In algorithmischen Entscheidungsumgebungen trifft der Mensch Entscheidungen unter Unsicherheit auf Basis von Informationen, die für ihn mithilfe von Algorithmen personalisiert wurden (z.B. Scoring-Werte, soziale Netzwerke). Ausgehend von ihren Eigenschaften, wie wirken sich algorithmische Entscheidungsumgebungen (1) auf das Entscheiden, Verständnis und Gedächtnis aus, (2) wie dargestellt, ermöglichen sie eine informierte Nutzung, und (3) welche Kompetenzen sind für eine kontrollierte Auseinandersetzung erforderlich? Wir erforschen psychologische Voraussetzungen, damit Bürger*innen, algorithmische Entscheidungsumgebungen individuell oder durch Regulation kontrollieren können.
Beispielarbeiten
Rebitschek, F. G., Carella, A., Kohlrausch-Pazin, S., Zitzmann, M., Steckelberg, A., & Wilhelm, C. (2025). Evaluating evidence-based health information from generative AI using a cross-sectional study with laypeople seeking screening information. npj Digital Medicine, 8, 343, 1-8. https://doi.org/10.1038/s41746-025-01752-6.
Wilhelm, C., Steckelberg, A, & Rebitschek, F. G. (2025). Benefits and harms associated with the use of AI-related algorithmic decision-making systems by healthcare professionals: a systematic review. The Lancet: Regional Health Europe, 48, 101145. https://doi.org/10.1016/j.lanepe.2024.101145.
Wilhelm, C., Steckelberg, A., & Rebitschek, F. G. (2024). Is artificial intelligence for medical professionals serving the patients? Protocol for a mixed method systematic review on patient-relevant benefits and harms of algorithmic decision-making. BMC Systematic Reviews, 13(228), 1-10. https://doi.org/10.1186/s13643-024-02646-6.
Rebitschek, F. G., Gigerenzer, G., & Wagner, G. G. (2021). People underestimate the errors made by algorithms for credit scoring and recidivism prediction but accept even fewer errors. Nature Scientific Reports. 11: 20171. https://doi.org/10.1038/s41598-021-99802-y.
Rebitschek, F. G., Gigerenzer, G., Keitel, A., Sommer, S., Groß, C., & Wagner, G. G. (2021). Acceptance of criteria for health and driver scoring in the general public in Germany. PLOS ONE. 16(4): e0250224. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0250224.
Rebitschek, F. G., & Wagner, G. G. (2020). Zur Akzeptanz von assistiven Robotern im Pflege- und Gesundheitsbereich: Repräsentative Daten zeichnen ein klares Bild für Deutschland [Acceptance of assistive robots in the field of nursing and healthcare : Representative data show a clear picture for Germany]. Zeitschrift für Gerontologie und Geriatrie, 53, 637–643. https://doi.org/10.1007/s00391-020-01780-9.
Rebitschek, F. G., & Gigerenzer, G. (2020). Einschätzung der Qualität digitaler Gesundheitsangebote: Wie können informierte Entscheidungen gefördert werden? [Assessing the quality of digital health services: How can informed decisions be promoted?] Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz, 63(6), 665-673. https://doi.org/10.1007/s00103-020-03146-3.