Expertensysteme für die Werbung:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München
Vahlen
1994
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XV, 396 S. Ill., graph. Drst. |
| ISBN: | 3800617382 |
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Inhaltsverzeichnis
Vorwort V
Abbildungsverzeichnis XI
Teil 1: Grundlagen
1 Expertensystemc -Problemabgrenzung und Zielsetzung (Franz-Rudolf Ksch) . 3
2 Expertensysteme: Stand der Entwicklung (Franz-Rudolf Ksch) II
2.1 Expertensystemkontroverse: Feuer und Wasser II
2.2 Expertensysteme - eine Arbeitsdefinition 12
2.3 Aufbau von Expertensystemen 14
2.4 Wissensrepräsentation und Ablaufsteuerung in Expertensystemen . 15
2.5 Wissen von Experten oder Wissen für Experten? 20
2.6 Werbung - eine geeignete Wissensdomane? 24
Teil 2: Expertensysteme für die Werbung: Überblick und
ausgewählte Einzelsysteme
1 Die wichtigsten Systeme im Spiegel der internationalen Literatur
(Franz-Rudolf Esch) M)
1 ADCAO - Ein F^xpertcnsystem zur Auswahl und Umsetzung
einer Werbestrategie (Raymond R.Burke/Arvind Rangaswamy/Jerry Wind/
Jehoshua Eliashberg) 41
2.1 Einleitung 41
2.2 Wissensakquisition und Wissensreprasentation im Rahmen der System-
entwicklung 43
2.3 Die Wissensbasis von ADCAD 49
2.3.1 Die in der Wissensbasis spezifizierten Marketing- und Werbeziel¬
setzungen 51
2.3.2 Die in der Wissensbasis spezifizierten Werbekommunikations-
ansätze 54
2.4 Der Inferenzmechanismus von ADCAD 57
2.5 Implementation des Systems 64
VIII Inhaltsverzeichnis
2.6 Validierung von ADCAD 65
2.7 Diskussion und zukünftige Richtungen 66
2.8 Schlußfolgerungen 68
3 ADEXPERT - Ein Expertensystem zur Gestaltung und Bewertung von Werbung
(Frank Winter/John Rossiter) 81
3.1 Einleitung 81
3.2 Generelle Anforderungen an Expertensysteme für die Werbung 82
3.3 Kernfragen der Werbeentwicklung und -beurteilung 83
3.3.1 Die „What is it"-Frage im Rahmen der Werbegestaltung und
-beurteilung 83
3.3.2 Die „What of it"-Frage im Rahmen der Werbegestaltung und
-beurteilung 87
3.4 Aufgabe und Struktur von ADEXPERT 89
3.4.1 Werbeentwicklung mit ADEXPERT 90
3.4.2 Werbebeurteilung mit ADEXPERT 92
3.5 Zusammenfassung 94
4 ESWA - Ein Expertensystem zur Werbewirkungsanalyse (Bruno Neibecker) . 97
4.1 Zielsetzung und Systemaufbau von ESWA 97
4.2 ESWA-Fallbeispiel 98
4.3 Stand der Validierung von ESWA 101
4.4 Verarbeitung „unsicheren Wissens" in ESWA 103
4.4.1 Punktbewertungsmodelle versus Expertensysteme 103
4.4.2 Grundlagen zur Berücksichtigung unsicheren Wissens 104
4.4.3 Mehrfachableitung von Fakten (multiple evidence) 107
4.4.4 Berechnung der Ausgangswahrscheinlichkeit (output certainty) . . 110
4.4.5 Berechnung der Eingangswahrscheinlichkeit (input certainty) . . . 111
4.4.6 Normierung von Meßwerten H3
4.4.7 Objektivierung subjektiver Urteile der Benutzer 116
4.5 Schlußbemerkung 117
Teil 3: CAAS - Ein komplexes Gesamtsystem von der kreativen
Gestaltung bis zur Beurteilung der Werbung
1 CAAS: Computer Aided Advertising System - Überblick
und Entwicklungsperspektiven (Werner Kroeber-Riel) 123
2 Das CAAS-Diagnosesystem 1''
2.1 Zielsetzungen und Funktionen (Werner Kroeber-Riel) 137
Inhaltsverzeichnis IX
2.2 Wissensbasis und technische Umsetzung des Systems (Franz-Rudolf Esch/
Tania Lorson) 143
2.2.1 Technische Umsetzung des Systems 143
2.2.2 Inhaltliche Umsetzung des Systems: Wissensbasis, Werbeziel¬
setzungen und Behandlung unsicheren Wissens 146
2.3 Praxiseinsatz des Systems (Franz-Rudolf Esch/Roland Dittmann/
Doron Israel) 173
2.3.1 Generelle Aspekte einer pragmatischen Umsetzung 173
2.3.2 Gestaltung der Bildschirminteraktion mit dem Benutzer 174
2.3.3 Gestaltung der Expertise 180
2.4 Medienspezifische Umsetzungen des CAAS-Diagnosesystems
(Franz-Rudolf Esch/Roland Dittmann/Tania Lorson/Doron Israel) . 185
2.4.1 Medienspezifische Umsetzungen des CAAS-Diagnosesystems zur
Zeitschriftenwerbung (Franz-Rudolf Esch) 185
2.4.2 Medienspezifische Umsetzungen des CAAS-Diagnosesystems zur
Zeitungs-und Beilagenwerbung (Doron Israel) 191
2.4.3 Medienspezifische Umsetzungen des CAAS-Diagnosesystems zur
Fernsehwerbung (Tania Lorson) 198
2.4.4 Medienspezifische Umsetzungen des CAAS-Diagnosesystems zur
Radiowerbung (Roland Dittmann) 203
2.5 Fallbeispiel zur Beurteilung von Fernsehwerbung
(Tania Lorson/Franz-Rudolf Esch) 217
3 Das CAAS-Suchsystem (Kreativsystem) 229
3.1 Aufgaben und Philosophie des CAAS-Suchsystems
(Werner Kroeber-Riel) 229
3.2 Ausgewählte computergestützte Suchsysteme und ihre Zielsetzung
(Frank Mildenberger/Franz-Rudolf Esch) 233
3.3 Implementierung des CAAS-Suchsystems (Frank Mildenberger) 240
3.3.1 Problemstellung und Zielsetzung 240
3.3.2 Umsetzung in das CAAS-Suchsystem 241
3.3.2.1 Design des CAAS-Suchsystems 243
3.3.2.2 Genutzte Soft- und Hardware 257
3.4 Die fünf Module des Suchsystems (Kreativsystems)
(Trank Mildenberger/ Jutta Maas/Carmen Schiffmann/Carlo Petri/
Gabriele Dieterle/Franz-Rudolf Ksch) 261
3.4.1 Das Modul zur Festlegung der Positionierung (Frank Mildenberger) 261
3.4.2 Das Modul zum Generieren von Bildideen
(Carlo Petri/Franz-Rudolf Fsch) 2^6
3.4.3 Das Modul zur Suche nach verhaltenswirksamen Bildmotiven
(Gabriele Dieterle/Franz-Rudolf Fsch) }()()
3.4.4 Das Modul zur Suche nach Schemata (Jutta Maas) 319
3.4.5 Das Modul zur Suche nach einer formal wirksamen Bildgestaltung
(Carmen Schiffmann) }42
X Inhaltsverzeichnis
4 Das Bildmanipulationssystem des CAAS-Systems (Ivonne Behle) 371
4.1 Grafische Datenverarbeitung 371
4.1.1 Grundlagen und Motivation für den Einsatz grafischer Systeme . . 371
4.1.2 Geschichtliche Entwicklung 373
4.1.3 Teildisziplinen der grafischen Datenverarbeitung 375
4.1.4 Grundlagen zu Bildmanipulationssystemen 377
4.1.5 Probleme beim Einsatz von grafischer Datenverarbeitung 378
4.2 Anwendung eines Bildmanipulationssystems in Theorie und Praxis . 379
4.2.1 Nutzung eines Bildmanipulationssystems zur Unterstützung
sozialwissenschaftlicher Arbeiten 379
4.2.2 Einsatz eines Bildmanipulationssystems in der Praxis am Beispiel
der Werbebranche 382
4.3 Das Bildmanipulationssystem in der CAAS-Umgebung 384
4.3.1 Der Aufgabenbereich des Moduls „Bildmanipulationssystem" . . . 384
4.3.2 Beschreibung der benutzten Hard- und Software für das Bildmani¬
pulationsystem 384
4.3.3 Fallbeispiel ARAL: Interaktives Arbeiten mit den Modulen Bild-
manipulations-, CAAS-Suchsystem und CAAS-Diagnose-
system 387
Ausblick: Beitrag der Expertensysteme für Wissenschaft und Praxis
(Franz-Rudolf Esch) 391
Autorenhinweise 395
Anhang: Farbabbildungen 397
Abbildungsverzeichnis
(fett markierte Abbildungen sind zusätzlich farbig im Anhang zu finden)
Teil 1, Kapitel 1
Abb.l: Entwicklung von Werbefernsehangebot und -nutzung 4
Abb. 2: Informationsüberlastung in der Bundesrepublik Deutschland 5
Teil 1, Kapitel 2
Abb.l: Charakterisierungen von Expertensystemen 13
Abb. 2: Die wichtigsten Komponenten eines Expertensystems 14
Abb.3: Methoden zur Wissensrepräsentation 16
Abb. 4: Deklarative Wissensdarstellung durch ein Schema (Frame) 17
Abb. 5: Modellarchitektur eines Produktionssystems 18
Abb. 6: Vorteile von Expertensystemen gegenüber Werbeexperten 22
Abb. 7: Nachteile von Expertensystemen gegenüber Werbeexperten 23
Teil 2, Kapitel 1
Abb.l: Anwendungsmöglichkeiten von Expertensystemen in der Werbung . . . 31
Abb.2: Module des Expertensystems zur Mediaplanung i7
Teil 2, Kapitel 2
Abb.l: Kriterien der Werbegestaltung in ADCAD 45
Abb. 2: Überblick über die wesentlichen Schritte der Werbegestaltung und der
Benutzerinteraktion mit ADCAD 50
Abb. 3: Beispielregeln zur Auswahl der Marketing- und Werbezielsetzungen . . 52
Abb. 4: Beispielregeln zur Auswahl von Werbekommunikationsansätzen S4
Abb. 5: Beispielhafte Darstellung des Schlußfolgerungsprozesses von ADCAD . 5S
Teil 2, Kapitel 3
Abb. 1: Vorwärtsverketterer Entscheidungsbaum für einen Ausschnitt der
Werbeentwicklung mit dem Expertensystem ADCAD 85
Abb. 2: Rückwärtsverketteter Inferenzmechanismus in dem Hxperten-
systern ADDUCE 88
Abb.3: Repräsentation der Aufgabenstellungen Werbeentwicklung und
Werbebeurteilung von ADEXPERT 90
Abb. 4: Ablauf der Werbeentwicklung in ADEXPERT 92
Abb.S: Ablauf der Werbebeurteilung in ADEXPERT 93
XII Abbildungsverzeichnis
Teil 2, Kapitel 4
Abb.l: ESWA-Systemaufbau 98
Abb. 2: Anzeige Haake-Beck Pils 99
Abb. 3: ESWA Inferenzbaum als graphische Erklärungskomponente mit
Ergebnisausgabe und Gewichtungsfunktionen 100
Abb. 4: Gewinn-und Verlustanalyse für Recall 100
Abb. 5: Kriteriumsvalidität für Recall 101
Abb. 6: Hierarchisches Wirkungsmodell in ESWA als nomologisches Netzwerk 102
Abb. 7: Vergleich der Arbeitsschritte beim Aufbau von Punktbewertungsmodel¬
len mit den Arbeitsschritten von ESWA 104
Abb.8: Wahrheitstafel 105
Abb. 9: ESWA-Wissenskomponente zur Aktivierung 108
Abb.10: Behandlung unsicheren Wissens in ESWA 110
Abb. 11: Ausgangswahrscheinlichkeit in ESWA 111
Abb. 12: T-Skala mit Standardabweichungen 114
Abb. 13: Graphische Darstellung der T-Wert Transformation 115
Abb.14: Verteilungsfunktion der T-Skala 116
Teil 3, Kapitel 1
Abb.l: Das Gesamtsystem von Computer Aided Advertising System 129
Teil 3, Kapitel 2
Abb.l: Steuerungsvorgänge und Abläufe in dem CAAS-Diagnosesystem . 145
Abb.2: Systemspezifische Entwicklungsphasen 148
Abb. 3: Das hierarchische Werbewirkungsmodell 152
Abb. 4: Komponenten der Lebendigkeit eines Bildes 153
Abb. 5: Regel mittlerer Komplexität zum Diagnosebaustein Aktivierung . 154
Abb. 6: Kombinatorische Explosion mit zunehmender Zahl der Fälle 155
Abb. 7: Markenzuordnung in Abhängigkeit vom Erscheinen der Marke . 156
Abb. 8: Erfassung der Größen für das Lernen der Marke 157
Abb. 9: Gewichte der einzelnen Komponenten für die Aggregation zum
Markenlernen 159
Abb. 10: Intervalle für die Zuordnung der Ergebnisse zum Lernen der Marke . . 160
Abb. 11: Aggregation zum Lernen der Marke Video und Audio innerhalb der
ersten 10 Sekunden des Spots 160
Abb.12: Gesamtergebnis zum Markenlernen 161
Abb. 13: Beispiele zweier unterschiedlicher Expertisen zum Markenlernen bei
ansatzweisem Erreichen des Lernens der Marke '62
Abb. 14: Fälle auftretender Unsicherheit 165
Abb. IS: Benutzerbildschirm zur Erfassung von Unsicherheit 168
Abbildungsverzeichnis XIII
Teil 3, Kapitel 2.3
Abb. 1: Auszug von Bildbeispielen aus der Bildsequenz zum Kontrast einer
Anzeige 180
Abb. 2: Auszug aus einer Expertise eines CAAS-Diagnosesystems 181
Teil 3, Kapitel 2.4
Abb. 1: Das hierarchische Diagnosemodell des CAAS-Diagnosesystems zur
Zeitschriftenwerbung 185
Abb. 2: Verteilung der Betrachtungszeiten bei zwei- und einseitigen mehrfarbi¬
gen Anzeigen in der Zeitschrift „Bunte" 189
Abb. 3: Prozentuale Verteilung der Betrachtungszeit auf die einzelnen Anzeigen¬
elemente bei hohem und niedrigem Involvement 190
Abb. 4: Grobaufbau des CAAS-Diagnosesystems zur Anzeigen- und Beilagen¬
werbung in Zeitungen 198
Abb. 5: Einschaltungen - Anwesenheit - Aufmerksamkeit 199
Abb. 6: Aggregation des Ergebnisses der ersten 10 Sekunden mit dem des weite¬
ren Verlaufs 200
Abb. 7: Grobaufbau des CAAS-Diagnosesystems zur Fernsehwerbung 202
Abb. 8: Häufigkeit der Rezeptionsform bei Radiohörern 203
Abb. 9: Zielsystem des CAAS-Diagnosesystems zur Radiowerbung 206
Abb. 10: Mögliche Kombinationen der Gestaltlingselemente in einem Spot mit
einer Länge von mehr als 20 Sekunden 208
Abb. 11: Einteilung der Gestaltungselemente nach der Reizart 210
Abb. 12: Beispiel für die Verarbeitung und Repräsentation verbaler und
nonverbaler akustischer Reize im Gedächtnis 211
Teil 3, Kapitel 2.5
Abb.l: Auszüge aus dem Animatic „Lenor Hotel" 218
Abb. 2: Hinweisbildschirm zur Spotunterteilung 219
Abb. 3: Fragen zum Beitrag des Animatics „Lenor Hotel" zum Markenlernen
im Rahmen des Beurteilungsdurchlaufes 220
Abb. 4: Expertise zu dem Animatic „Lenor Hotel" 224
Teil 3, Kapitel 3.3
Abb.l: Prozels der Wissensimplementation 242
Abb. 2: Gliederung des CAAS-Suchsystems in Teilfunktionen 244
Abb. 3: Suchrichtung Ereignisse/Aktivitäten/Situationen des Subsystems
„Suche nach verhaltenswirksamen Bildmotiven" 244
Abb. 4: Klassifikation von Hypermediasystemen 248
Abb. 5: Klassifikation der Wissensbasis nach der Art des genutzten Wissens . . 249
Abb. 6: Schematischer Aufbau des semantischen Netzes für Suchempfehlungen
und Bilder 250
Abb. 7: Zu einer Informationseinheit zusammengefaßte Suchempfehlungen . . 251
Abb. 8: Vereinfachte Darstellung einer Fntity-Relationship-Beziehung 252
XIV Abbildungsverzeichnis
Abb. 9: Konzept zur Implementierung der Datenbank des CAAS-Such-
systems 255
Abb. 10: Schematischer Bildschirmaufbau des CAAS-Suchsystems 256
Teil 3, Kapitel 3.4
Abb.l: Aufbau des Moduls zur „Festlegung der Positionierung" 267
Abb. 2: Bildschirm zur „Eingabe der Positionierungseigenschaft" 273
Abb. 3: Bildschirm für den „Zugriff auf die Liste aller Positionierungseigen¬
schaften" 274
Abb. 4: Bildschirm zur „Bestimmung der Positionierungseigenschaft über das
semantische Differential" 275
Abb. 5 Beispiele für assoziativ-kreative Bildideenfindung durch Analogie-
und 6: bildung 279
Abb. 7: Beispiel für assoziativ-kreative Bildideenfindung durch sensorische
Assoziationen und Denken in sensorischen Bildern 280
Abb. 8: Assoziationsverlauf zum Schlüsselwort „Bär" 281
Abb. 9: Anregung zum freien fortgesetzten Assoziieren durch verbal
dargebotene visuelle Assoziationen vom CAAS-Suchsystem 285
Abb. 10: Auswahlfenster für das gestützte Assoziieren 287
Abb. 11: Verwandlung einer Frau in eine Raubkatze 291
Abb. 12: Bildideensuche über die Suchrichtung „Gegensätze entwickeln" . 292
Abb. 13: Bildideenfindung über den Suchweg „Suche Bildideen, in denen Farben
dominieren" 294
Abb. 14: Bildideenfindung über die Suchrichtung „Assoziationsleiter rauf und
runter" 295
Abb. 15: Ausschnitt aus der Assoziationsdatenbank zum Schlüsselwort „wild" . 297
Abb. 16: Morphologischer Kasten mit Bildideen zu „wild" 299
Abb. 17: Beispiel für die Auswahl von Bildideen zur Entwicklung eines
Bildmotivs (Werbung von Hermes) 300
Abb. 18: Abgrenzung des Beobachtungslernens von anderen Lernformen . 305
Abb. 19: Kindchenschema 306
Abb. 20: Augenschema 307
Abb.21: Archetyp „Alter Weiser" 310
Abb. 22: Suchstruktur zum Standardbild „Ereignisse/Aktionen/Situationen" . . . 312
Abb. 23: Standardbild „Ereignisse/Aktionen/Situationen" 314
Abb. 24: Suchweg „Aktionen, die sich aus archetypischen Motiven ableiten" . . 316
Abb. 25: Suchweg „Transzendenz" 31/
Abb. 26: Bildbeispiel zur Suchhilfe „Transzendenz" 318
Abb. 27: Visuelles Schema einer Braut 321
Abb. 28: Schemaattribute mit und ohne Kontext 323
Abb. 29: Schemainkongruente Darstellung einer Braut 324
Abb. 30: Verfremdetes Schema zur Positionierung „französisch" 329
Abb. 31: Annäherung an ein Schema durch Betonung eines Schlüsselattributes . 329
Abb. 32: Schemata im kreativen Prozeß 330
Abbildungsverzeichnis XV
Abb. 33: Aufbau des Moduls „Suche nach Schema" 332
Abb. 34: Tabellarische Übersicht über die integrierten Suchwege zur Such¬
richtung „Triff ein Schema" 336
Abb. 35: Suchwege zu dem Standardbild Landschaft/Natur 338
Abb. 36: Suchhilfe zur Vegetation einer Landschaft 340
Abb. 37: Lenkung von Bildanmutungen durch Bildaufbau und Bildstil 346
Abb. 38: Geringe Prägnanz und hohe Komplexität eines Bildes 348
Abb. 39: Erleichterung des Bildverständnisses durch sinngerechte Kontextdetails
und durch Interaktion 350
Abb. 40: Austauschbarkeit und Eigenständigkeit von Anzeigen 352
Abb. 41: Beispiel für die Vernetzung von Bildwirkungen und deren Ursachen . . 352
Abb. 42: Experimentelle Variationen einer Delta Airlines-Anzeige 354 f.
Abb. 43: Suchstruktur der Wissensbasis des Moduls zur formalen Bildgestaltung 356
Abb. 44: Gestaltungsanregungen zur Größe - Suchhilfen (Auszug) 357
Abb. 45: Inkrementalismus zur wissensbasierten Suche 358
Abb.46: Ursprüngliche Peugeot-Anzeige 359
Abb. 47: Bildschirm zur Auswahl der Suchrichtungen im Modul zur formal
wirksamen Bildgestaltung 360
Abb. 48: Bildschirm zur Suchrichtung „Bilder, die stark ins Auge fallen" mit den
Suchwegen zur physisch intensiven Bildgestaltung 361
Abb. 49: Bildschirm mit Suchwegen zu „auffälligen Formen" und Suchhilfen zur
„Größe" 362
Abb. 50: Neue Bildentwürfe zur Peugeot-Anzeige 363
Teil 3, Kapitel 4
Abb. 1: Vergleich der Informationsaufnahmemöglichkeiten, dargeboten als
Grafik oder als Tabelle 372
Abb. 2: GKS-Schichtenmodell 374
Abb. 3: Teildisziplinen der Computergrafik 375
Abb. 4: Zusammenhang der verschiedenen Teilgebiete der grafischen Daten¬
verarbeitung 376
Abb. 5: Der interaktive Einsatz der einzelnen Komponenten von CAAS . 385
Abb. 6: Das Hauptmenü des Programmes TIPS 386
Abb. 7: Ursprüngliche ARAL-Anzeige 387
Abb.8: Neue, mit Hilfe des CAAS-Systems entwickelte Aral-Anzeige 388 |
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