TY  - THES
AB  - Diese Dissertation untersucht, wie Menschen Entscheidungen in Interaktionen sowohl mit anderen Personen als auch mit zunehmend verbreiteten algorithmischen Systemen treffen. Unter Einbezug von Erkenntnissen aus der Verhaltensökonomie und der Mensch-Maschine-Interaktion wird analysiert, wie kognitive Limitationen, soziale Präferenzen und Wahrnehmungsverzerrungen das Verhalten in Kontexten von Unehrlichkeit, Empfehlungsumsetzung, Feedbackverarbeitung und Selbsteinschätzung prägen. Vier kontrollierte ökonomische Experimente zeigen, dass algorithmische Intransparenz unehrliches Verhalten verstärken kann, die Einbindung von Nutzern in das Training von KI-Systemen zwar deren Wahrnehmung verbessert, jedoch nicht die tatsächliche Befolgung algorithmischer Ratschläge fördert, dass Echtzeit-Feedback in Human-in-the-Loop-Systemen unbeabsichtigt Verhaltensverzerrungen verstärken kann und dass gängige Messungen von Selbstüberschätzung stark von methodischen Designentscheidungen abhängen. Die Dissertation unterstreicht die Notwendigkeit, realistische Annahmen über menschliches Verhalten bei der Gestaltung von Prüfungsprozessen, Empfehlungssystemen und interaktiven Technologien zu berücksichtigen und leistet damit einen Beitrag zu einem besseren Verständnis menschlicher Entscheidungsprozesse in einer zunehmend automatisierten Welt.
AU  - Protte, Marius
CY  - Paderborn
DO  - 10.17619/UNIPB/1-2448
DP  - Universität Paderborn
LA  - eng
N1  - Tag der Verteidigung: 12.11.2025
N1  - Kumulative Dissertation Universität Paderborn, Dissertation, 2025
PB  - Veröffentlichungen der Universität
PY  - 2025
SP  - 1 Online-Ressource (iv, 242 Seiten) : Diagramme, Illustrationen
T2  - Heinz Nixdorf Institut (HNI)
TI  - Behavioral effects in human-machine and human-human interactions: economic experiments on dishonesty, advice-taking, and overconfidence
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:466:2-56706
Y2  - 2026-01-15T22:26:16
ER  -