When it matters to you: The impact of personal relevance on the evaluation of algorithmic versus human predictions
İnsanların tahminlerine kıyasla algoritmik tahminlerin değerlendirilmesinde kişisel ilginin etkisi
- Tez No: 901436
- Danışmanlar: PROF. DR. ZEYNEP CEMALCILAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Psikoloji, Psychology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Psikoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 40
Özet
Kişisel ve profesyonel yaşamlarımızı çevreleyen yapay zeka algoritmaları hızla gelişiyor olsa da, bu algoritmaların insan yargısına kıyasla üstünlüğü, onların karar verme süreçlerinde kullanılacağını garanti etmemektedir. Basit karar kurallarından yapay zeka sistemlerine kadar farklı gelişmişlik düzeyine sahip algoritmaların kullanımını inceleyen önceki araştırmalar, hem algoritmalardan kaçınılması hem de takdir edilmesi olgularını uzun süredir tartışmaktadır. İnsanların algoritmalara yönelik beklenti ve tepkilerinin farklı koşullar altında önemli ölçüde değiştiği görülmüştür. Çalışmalar daha çok algoritma tasarımı ile bireysel faktörler arasındaki etkileşime odaklanmış, kararın verildiği görevle ilgili değişkenlerin rolü üzerine yeterince durulmamıştır. Hissedilen İlişkililik Teorisini (Celsi & Olson, 1988) temel alan bu çalışma, bir göreve duyulan ilgi düzeyinin, bir yapay zeka algoritmasına veya bir insan grubuna ait olduğu söylenen tahminlerin algılanan doğruluğunu nasıl etkilediğini incelemektedir. Katılımcılar (n = 78) üç gruptan birine atanmış ve yapay zeka algoritması, önceki katılımcılar ya da belirsiz bir kaynak (kontrol grubu) tarafından 30 trivia sorusu için yapılan tahminlerin doğruluğunu değerlendirmeleri istenmiştir. Lineer karma model ile yapılan analiz, yapay zeka algoritmasının doğruluk değerlendirmelerinin, özellikle katılımcıların daha fazla ilgi duyduğunu belirttiği konu kategorileri için, hem önceki katılımcılar grubundan hem de kontrol koşulundan daha yüksek olduğunu göstermiştir. Bu sonuç, insanların yapmakta olduğu göreve daha fazla ilgi duyduğunda tahminlerin kaynağından daha fazla etkilendiklerini ve bunun da yapay zeka algoritmaları ve diğer kaynaklara dair yargılarını şekillendirdiğini göstermektedir. Son olarak, ulaşılan bulguaların genellenebilirliği tartışılmış ve insan-algoritma etkileşimi araştırmaları için gelecekteki olası yönler sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Although AI algorithms that surround our personal and professional lives are improving even further, the use of algorithmic predictions and recommendations in decision-making tasks is not solely guaranteed by their superior capabilities compared to humans. Previous research examining a range of algorithms, varying in complexity from simple decision rules to advanced AI systems, has long discussed the phenomena of both algorithm aversion and appreciation. Findings reveal that people's expectations and reactions to algorithms substantially vary under certain circumstances. Studies have primarily focused on the interaction between algorithm design and individual factors and lacked research on the role of task-related variables. Applying the Theory of Felt Involvement (Celsi & Olson, 1988), this study examines how the level of interest in a task affects the perceived accuracy of predictions that are presented as originating from an AI algorithm or a group of individuals. Participants (n = 78) were randomly assigned to one of three groups and asked to rate the accuracy of predictions for 30 trivia questions provided by one of the following sources: (a) the AI algorithm, (b) previous participants, and (c) the ambiguous source (control group). Analysis with a linear mixed-effects model showed that the accuracy ratings for the AI algorithm were higher than those for both the group of previous participants and the control condition, especially when predictions were made for subject categories participants indicated a higher felt interest. This finding suggests that the influence of the source on perceived prediction accuracy was more pronounced for questions with higher interest levels. We discuss the generalizability of our findings and provide possible future directions for human algorithm interaction research.
Benzer Tezler
- Otomatik vezne makinaları (ATMs) ve uygulamaları
Autamated teller machines (ATMs) and applications
A. C. BANU ÇAĞLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
BankacılıkMarmara ÜniversitesiBankacılık Ekonomisi ve İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METE DOĞRUER
- The significance and the contribution of 6+1 traits of writing to the success of the students in writing courses in English language teaching
Yazmanın 6+1 özelliğinin İngilizce öğretiminde yazılı anlatım derslerindeki öğrenci başarısına katkısı ve önemi
ÖZLEM YAZAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesiİngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PAŞA TEVFİK CEPHE
- İşsizlik sigortası ve uygulanmasında karşılaşılan sorunlar ve aksamalar
Problems and disruptions in unemployment insurance and implementation
GONCA AYAS
- Emotional intelligence appliedin efficient decision making process
Başlık çevirisi yok
ENİS ATA IŞIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
PsikolojiNational School of Political and Administrative Studies SNSPADR. SERGİU STAN
- Psikolojik taciz; öğretim elemanlarına yönelik bir araştırma
Mobbing; a research on academicians
TUTKU SEÇKİN ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
İşletmeGalatasaray Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JALE MİNİBAŞ POUSSARD