Verbessert Technologie wirklich unsere Entscheidungsfähigkeit?

Anonim

Ein Army-Wissenschaftler hat vor kurzem auf der 26. Konferenz der Association for Computing Machinery über Benutzermodellierung, Anpassung und Personalisierung einen Preis für bestes Papier erhalten, weil er herausgefunden hat, dass die meisten Menschen nicht zwischen einer Benutzeroberfläche und einer guten Wahl unterscheiden können.

Dr. James Schaffer, Wissenschaftler des US Army Research Laboratory bei ARL West, und seine Mitarbeiter an der University of California, Santa Barbara, Drs. John O'Donovan und Tobias Höllerer erhielten den besten Paper Award auf der Konferenz im Juli an der Nanyang Technological University in Singapur.

Macht die Technologie unsere Entscheidungsfähigkeit wirklich besser?

Der Artikel "Trennung der Benutzererfahrung von der Wahlzufriedenheit" geht auf diese Frage ein und vertieft die Theorie, die der Bewertung von Empfehlungssystemen zugrunde liegt, die den Benutzern helfen sollen, eine gute Wahl zu treffen.

Kurz gesagt, Empfehlungssysteme sind künstlich intelligente Algorithmen, die Big Data verwenden, um Verbrauchern zusätzliche Produkte vorzuschlagen, die beispielsweise auf vergangenen Einkäufen, demografischen Informationen oder Suchhistorien basieren. Denken Sie an die Funktion "Personen, die Sie vielleicht kennen", die auf vielen der heutigen Social-Media-Plattformen existiert.

In Empfehlungssystemen wurde angenommen, dass Benutzer sehr komplexe mentale Modelle von Benutzerschnittstellen bilden.

Dies spiegelt sich in aktuellen Benutzererfahrungsmessungen wider, die subjektive Reaktionen auf eine Vielzahl von Systemfunktionen auslösen.

Die neuen Ergebnisse der ARL widersprechen dieser Annahme und zeigen sogar, dass die subjektive Zufriedenheit einer Person mit ihren Entscheidungen stark von ihrem kognitiven Zustand und ihren Eigenschaften beeinflusst wird.

"Benutzererfahrung und Auswahlzufriedenheit können leicht miteinander verschmolzen werden, wenn ein gutes Systemdesign positive Gefühle über eine Erfahrung erzeugt und die Teilnehmer künstlich dazu bringt, gute Entscheidungen zu treffen", sagte Schaffer. "Dies kann zu falschen positiven Situationen führen, in denen die Forscher davon ausgehen, dass aufgrund des Aussehens oder der Benutzerfreundlichkeit des Systems gute Entscheidungen getroffen werden."

Die Autoren schöpften aus der historischen Arbeit über die Wahrnehmung von Glück, um eine Messstrategie zu entwickeln, die diese Verschmelzung besser erklären kann.

Die Armee setzt ihre Anstrengungen fort, die Streitkräfte zu modernisieren, unter anderem mit dem Android Tactical Assault Kit und der Bereitstellung von Mitteln für die Erforschung neuer KI- und maschineller Lernmethoden zur Unterstützung des Führungsstabs.

Es wird erwartet, dass Empfehlungssysteme und andere Formen der KI eine Schlüsselrolle bei der Entscheidungsfindung auf dem Schlachtfeld spielen, aber akademische und unternehmerische Ansätze zum Entwurf solcher Systeme scheitern oft, wenn sie wegen der erhöhten Kosten des Scheiterns ins Spiel gebracht werden.

"Der gegenwärtige Stand der Technik in den Empfehlungssystemen hätte wahrscheinlich die Modernisierung der US-Armee in die falsche Richtung geführt, und die Ergebnisse des Papiers warnen vor jeder Art von subjektiver Bewertung, die beispielsweise bei militärischen Übungen durchgeführt wird", erklärt Schaffer sagte.

Schaffers Forschung bildet die Grundlage für Evaluierungsstrategien, die der Armee helfen können, zwischen leistungssteigernder Technologie und einfach wow-artiger Technologie zu unterscheiden.

Tatsächlich zeigen diese Untersuchungen, dass wir das Gegenteil sehen sollten: Frustration seitens der Entscheidungsträger bedeutet wahrscheinlich, dass etwas erreicht wird.

Schäffer zeigte sich mit der Auszeichnung zufrieden und sieht darin das Versprechen der Open Campus Initiative.

"Diese Forschungsidee wurde erst durch das Gespräch mit einem ARL-Wissenschaftler der Direktion für Forschung und Entwicklung des Menschen, Dr. Benjamin Files, gereift, was meiner Meinung nach den Nutzen der ARL Open Campus-Initiative unterstreicht", sagte Schaffer. "Dieses Papier war auch nur möglich aufgrund einer Zusammenarbeit mit UCSB, die zeigt, dass gute Dinge passieren, wenn ARL mit externen Universitäten zusammenarbeitet. Ich hätte wahrscheinlich nicht die Diskussion gehabt, die die Machbarkeit dieser Idee in einer anderen Umgebung hervorgehoben hat."

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