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Bibliographic Metadata

  • Title
    Behavioural aspects of human-AI interaction in theory and application : / Anastasia Lebedeva
  • Author
    Lebedeva, Anastasia
  • Degree supervisor
    Fahr, René
  • Published
    Paderborn, 2024
  • Description
    1 Online-Ressource (98 Seiten) Diagramme
  • Institutional Note
    Universität Paderborn, Dissertation, 2024
  • Annotation
    Tag der Verteidigung: 19.12.2024
  • Defended on
    2024-12-19
  • Language
    English
  • Document Types
    Dissertation (PhD)
  • Keywords (GND)
    Paderborn
  • URN
    urn:nbn:de:hbz:466:2-53769 
  • DOI
    10.17619/UNIPB/1-2165 
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Zusammenfassung
  • Die vorliegende Dissertation verfolgt das Ziel, die Anwendung von KI-Technologien durch eine effektive Mensch-KI-Interaktion zu fördern. Hierzu werden drei unabhängige Studien durchgeführt, die unterschiedliche methodische Ansätze verfolgen und verschiedene Aspekte der Mensch-KI-Interaktion analysieren. Die ersten beiden Studien nutzen experimentelle Methoden der Verhaltensökonomie, um die Einflussfaktoren hinter der Ablehnung von Algorithmen und der Akzeptanz von KI-basierten Empfehlungen zu untersuchen. Die dritte Studie orientiert sich am Design-Science-Paradigma und generiert theoretische Erkenntnisse durch die Entwicklung und Anwendung eines Artefakts. Während die erste Studie einen generischen Kontext adressiert, liegt der Fokus der zweiten und dritten Studie explizit auf industriellen Anwendungen, wobei untersucht wird, inwiefern eine effektive Mensch-KI-Interaktion die Nutzung von KI-Technologien in der Industrie fördern kann.
Abstract
  • The dissertation aims to facilitate the application of AI technology through effective human-AI interaction. To achieve this, three independent studies are conducted, each employing distinct methods and emphasising different aspects of human-AI interaction across various contexts. The first two studies utilise experimental methods from behavioural economics to investigate key factors underlying algorithm aversion and the acceptance of AI-generated advice. The third study follows the design science paradigm, generating theoretical insights by designing an artefact and applying it to a real-world problem. Furthermore, while the first study is tailored to a generic context, the second and third studies specifically focus on industrial applications and explore how effective human-AI interaction can foster AI adoption within the industry.
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