachten, wenn sich einzelne Entscheidungsträger unter der Berücksichtigung anderer Akteure für dasselbe Verhalten entscheiden, meist das Verkaufen von Aktien, wenngleich eine individuelle isoliert getroffene Entscheidung anders ausfallen würde. Herdenverhalten kann aus rationalen aber auch häufiger aus irrationalen Gründen entstehen. Irrational ist es dann, wenn etwa Aktienbesitzer blind das Verhalten anderer nachahmen, da sie sich auf Grund eines Bedürfnisses nach Konformität und Sicherheit und weniger durch objektive Kriterien beeinflussen lassen. In Extremfällen verwerfen dann Menschen die eigenen Ideen und auch Ideale, um der Herde zu folgen.

    Herdenverhalten in Bezug auf Trading an den Börsen ist die Tendenz von Tradern, anderen Tradern ohne eigene Recherche und Analyse zu folgen, d. h., sie beobachten einen Trend von anderen Tradern und fühlen sich dadurch unter Druck gesetzt, auch auf diesen Ternd aufspringen zu müssen, obwohl es dafür eigentlich keinen rationalen Grund gibt. Eine solche Herde wird dann meist von Angst und Gier getrieben, da Trader eine Gelegenheit, die andere bereits ergriffen haben, nicht verpassen möchten. Doch die Entscheidungen vom Verhalten der Herde abhängig zu machen, führt jedoch häufig zu einer nur oberflächlichen Verarbeitung von Informationen und verhindern auch häufig Lerneffekte.

    Der Herdentrieb ist auch auf Internet-Plattformen zu beobachten, auf der NutzerInnen Links zu Nachrichten oder Geschichten teilen und diskutieren können, wobei sie die Kommentare anderer Nutzer mit einer positiven oder einer negativen Bewertung versehen können – Upvote oder Downvote. In einer Studie beobachtete man über fünf Monate mehr als hunderttausend Kommentare, wobei die erste Bewertung einiger Kommentare manipuliert wurde: Manche erhielten ein automatisches Plus, andere ein Minus. Es zeigte sich, dass wenn ein Kommentar zuerst positiv bewertet wurde,  er weitere Unterstützung erhielt, und zwar hatten solche Kommentare am Ende eine um ein Viertel höhere Bewertung als Vergleichskommentare ohne diesen künstlichen Vorsprung. Bei einer negativen Erstbewertung beobachtete man hingegen einen Ausgleichseffekt, denn offenbar wollten andere NutzerInnen den schlechten Eindruck der ersten Bewertung ausgleichen, wobei NutzerInnen allgemein mehr positive als negative Bewertungen verteilten. Während sich positiver Einfluss ansammelt und eine Tendenz zu Bewertungsblasen aufweist, wird negativer Einfluss von der Mehrheit der NutzerInnen korrigiert. Generell zogen Kommentare, die schon eine Bewertung aufwiesen, weitere Bewertungen an, d. h., NutzerInnen waren also eher geneigt, ihre Meinung zu äußern, wenn das schon andere vor ihnen getan hatten. Man vermutet, dass diese Effekte auch bei Wahlumfragen, Börsenkursen und Produktempfehlungen im Netz eine Rolle spielen (vgl. Muchnik, Sinan & Taylor, 2013).

    Literatur

    Muchnik, Lev, Aral, Sinan & Taylor,Sean J. (2013). Social Influence Bias: A Randomized Experiment. Science, 341, 647-651.


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    2 Gedanken zu „Herdentrieb – herding“

    1. Mit Gier ist im Bereich des Traden die irrationale Verhaltensweise gemeint, einem übermäßig hohen Gewinn nachzujagen, was bedeutt, dass ein Trader überenthusiastisch reagiert oder weit über seine Möglichkeiten hinaus tradet. Er eröffnet etwa mehr Positionen als üblich oder hält Positionen länger, um einen noch höheren Gewinn einfahren zu können, sodass es zu hohen Verlusten kommen kann oder sogar das gesamte bisher erwirtschaftete Kapital vernichtet wird. Gier hat auch damit zu tun, wie häufig jemand tradet bzw. ob ein Trader denkt, dass er häufiger traden sollte, obwohl fehlendes Wissen oder Selbstvertrauen vorhanden sind.

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