Kosten und Kostentreiber von unerwünschten Werbemails (Spam) — Eine empirische Analyse auf Provider- und Anwenderseite

Zusammenfassung  In der Literatur wird diskutiert, dass unerwünschte Werbemails (Spam) sowohl auf individueller als auch auf volkswirtschaftlicher Ebene erhebliche Kosten verursachen, deren H?he jedoch unbestimmt ist. Diese Fragestellung wird mit zwei empirischen Untersuchungen adressiert, in denen die Mitarbeiter einer Universit?t zu ihren Spam-Kosten befragt wurden. Die Daten werden mit Hilfe von Finite Mixture Regressions analysiert. In der Betrachtung der Kosten ergibt sich der Befund, dass die auf individueller Ebene entstehenden Kosten die zentralen Kosten auf IT-Ebene deutlich übersteigen. Es zeigt sich, dass die Spam-Belastung bei den Mitarbeitern heterogen verteilt ist und dass ein Spamfilter vor allem bei stark belasteten Nutzern zu einer Kostenersparnis führt. Um die Heterogenit?t in der Spam-Wahrnehmung und die Angst vor Fehlklassifikationen zu berücksichtigen, sollten die Nutzer die M?glichkeit haben, auf einfache Art auf den Filterprozess einzuwirken.

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Costs and cost drivers of unsolicited bulk email (spam) — an empirical analysis

Summary  This paper empirically addresses the often claimed assumption that unsolicited bulk e-mail (spam) causes significant costs — on the individual level as well as for the entire society. To shed light on this problem, employees of a large university were interviewed twice in order to determine the individual costs caused by spam and to identify the relevant cost drivers using finite mixture regressions. The results indicate a heterogeneous distribution of spam load and the resulting costs. The panel approach yields the conclusion that spam filters lead to a reduction of costs only for users severely troubled by spam. Furthermore, people tend to become active against spam only when a certain threshold of spam burden is reached. The costs caused by spam for the users exceed the central IT-related expenses by far. For the implementation of spam filters the results suggest a two step procedure to be most efficient: central actions should be taken to block e-mails that can be unambiguously identified as spam. Further, users should be given the opportunity to influence the filtering process in order to account for heterogeneity and their fear of false classification.

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Die Autoren bedanken sich sehr herzlich bei den Mitarbeitern des Rechenzentrums der Christian-Albrechts-Universit?t zu Kiel für die intensive Kooperation. Wir danken zudem Prof. Dr. Dr. h.c. S?nke Albers, Christian Barrot, Eva Bl?meke und Christina Schmidt-St?lting für die zahlreichen Hinweise zu früheren Fassungen des Aufsatzes. Auch die beiden Gutachter und das Herausgeberteam der ZfB haben zahlreiche Verbesserungsvorschl?ge gemacht, die zu einer substanziellen Verbesserung des Manuskripts geführt haben.