Titelaufnahme
Titelaufnahme
- TitelHuman factors in XAI : enhancing user reliance through emotional alignment in decision-making / von Olesja Lammert, M.Sc
- Autor
- Gutachter
- Erschienen
- Umfang1 Online-Ressource (XIII, 28 Seiten)
- HochschulschriftKumulative Dissertation Universität Paderborn, Dissertation, 2025
- AnmerkungTag der Verteidigung: 01.09.2025
- Verteidigung2025-09-01
- SpracheEnglisch
- DokumenttypDissertation
- Schlagwörter (GND)
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Zusammenfassung
Tagtäglich treffen Menschen Entscheidungen, die durch Emotionen verzerrt sind. Da Emotionen kognitive Prozesse wie Wahrnehmung und Bewertung beeinflussen, können sie auch die Qualität von Entscheidungen beeinträchtigen. XAI-Systeme können hierbei unterstützen, indem sie den Entscheidungsprozess transparent machen und Menschen dabei helfen, ihre Wahl zu reflektieren und fundiertere Entscheidungen zu treffen. In emotional aufgeladenen Situationen werden jedoch auch die vom KI-System bereitgestellten Erklärungen häufig fehlinterpretiert oder nicht hinreichend berücksichtigt. Obwohl XAI als vielversprechender Ansatz gilt, um Nutzenden das Verständnis von KI-Empfehlungen zu erleichtern, wird bislang nur begrenzt auf die Bedürfnisse und das Verständnisniveau der Nutzenden eingegangen. Diese kumulative Dissertation untersucht in insgesamt sechs Artikeln mithilfe theoretischer, konzeptioneller und empirischer Ansätze, wie kognitive und emotionale Prozesse die Entscheidungsfindung in XAI prägen. Darüber hinaus wird erforscht, welche Erklärstrategien unter variierenden emotionalen Bedingungen wirksam sind und welche Wirkung ein Hinweis zur Emotionsregulierung entfaltet. Die Ergebnisse verdeutlichen die zentrale Rolle von Emotionen in XAI-gestützten Entscheidungen und leisten zugleich einen Beitrag zu einer menschenzentrierten Gestaltung von XAI.
Abstract
Individuals make decisions on a daily basis that are biased by emotions. Since emotions influence cognitive processes such as perception and evaluation, they can impair the quality of decisions. XAI systems can provide support by making the decision-making process more transparent and helping individuals to reflect on their choices and arrive at more informed decisions. In emotionally charged situations, however, explanations provided by the AI system are often misinterpreted or insufficiently taken into account. Although XAI is considered a promising approach to facilitate individuals’ understanding of AI recommendations, the specific needs and levels of understanding of end users have so far received only limited attention. In this cumulative dissertation, six papers employ theoretical, conceptual, and empirical approaches to examine how cognitive and emotional processes shape decision-making in XAI. Furthermore, this dissertation investigates which explanation strategies are effective under varying emotional conditions and what impact a nudge for emotion regulation has. The findings highlight the central role of emotions in XAI-supported decision-making and contribute to the development of a human-centered design of XAI.
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