Ein Autorenteam um L3S-Mitglied Prof. Dr. Avishek Anand gewann den Best Student Paper Award auf der 8. AAAI-Konferenz über Human Computation and Crowdsourcing (HCOMP 2020), die vom 25. bis 29. Oktober virtuell im Niederländischen Institut für Ton und Bild in Hilversum, Niederlande, stattfand.

Die Arbeit untersucht, wie sich die Einführung eines Entscheidungsunterstützungssystems (DSS) auf die Mensch-Mensch-Interaktionen auswirkt. Die Autoren zeigten, dass die Einführung eines Black-Box-Modells für maschinelles Lernen die Wirksamkeit der menschlichen Zusammenarbeit und die allgemeinen Marktergebnisse erhöht, indem sie diese Interaktionen im Kontext eines Verhandlungsszenarios untersuchten. Interessanterweise stellten sie fest, dass die Benutzer die Ratschläge des Systems nicht immer akzeptieren und dadurch sein volles Potenzial nicht ausschöpfen. Wirtschaftliche Gewinne wurden ausschließlich durch verbesserte Benutzerentscheidungen erzielt. Personen, die selbst kein DSS besitzen, wurden anspruchsvoller, wenn sie erfahren, dass ihr Gegenüber die Möglichkeit hat, ein DSS zu nutzen. Sie stellen auch fest, dass Modelle des maschinellen Lernens mit Erklärungen die Systemnutzung erhöhen, aber nicht zu einem höheren Systemvertrauen oder besseren Marktergebnissen führen. Die Wahrnehmung von Unfairness seitens derjenigen, die kein System zur Verfügung haben, wird jedoch durch eine erhöhte Interpretierbarkeit gemildert.

https://ojs.aaai.org/index.php/HCOMP/article/view/7462