Mein Forschungsschwerpunkt liegt auf der Psychologie der Digitalisierung und moderner Technologien. Ziel ist es, mit exzellenter psychologischer Forschung einen Beitrag zur Bewältigung gesellschaftlicher Veränderungen und Herausforderungen zu leisten, die durch die fortschreitende Digitalisierung und die Entwicklung von KI-basierten Systemen vorangetrieben werden. Hierfür darf KI nicht als reiner oder optimierter Ersatz für den Menschen betrachtet werden, sondern sollte als unterstützendes Werkzeug für menschliche Aktivitäten verstanden werden. Um dies zu realisieren, müssen die Menschen in die Lage versetzt werden, KI sinnvoll, produktiv und gewinnbringend einzusetzen.

Bisherige Forschung

In den vergangenen zwei Jahren habe ich die Akzeptanz und Wahrnehmung moderner Technologien (z.B. KI: Hudecek et al., 2024; Blockchain: Hudecek et al., under review.; Smartphones: Hudecek et al., 2023a) in verschiedenen Kontexten untersucht (z.B. Gesundheitswesen: Gaube et al., 2023; Organisationen: Hudecek et al., 2023b, S. 2.768, Hudecek & Grünwald, in prep.; Finanzen: Hudecek & Böhm, in prep.). Ein wichtiger Meilenstein war die erfolgreiche Einwerbung eines Drittmittelprojekts (Projektvolumen: 451.998,60 €) zum Thema autonomes Fahren im Kontext von autonomen Shuttlebussen. Der Schwerpunkt unserer Forschung lag dabei auf der Akzeptanz, Einstellung und Nutzungsabsicht der Fahrgäste gegenüber autonomen Shuttle-Bussen (z.B. Schandl et al. 2023a, 2023b).

Digitalisierung und künstliche Intelligenz

Die Ergebnisse meiner Forschung zur Akzeptanz von KI demonstrieren u.a., dass die Wahrnehmung der Menschen sehr kontextspezifisch ist. So zeigen die Daten eines 2×3 szenariobasierten Experiments (N=266), dass Menschen den Rat von menschlichen Ärzten einer KI vorziehen, wenn es um ihre eigene Situation geht. Im Gegensatz dazu machten die Teilnehmer keinen Unterschied zwischen Mensch oder KI, wenn es darum ging, die Situation einer durchschnittlichen Person zu beurteilen (Hudecek et al., 2024).

Beim Thema Geldanlage ergibt sich jedoch ein anderes Muster (N=360): In diesem Fall ist es den Menschen egal, ob sie von einem Menschen oder einer KI beraten werden. Entscheidend ist vielmehr, ob ein Gewinn (positive Bewertung sowohl des menschlichen als auch des KI-Beraters) oder ein Verlust (negative Bewertung sowohl des menschlichen als auch des KI-Beraters) erzielt wird (Hudecek et al., in prep.).

Was den organisatorischen Kontext betrifft, so ergaben zwei Studien, in denen KI-gestütztes Feedback mit menschlichem Feedback (N=491; Hudecek & Grünwald, in prep.) und Entscheidungen menschlicher Recruiter mit KI-gestützten Recruitern (N=379; Hudecek et al., 2023b, S. 2.768) verglichen wurden, wiederum ein allgemeineres Muster: Positives Feedback und Einstellungsentscheidungen, die von einer menschlichen Quelle bereitgestellt wurden, wurden signifikant besser akzeptiert und als qualitativ hochwertiger bewertet als das entsprechende Feedback oder die Einstellungsentscheidung, die von KI bereitgestellt wurden.

Diese Ergebnisse unterstreichen, dass die Akzeptanz von KI tendenziell kontextspezifisch ist und nicht per se als Algorithmus-Aversion (Dietvorst et al., 2015) oder Algorithmus-Wertschätzung (Logg et al., 2019) betrachtet werden sollte.

Mobilität

Im Rahmen eines Projekts zur Erforschung der Akzeptanz und Nutzungseinstellungen autonomer Shuttle-Busse konnten mein Team und ich verschiedene Fragestellungen empirisch untersuchen. Hierzu standen mit dem „People Mover“ zwei Fahrzeuge zur Verfügung, die unter realen Bedingungen im Gewerbepark in Regensburg getestet werden konnten.

Mittels einer Latent Profile Analysis konnten auf Basis von 16 Indikatorvariablen vier Nutzergruppen identifiziert werden (Schandl et al., 2023a). Die ermittelten Profile unterscheiden sich dabei deutlich in ihren Merkmalen, was aus praktischer Sicht ein zielgruppenorientiertes Vorgehen nahelegt.

In einer weiteren Studie (Schandl et al., 2023b) wurde der Einfluss von psychologischer Distanz auf die Wahrnehmung von autonomen Fahrzeugen untersucht. Dazu wurde die psychologische Distanz in einem 2x2x2 szenariobasierten Experiment (N = 2.114) auf zwei verschiedenen Dimensionen manipuliert. Zudem wurde die Fahrmodalität zu Vergleichszwecken variiert: Die Probanden stellten sich entweder sich selbst oder eine durchschnittliche Person (soziale Distanz) vor, die entweder heute oder in zehn Jahren (zeitliche Distanz) einen traditionellen oder autonomen Bus (Fahrmodalität) benutzt. Unsere Ergebnisse zeigen einen Haupteffekt für die Fahrmodalität und die soziale Distanz, wobei sich eine höhere Nutzungsbereitschaft (engl. intention to use, ITU) für autonome Fahrzeuge und durchschnittliche Personen ergibt. Darüber hinaus konnte ein Interaktionseffekt mit der zeitlichen sozialen Distanz festgestellt werden, wobei dieser gleichermaßen für herkömmliche Busse und autonome Busse gilt. Die Ergebnisse unsere Studien deuten darauf hin, dass die psychologische Distanz die ITU von Bussen im Allgemeinen beeinflusst und nicht spezifisch die autonome Variante. Aus praktischer Sicht sollten autonome Busse daher als zeitlich nah präsentiert und möglichst konkrete, detaillierte Informationen bereitgestellt werden.