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Projekt

Der Einfluss wahrgenommener Systemeigenschaften auf Akzeptanz und Nutzung von KI-Systemen

ArbeitsgruppeSoziale Prozesse
Laufzeit11/2020-11/2024
FörderungSondertatbestand Data Science 
Projektbeschreibung

Menschen neigen dazu technische Systeme als soziale Akteure zu behandeln und ihnen menschenähnliche Eigenschaften zuzuschreiben (z.B., wenn sie einen Computer auffordern, schneller zu arbeiten). Mit der fortschreitenden Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) könnte diese Tendenz weiter verstärkt werden, da technische Systeme immer fähiger werden (z.B. beim Lösen komplexer Probleme oder in der individuellen Anpassung an die Nutzenden) und ihr Design zudem häufig gezielt menschenähnlich gestaltet wird.


Bisherige Forschung beschäftigte sich vor allem damit, wie sich objektive technische Eigenschaften verschiedener Technologien auf das Interaktionsverhalten der Nutzenden auswirken. Allerdings sind insbesondere die subjektiv von den Nutzenden wahrgenommenen Systemeigenschaften entscheidend, um deren Nutzungsverhalten zu verstehen – und diese subjektiven Wahrnehmungen können sich substanziell von den objektiven Eigenschaften eines Systems unterscheiden. Daher soll in diesem Projekt untersucht werden, wie subjektiv wahrgenommene, menschenähnliche Eigenschaften in KI-Systemen die Interaktion und Akzeptanz solcher Systeme beeinflussen.


Das Projekt ist Teil des Forschungsnetzwerks „Mensch-Agenten-Interaktion“ (MAI-Netzwerk).

Kooperationen

Prof. Dr. Kai Sassenberg, Leibniz-Institut für Psychologie (ZPID)

Publikationen

Gieselmann, M., & Sassenberg, K. (2023). The more competent, the better? The effects of perceived competencies on disclosure towards conversational Artificial Intelligence. Social Science Computer Review, 41(6), 2342-2363. https://dx.doi.org/10.1177/08944393221142787 [Data] Open Access
 

Tschopp, M., Gieselmann, M., & Sassenberg, K. (2023). Servant by default? How humans perceive their relationship with conversational AI. Cyberpsychology: Journal of Psychosocial Research on Cyberspace, 17(3), Article 9. https://dx.doi.org/10.5817/cp2023-3-9 Open Access
 

Kontakt

Dr. Miriam Gieselmann Dr. Miriam Gieselmann
Tel.: +49 7071 979-204

Projektteam

Marisa Tschopp