Durch die Vielzahl an Informationen und Items im Online-Umfeld werden die Entscheidungssituationen der Nutzer immer komplexer. Hier übernehmen Empfehlungssysteme eine wichtige unterstützende Funktion, wodurch Nutzern die Entscheidungen vereinfacht werden. Weiterhin existieren Ansätze zu Empfehlungssystemen, die Nutzer aktiv in den Prozess der Erstellung von Empfehlungen einbeziehen. Ein Vorteil eines solchen Empfehlungssystems, ist in der Möglichkeit zu sehen über soziale Hinweisreize zum Empfehlungsgeber und seinen Eigenschaften die wahrgenommene Soziale Präsenz zu beeinflussen und das Vertrauen des Nutzers in den Empfehlungsgeber (Nutzervertrauen) zu steigern. Vertrauen ist ein häufig erwähnter beeinflussender Faktor und wird auch als Schlüssel zum Erfolg in Bezug auf die Tendenz von Nutzern Empfehlungen zu akzeptieren (Nutzerakzeptanz) bezeichnet. Die hier durchgeführte Laborstudie mit 88 Probanden vergleicht die Wirkung von vier unterschiedlichen Darstellungen von Empfehlungsgebern. Dabei werden nutzergenerierte Empfehlungen und systemgenerierte Empfehlungen gegenübergestellt. Insgesamt ergab die Studie eine positive Wirkung menschlicher Empfehlungsgeber in Bezug auf das Nutzervertrauen und die Nutzerakzeptanz. Weiterhin kann das Potenzial eines menschlichen Empfehlungsgebers mit hoher Expertise und seine positive Wirkung auf das Nutzervertrauen festgestellt werden. Darüber hinaus konnte herausgefunden werden, wie sich verschiedene visuelle Hinweisreize über den Empfehlungsgeber auf die Wahrnehmung des Empfängers der Empfehlung auswirken. Besonders ist hier die Expertise des Empfehlungsgebers bezüglich der Produkt-Domäne zu nennen. Weiterhin kann erkannt werden, dass die Darstellung negativer Eigenschaften nicht an den Empfänger der Empfehlung kommuniziert werden sollte.