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Studie zu Algorithm aversion und Anthropomorphismus auf der ICIS 2020!

In den Proceedings der International Conference on Information Systems (ICIS) 2020 erscheint eine Studie zum Einfluss von Algorithm aversion und Anthropomorphismus auf die Akzepanz von KI-basierten Jobempfehlungen.
Die ICIS ist die wichtigste internationale wissenschaftliche Wirtschaftsinformatik bzw. Information Systems Konferenz und ist nach dem Ranking VHB-JOURQUAL 3 in der Kategorie „A“ eingeordnet.

Das Papier befasst sich mit den Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), die vielversprechende Ansätze zur Unterstützung der Jobsuche durch automatische und nutzerzentrierte Jobempfehlungen bietet. Allerdings zögern Arbeitssuchende in diesem Zusammenhang oft, auf KI-basierte Jobempfehlungen zu vertrauen. Dieses Zögern ist weitgehend auf mangelnde Erklärbarkeit zurückzuführen, da die zugrundeliegenden Algorithmen komplex sind und der Nutzer diese nicht nachvollziehen kann. Frühere Forschungen deuten darauf hin, dass die Anthropomorphisierung (d.h. die Zuschreibung menschlicher Eigenschaften) die Akzeptanz von Technologie erhöhen kann. Daher haben wir in unserer Studie dieses Konzept für KI-basierte Jobempfehlungssysteme adaptiert und eine umfragebasierte Studie mit 120 Teilnehmern durchgeführt. Wir konnten zeigen, dass die Verwendung eines anthropomorphen Designs in einem Jobempfehlungssystem die Akzeptanz des zugrundeliegenden Systems bei Arbeitssuchenden erhöht. Allerdings führen detaillierte Informationen über den algorithmischen Ursprung der Empfehlung dazu, dass Individuen eine Aversion gegenüber dem Algorithmus zeigen und die Empfehlungen weniger häufig akzeptieren.