Der Beitrag „Not So Averse After All: Behavioral Mechanisms Underlying the Use of Algorithms in Managerial Forecasting“ von Peter Kotzian, Barbara E. Weißenberger und Sonja G. Prinz wurde beim International Journal of Human-Computer Interaction angenommen. Der Beitrag ist unter https://doi.org/10.1080/10447318.2025.2543988 verfügbar.
Abstract/Zusammenfassung:
Obwohl Algorithmen das Potenzial haben, menschliches Urteilsvermögen bei Managemententscheidungen und Prognosen zu übertreffen, verzichten Praktiker häufig auf deren Verwendung – ein Phänomen, das als Algorithmenaversion bezeichnet wird. Die vorhandene Literatur liefert widersprüchliche Belege für das Ausmaß der Algorithmenaversion und legt sehr unterschiedliche Verhaltensmechanismen zugrunde. Die Studie trägt in zweierlei Hinsicht zur bestehenden Forschung zum Algorithmenaversion bei. Erstens ersetzen wir das traditionelle experimentelle Instrument zur Messung von Algorithmenaversion, bei dem die Personen ihre persönliche Prognose zugunsten einer zweiten, in der Regel besseren algorithmischen Prognose aufgeben sollen, durch einen neuen Ansatz, bei dem die Personen gleichzeitig von einem Menschen wie auch von einem Algorithmus erstellte Prognose erhalten, um ihre Urteile zu bilden, ohne direkt selbst aus Rohdaten eine Prognose zu erstellen. Zweitens leiten wir konkurrierende empirische Implikationen aus potenziellen Mechanismen ab und deren empirische Relevanz bewerten. In zwei Vignettenstudien mit einer Prognoseaufgabe stellen wir eine zunächst eine im Vergleich zur bestehenden Literatur geringe Algorithmenaversion fest. Bezüglich der in der bestehenden Forschung diskutierten Verhaltensmechanismen der Algorithmenaversion finden wir keine Hinweise darauf, dass mangelndes Vertrauen in den Algorithmus Algorithmenaversion verursacht. Darüber hinaus stellen weder mangelnde Transparenz noch die bei den Vorgesetzten vermutete Skepsis Barrieren für den Einsatz von Algorithmen dar. Am relevantesten ist die selektive Aufmerksamkeit: Nutzer bemerken die bessere Prognoseleistung eines Menschen eher als die eines Algorithmus.