Die zunehmende Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in verschiedene Lebens- und Arbeitsbereiche eröffnet große Potenziale, birgt jedoch auch Herausforderungen. Von besonderer Relevanz ist die Förderung von "Appropriate Reliance" – Nutzer:innen sollen in der Lage sein, korrekte KI-Hilfe anzunehmen und gleichzeitig fehlerhafte Vorschläge zu erkennen und abzulehnen (Schemmer et al. 2023). Die vorliegende Untersuchung widmet sich daher der Fragestellung, auf welche Weise Menschen mit den Empfehlungen von KI-Systemen umgehen und welche Faktoren beeinflussen, wann und in welchem Ausmaß sie sich auf KI-Unterstützung verlassen.

Das Ziel der Abschlussarbeit besteht darin, zu erforschen, wie Hinweise zur Genauigkeit einer KI (z. B. 75 % korrekt vs. keine Angabe) den Umgang mit der KI beeinflussen. Hierzu wird ein vorgegebenes Studiensetting verwendet, bei dem Proband:innen Schachrätsel, zunächst ohne und anschließend mit KI-Unterstützung lösen sollen. Neben der Hauptforschungsfrage soll der oder die Studierende zusätzliche Variablen einbeziehen, um eigene Hypothesen zu formulieren und zu testen. Die Ergebnisse der Arbeit sollen demonstrieren, ob Hinweise auf die Genauigkeit einer KI dazu beitragen Appropriate Reliance zu fördern. Die Erkenntnisse dieser Arbeit könnten wertvolle Impulse für die Gestaltung und Implementierung von KI-Anwendungen in der Praxis bieten.

Bei Interesse an diesem Thema schreiben Sie eine Mail von Ihrem Studierenden-Account an Enis Dogru (enis.dogru@uni-due.de).

Schemmer, M., Kuehl, N., Benz, C., Bartos, A., & Satzger, G. (2023, March). Appropriate reliance on AI advice: Conceptualization and the effect of explanations. In Proceedings of the 28th International Conference on Intelligent User Interfaces (pp. 410-422).

Furhat ist ein sozialer Roboter, der für die Interaktion mit Menschen entwickelt wurde. Er zeichnet sich zum einen durch eine hohe verbale und nonverbale Interaktionsfähigkeit aus (z.B. durch Einbindung von ChatGPT) und ist zum anderen wandelbar in Bezug auf sein äußeres Erscheinungsbild und seine Stimme. Dies bietet eine optimale Grundlage, um im Rahmen einer Abschlussarbeit (Bachelor oder Master), sozialpsychologische Prozesse in der Interaktion mit künstlichen Entitäten zu untersuchen. Die Abschlussarbeit könnte sich zum Beispiel mit einem der folgenden Themen befassen: Vertrauensbildung zwischen Mensch und Roboter, Anthropomorphismus bzw. Zuschreibung eines Verstandes, Einfluss verschiedener demografischer Merkmale wie Geschlecht, Alter oder Ethnie. Eigene Ideen (inspiriert durch die Sozialpsychologie-Veranstaltungen) sind willkommen!

Ansprechpartnerin: Dr. Aike C. Horstmann (aike.horstmann@uni-due.de)

Desinformation, also absichtlich verbreitete Falschinformation (Fallis, 2015), stellt eine ernsthafte Bedrohung für die Gesellschaft und demokratische Prozesse dar. Messenger-Dienste wie Telegram und WhatsApp werden zunehmend zur Verbreitung von Falschinformationen genutzt. Diese Dienste besitzen spezifische Merkmale, die sie von traditionellen Social-Media-Plattformen unterscheiden, die Kommunikation wesentlich beeinflussen und die Bekämpfung von Desinformationen erschweren können.

Eine mögliche präventive Maßnahme der Desinformationsbekämpfung stellt das Prebunking dar, das die Widerstandsfähigkeit gegen Falschinformationen stärken soll (Lewandowsky & van der Linden, 2021). Basierend auf der Inokulationstheorie von McGuire (1961, 1964) zielen Prebunking-Maßnahmen darauf ab, Menschen vor dem Einfluss von Falschinformationen zu „immunisieren“ – ähnlich einer Impfung gegen Krankheiten. Mehrere Studien zeigen, dass Prebunking-Maßnahmen die Glaubwürdigkeit von Falschinformationen signifikant verringern können (Lu et al., 2023). Es ist jedoch noch nicht eindeutig belegt, ob diese Maßnahmen auch die Weiterleitung von Desinformationen innerhalb von Messenger-Diensten verhindern und welchen Einfluss individuelle Einflussfaktoren dabei spielen.

Die Masterarbeit soll im Rahmen des BMBF-Projekts DYNAMO  durchgeführt werden und sich der Fragestellung widmen, wie Desinformation in Messenger-Diensten effektiv bekämpft werden kann und welchen Einfluss persönliche Fähigkeiten (z.B. kritische Denkfähigkeit) und zugrundeliegende Motive spielen. Dabei soll ein experimental-psychologischer Ansatz gewählt werden, der Prebunking-Maßnahmen innerhalb eines bereits vorhandenen Chat-Simulators testet.

Bei Interesse an diesem Thema schreiben Sie eine Mail von Ihrem Studierenden-Account an amancay.ancina@uni-due.de.

Einstiegsliteratur

Fallis, D. (2015). What is disinformation?. Library trends, 63(3), 401-426. https://doi.org/10.1353/lib.2015.0014

McGuire, W. J. (1961). The Effectiveness of Supportive and Refutational Defenses in Immunizing and Restoring Beliefs Against Persuasion. Sociometry, 24(2), S. 184. https://doi.org/10.2307/2786067 (abgerufen am 29.07.2024). 24

McGuire, W. J. (1964). Inducing Resistance to Persuasion: Some Contemporary Approaches. In L. Berkowitz (Ed.), Advances in experimental social psychology,1, S. 191–229. New York, NY: Academic Press

Lewandowsky, S. & Van Der Linden, S. (2021). Countering Misinformation and Fake News through Inoculation and Prebunking. European Review of Social Psychology, 32(2), S. 348–384. https://doi.org/10.1080/10463283.2021.1876983

Lu, C., Hu, B., Li, Q., Bi, C. & Ju, X. (2023). Psychological Inoculation for Credibility Assessment, Sharing Intention, and Discernment of Misinformation: Systematic Review and Meta-Analysis. Journal of Medical Internet Research, 25, e49255. https://doi.org/10.1080/10463283.2021.1876983/10.2196/49255

In der Masterarbeit soll es darum gehen, wie Personen unterschiedliche KI Systeme anhand von trustworthiness benchmarks auswählen. Hintergrund ist, dass es mittlerweile extrem viele Benchmarks gibt, die generell sagen, dass ein System ganz (angeblich) gut funktioniert, aber sich nicht anschauen, wie gut ein bestimmtes System für eine spezifische Aufgabe funktioniert. Wir wollen wissen, wie Personen das nun entscheiden: Wählen sie das System das generell ganz toll scheint, aber man nichts über eine spezifische Funktion sagen kann, oder ein System, dass zwar 'schlechter' aussieht, weil es nicht alles so super abdeckt, aber für eine spezifische Aufgabe dennoch am besten geeignet ist. Anhand von Theorien aus dem Bereich Judgment and Decision Making soll dieser Frage in einer experimentellen Online-Studie nachgegangen werden.

Kontakt: magdelena.wischnewski@uni-due.de 

Die COVID-19-Pandemie hat besonders zu Beginn die Welt nicht nur in eine ungewisse Lage gestürzt, sondern auch eine Flut von Informationen und Meinungen in den sozialen Medien ausgelöst. Dabei wendeten sich Forschende direkt an die Öffentlichkeit und klärten besonders zum Beginn der Pandemie über die wissenschaftlichen Hintergründe der Krankheit auf. Dieser direkte Kontakt mit Wissenschaftler:innen kann die Selbstwirksamkeit der Rezipierenden erhöhen und ihre Angst dem Virus gegenüber reduzieren (Szczuka et al., 2020).

Während bisherige Forschung nahelegt, dass Angst der Rezipierenden ein elementarer Faktor in der Verhaltensanpassung und Annahme von Schutzmaßnahmen während der Pandemie war (bspw.: Harper et al. 2020; Szczuka et al., 2020;  Yildirim et al., 2021), bleibt offen, ob die Angst auch zu einer geänderten Risikowahrnehmung führt.

Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll der Frage nachgegangen werden, welche Rolle Angst in der Wissenschaftskommunikation auf sozialen Medien spielt.

Mit Hilfe einer Online-Studie soll untersucht werden, inwiefern sich die Sichtbarkeit von Angst in den Posts von Wissenschaftler:innen auf die Verhaltensintentionen von Rezipient:innen und die Glaubwürdigkeit der Nachrichten auswirken. Zudem soll analysiert werden, ob angstbesetzte Kommentare zu den Posts einen Einfluss auf diese Maße haben.

Bei Interesse an diesem Thema schreiben Sie eine Mail von Ihrem Studierenden-Account  an bianca.nowak@uni-due.de und nicole.kraemer@uni-due.de.

Aufgrund der Menge an online gesammelten Daten über Einzelpersonen und Kollektive ist es zunehmend wichtig, das Privatheitsverhalten von Internetnutzer*innen zu verstehen, um diese ggf. bei ihrem Privatheitsschutz unterstützen zu können. Dabei verhält sich nicht jede*r gleich im Schutz um Privatheit online, es spielen zum Beispiel Alter oder Bildung eine Rolle. In der hier ausgeschriebenen Abschlussarbeit soll es im Speziellen um den Einfluss kultureller Aspekte gehen, im Sinne verschiedener Werte- und Normsysteme (Kollektivismus, Individualismus) sowie persönliche Erfahrungen (Migrations- bzw. Verfolgungsgeschichte).

Im Rahmen einer von der Studentin/dem Studenten entwickelten Online-Studie sollen ausgewählte kulturelle Konzepte hinsichtlich ihres Einflusses auf das Online-Privatheitserleben/-verhalten von Personen mit Migrationsgeschichte untersucht werden.

Bei Interesse an diesem Thema schreiben Sie eine Mail von Ihrem Studierenden-Account an Clara Strathmann (clara.strathmann@uni-due.de).

Durch die zunehmende Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) in unserem Alltag und die damit verbundenen Auswirkungen auf das menschliche Denken und Handeln, ist die Entwicklung von Verständnis und Kompetenz im Umgang mit KI entscheidend.

Wie Nutzende KI wahrnehmen und erleben, kann stark variieren und u.a. durch die individuelle AI Literacy beeinflusst werden. Diese wird definiert als Fähigkeit, ein Bewusstsein für den Einsatz und die Auswirkungen von KI zu entwickeln und diese Systeme strategisch einzusetzen, um persönliche oder gesellschaftliche Ziele zu erreichen (DeVito, 2021).

Personen mit geringer oder nicht vorhandener Kompetenz können mit Einschränkungen bzw. sogar Benachteiligungen bei der Nutzung von KI konfrontiert werden (Rainie & Anderson, 2017). Um diesem Zustand mit fundierten Informationen und Maßnahmen begegnen zu können, ist die Identifikation von Variablen, die die AI Literacy beeinflussen, entscheidend.

Die AI Literacy stellt aktuell ein noch junges Forschungsgebiet dar, weshalb die Gewinnung von neuen Erkenntnissen im Mittelpunkt steht.

Daher werden zu diesem Thema mehrere Abschlussarbeiten angeboten, die den Fokus besonders auf die Analyse von Einflussfaktoren (z.B. soziale Einflüsse, Vorerfahrungen) legen sollen. Auch Fragestellungen, wie sich AI Literacy auf bspw. das Vertrauen der Nutzenden in KI auswirkt, sind relevant.

Im Rahmen dieses Themas sind sowohl qualitative als auch quantitative Methoden denkbar und passend. Die jeweiligen Abschlussarbeiten sollen unterschiedliche Schwerpunkte verfolgen und einzeln verfasst werden, jedoch ist eine gegenseitige Unterstützung in der Datenerhebung möglich.

DeVito, M. A. (2021). Adaptive folk theorization as a path to algorithmic literacy on changing platforms. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 5(CSCW2), 1–38.  https://doi.org/10.1145/3476080

Rainie, L. & Anderson, J. (2017). Code-dependent: Pros and cons of the algorithm age. Policy Commons. https://policycommons.net/artifacts/618042/code-dependent/1598940/

Bei Interesse an diesem Thema schreiben Sie eine Mail von Ihrem Studierenden-Account an Nur Cetinkaya (nur.cetinkaya@uni-due.de) und Antonia Rosada (antonia.rosada@uni-due.de).

KI wird heutzutage vielseitig eingesetzt und unterstützt Menschen in ihrem Alltag, sei es durch recommendation algorithms beim Musik hören, Filme gucken und Shopping, Sensoren beim autonomen Fahren, oder deep-learning algorithms in der medizinischen Diagnostik. Dass eine angebrachte Nutzung sichergestellt werden kann und Menschen KI nicht zu viel, aber auch nicht zu wenig vertrauen, ist eine Frage der Kommunikation (Liao & Sundar, 2022). Doch wie sollte eine KI-Anwendung Fähigkeiten und Limitation kommunizieren? Eine Möglichkeit wird in KI-Gütesiegeln gesehen, die schon in der Konsumforschung oder im IT Bereich eingesetzt werden. Empirische Arbeiten zur Wirkung von KI-Gütesiegeln gibt es jedoch wenige. Folglich soll in dieser Abschlussarbeit der Einsatz von KI-Gütesiegeln getestet werden. In einem 2x2 Design soll die Reliabilität eines Systems (hoch vs gering) und der Effekt eines Gütesiegels (Siegel vs. kein Siegel) experimentell betrachtet werden.

Bei Interesse an diesem Thema schreiben Sie eine Mail von Ihrem Studierenden-Account an Dr. Magdalena Wischnewski (magdalena.wischnewski@tu-dortmund.de).

Technologien entwickeln sich ständig weiter und Innovationen werfen fortwährend neue Fragen auf. Daraus entsteht der Bedarf an Forschung, die sich näher mit sozialpsychologischen Faktoren befasst, die die Technologieakzeptanz beeinflussen. Die Abschlussarbeit hat zum Ziel, eine Analyse der sozialpsychologischen Mechanismen durchzuführen, die die Akzeptanz von neuartigen Technologien (positiv) verändern. Im Mittelpunkt sollten Strategien zur Förderung dieser Akzeptanz stehen, die auf einem fundierten Verständnis der menschlichen Einstellungen, sozialen Normen und individuellen Bedürfnisse basieren. Die Untersuchung wird sich auf die Entwicklung effektiver Maßnahmen konzentrieren, die sowohl technologische Innovationen als auch menschliche Interaktionen berücksichtigen. Thematische Schwerpunkte umfassen unter anderem die Rolle von Vertrauen, sozialer Einfluss, Kommunikation und partizipativer Entscheidungsfindung bei der Gestaltung erfolgreicher Strategien zur Technologieakzeptanz. Diese Forschung soll nicht nur Einblicke in die Dynamik der Akzeptanzförderung bieten, sondern auch konkrete Empfehlungen präsentieren, um den erfolgreichen Einsatz neuartiger Technologien zu erleichtern.
Die Forschung im Bereich der Technologieakzeptanz kann sich auf innovative Technologien wie künstliche Intelligenz, nachhaltige Energiequellen, verbesserte Brain-Computer-Interfaces, innovative Robotiklösungen oder neuartige Ansätze in der Neurotechnologie konzentrieren. Gleichzeitig besteht die Möglichkeit, eigene Vorschläge zu bisher weniger erforschten Technologien einzubringen, um eine individuelle und wegweisende Abschlussarbeit zu gestalten.

Bei Interesse an diesem Thema schreiben Sie eine Mail von Ihrem Studierenden-Account an Gina Goebel (gina.goebel@uni-due.de).

Sollten Sie Interesse haben, Ihre Abschlussarbeit im Bereich Sozialpsychologie: Medien und Kommunikation zu schreiben, wenden Sie sich gerne an unser Team.