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      Einsatz eines virtuellen Kollaborators in analogen & digitalen Workshops im organisationalen Kontext

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          Abstract

          In dieser Studie stellen wir Unterschiede und Gemeinsamkeiten in der analogen sowie digitalen Zusammenarbeit hinsichtlich eines virtuellen Kollaborators (VK) dar. Konkret beobachten wir eine Kreativeinheit in einem Industrieunternehmen sowohl in der analogen als auch in der digitalen Durchführung kollaborativer Workshops. Aus den daraus resultierenden Herausforderungen und Anforderungen, die wir anhand von Interviews erheben, leiten wir Designprinzipien an einen VK ab und ziehen einen Vergleich. Gemeinsamkeiten bestehen darin, den Teilnehmenden zusätzliche Informationen und kreativen Input aus internetbasierten Quellen zu liefern. Unterschiede bestehen in der administrativen Vor- und Nachbereitung der jeweiligen Workshops sowie in der Art der Beeinflussung kollaborativer Arbeit. Während bei der digitalen Durchführung eher die Perspektiverweiterung im Vordergrund steht, ist es bei der analogen Durchführung die Ausbalancierung der Redebeiträge. Spezifika stellen sich darüber hinaus für die digitale Durchführung bei der Vernetzung der Teilnehmenden sowie beim Umgang mit digitalen Werkzeugen.

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          Machines and Mindlessness: Social Responses to Computers

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            Algorithm aversion: people erroneously avoid algorithms after seeing them err.

            Research shows that evidence-based algorithms more accurately predict the future than do human forecasters. Yet when forecasters are deciding whether to use a human forecaster or a statistical algorithm, they often choose the human forecaster. This phenomenon, which we call algorithm aversion, is costly, and it is important to understand its causes. We show that people are especially averse to algorithmic forecasters after seeing them perform, even when they see them outperform a human forecaster. This is because people more quickly lose confidence in algorithmic than human forecasters after seeing them make the same mistake. In 5 studies, participants either saw an algorithm make forecasts, a human make forecasts, both, or neither. They then decided whether to tie their incentives to the future predictions of the algorithm or the human. Participants who saw the algorithm perform were less confident in it, and less likely to choose it over an inferior human forecaster. This was true even among those who saw the algorithm outperform the human.
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              Machines as Teammates: A Research Agenda on AI in Team Collaboration

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                Author and article information

                Contributors
                n-debowski@t-online.de
                tavanapour@informatik.uni-hamburg.de
                bittner@informatik.uni-hamburg.de
                Journal
                Informatik Spektrum
                Informatik Spektrum
                Springer Berlin Heidelberg (Berlin/Heidelberg )
                0170-6012
                1432-122X
                6 May 2021
                6 May 2021
                : 1-8
                Affiliations
                [1 ]Gliesmaroder Straße 103, 38106 Braunschweig, Deutschland
                [2 ]GRID grid.9026.d, ISNI 0000 0001 2287 2617, Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Informatik, , Universität Hamburg, ; Vogt-Kölln-Straße 30, 22527 Hamburg, Deutschland
                Article
                1361
                10.1007/s00287-021-01361-z
                8101334
                72b87df9-25d5-47b3-bdd8-f64c53cc3d0e
                © The Author(s) 2021

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                History
                : 15 April 2021
                Funding
                Funded by: Universität Hamburg (1037)
                Categories
                Hauptbeitrag

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