5. Jun. 2018
Boston - Wenn es um persönliche Ratschläge geht, vertrauen viele Menschen algorithmischen Berechnungen inzwischen mehr als der Meinung eines Freundes oder Bekannten. Sogar beim Urteil über die Attraktivität einer Person wird maschinellen Berechnungen eher geglaubt. Das hat eine aktuelle Untersuchung von Forschern der Harvard Business School http://www.hbs.edu ergeben.
Maschinelle Sicherheit
Probanden wurden in der Studie gebeten, ein Urteil über unterschiedliche Sachverhalte zu fällen: Etwa "Wie beliebt ist dieses Lied?" und "Wie viel wiegt diese Person?". Ihnen wurde dann Hilfe bei der Urteilsfindung angeboten und anschließend die Möglichkeit gegeben, ihre Entscheidung noch einmal zu überprüfen. Der zusätzliche Rat war grundlegend immer gleich, jedoch wurde einigen Probanden gesagt, dass er entweder von einem Menschen oder einem Algorithmus kam.
Urteilten die Probanden etwa über das Gewicht einer Person und sollten dabei eine weitere Meinung miteinbeziehen, so richteten sie ihre Schätzung 45 Prozent näher an der Schätzung des Ratschlags aus, wenn sie gesagt bekamen, dass dieser von einem Computer stammte. Studienteilnehmer änderten ihre Schätzung nur um 30 Prozent, wenn sie glaubten, der Rat sei von einem Menschen.
Fachleute anders gestrickt
Ursprünglich hatten die Researcher angenommen, dass Menschen auf einen weiteren menschlichen Rat mehr Wert legen würden als auf einen Algorithmus. Doch auch bei der Frage nach der Attraktivität einer Person beachteten die Teilnehmer eher die Meinung des Computersystems. In einem Aspekt unterschieden sich die Ergebnisse jedoch.
"Erfahrene Fachleute, die regelmäßig Prognosen abgeben, verlassen sich weniger auf algorithmische Beratung als Laien - was jedoch ihre Genauigkeit beeinträchtigt. Die Ergebnisse beleuchten die wichtige Frage, wann Menschen sich auf algorithmische Beratung verlassen, anstatt auf Ratschläge von Menschen zu hören. Das hat Auswirkungen auf die Verwendung von 'Big Data' und algorithmischer Beratung", so die Wissenschaftler.
Zum Paper "Algorithm Appreciation: People Prefer Algorithmic To Human Judgment": http://hbs.me/2IWxk6i
Pressetext Redaktion
