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Gestaltungswille und Algorithm Aversion – Die Auswirkungen der Einflussnahme im Prozess der algorithmischen Entscheidungsfindung auf die Algorithm Aversion

Zulia Gubaydullina, Jan René Judek, Marco Lorenz and Markus Spiwoks

sofia Diskussionsbeiträge 2021, No.6 https://doi.org/10.46850/sofia.9783941627925

Obwohl Algorithmen in vielen Anwendungsgebieten präzisere Prognosen abgeben als Menschen, weigern sich Entscheidungsträger häufig, auf Algorithmen zurückzugreifen. In einem ökonomischen Experiment untersuchen wir, ob das Ausmaß dieses als „Algorithm Aversion“ bekannten Phänomens reduziert werden kann, indem Entscheidungsträgern eine Einflussmöglichkeit auf die Ausgestaltung des Algorithmus eingeräumt wird (Einflussmöglichkeit auf den algorithmischen Input). Zusätzlich replizieren wir die Studie von Dietvorst, Simmons & Massey (2018). Darin zeigt sich, dass die Algorithm Aversion deutlich zurückgeht, sofern die Subjekte am Ende die Ergebnisse des Algorithmus – und sei es nur um wenige Prozent – verändern können (Einflussmöglichkeit auf den algorithmischen Output). In der vorliegenden Studie bestätigt sich, dass die Algorithm Aversion bei einer Einflussmöglichkeit auf den algorithmischen Output signifikant zurückgeht. Eine Einflussmöglichkeit auf den algorithmischen Input scheint allerdings nur bedingt geeignet, die Algorithm Aversion zu reduzieren. Die begrenzte Möglichkeit zur Modifikation des algorithmischen Outputs reduziert die Algorithm Aversion effektiver als die Möglichkeit, Einfluss auf den algorithmischen Input zu nehmen.

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