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Der Aufstieg der Algorithmen
Algorithmen - Abfolgen klar definierter Einzelschritte, die ein Computer zur Erfüllung bestimmter Aufgaben durchführt – erobern das Alltagsleben. Dank des rasanten Fortschritts auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) sind Algorithmen in der Lage, Sprache zu verstehen, selbst zu sprechen und schnell aus Erfahrungen zu lernen. Sie bewältigen immer schwierigere Aufgaben, von der Diagnose komplexer Krankheiten über das Steuern von Fahrzeugen bis hin zur Rechtsberatung. Algorithmen können sogar scheinbar subjektive Aufgaben erledigen, wie z. B. das Erkennen von Emotionen in Gesichtsausdrücken und dem Tonfall von Stimmen. Obwohl einige Algorithmen selbst Experten übertreffen, bleiben viele Konsumenten skeptisch: Ist es nicht doch besser, sich auf Menschen als auf Algorithmen verlassen?
Nach bisherigen Erkenntnissen tendieren Menschen dazu, einem menschlichen Entscheidungsträger gegenüber einer Maschine den Vorzug zu geben, auch wenn dies zu objektiv schlechteren Ergebnissen führt. Unsere Forschung gibt jedoch Aufschluss darüber, wann und warum Konsumenten Algorithmen bereitwilliger nutzen, und wie Marketingspezialisten deren Einsatz fördern können.

Die Algorithmus-Skepsis der Konsumenten
Konsumenten hegen vor allem deshalb ambivalente Gefühle gegenüber Algorithmen, weil sie diese nur mit bestimmten Fähigkeiten assoziieren. Viele neigen zur Annahme, dass Maschinen grundsätzlich keine emotionalen oder intuitiven menschlichen Fähigkeiten besitzen. Logik und Rationalität werden sowohl Menschen als auch Maschinen zugeschrieben, in Bezug auf affektive oder emotionale Aspekte werden Maschinen jedoch nicht als menschenähnlich wahrgenommen. Daher gehen Konsumenten oft davon aus, dass Algorithmen weniger effektiv bei Aufgaben sind, für die man Intuition oder Feinfühligkeit benötigt. Da man eine Technologie nur dann einsetzt, wenn man von ihrer Wirksamkeit überzeugt ist, bevorzugen Konsumenten in solchen Anwendungsfällen eher menschliche Problemlöser. Ob Konsumenten auf Algorithmen vertrauen oder nicht, hängt also von der Art der zu erfüllenden Aufgabe ab, aber auch davon, wie man den Algorithmus präsentiert. Indem man sowohl die Aufgabe als auch den Algorithmus entsprechend beschreibt, kann man gemäß unseren Forschungsergebnissen das Vertrauen in Algorithmen und deren Akzeptanz fördern.

Das Vertrauen in Algorithmen hängt von der Art der Aufgabe ab
Vertrautheit, Tragweite und die wahrgenommene Objektivität einer Aufgabe und Entscheidung sind wichtige Einflussfaktoren auf die Nutzungsbereitschaft von Algorithmen. Generell verlassen sich Konsumenten eher auf Algorithmen, die sie bereits kennen. So werden beispielsweise algorithmusbasierte Filmempfehlungen auf Netflix geschätzt und gern genutzt. Konsumenten verlassen sich auch ohne große Bedenken auf Algorithmen, die ihnen am Smartphone eine Route empfehlen. Nutzungsbereitschaft und Vertrauen steigen generell mit zunehmenden positiven Erfahrungen.
Ein weiteres Akzeptanzkriterium ist die mögliche Tragweite von Entscheidungen, wie zum Beispiel bei der Diagnose oder Behandlung einer Krankheit. Wenn solche Aufgaben fehlerhaft ausgeführt werden, haben sie schwerwiegendere Folgen als andere Anwendungsmöglichkeiten mit weniger weitreichenden Konsequenzen. Aufgrund der generell vorherrschenden Skepsis verlassen sich Konsumenten daher eher auf Algorithmen, wenn weniger auf dem Spiel steht.
Der Schwerpunkt unserer Forschung lag auf einem dritten Merkmal: dem Einfluss der wahrgenommenen Objektivität einer Aufgabe, denn das ist eine Eigenschaft, die aktiv gesteuert werden kann. Unsere Studienreihe zeigte, dass Konsumenten Algorithmen eher bei objektiven Aufgaben vertrauen, die sich auf quantifizierbare und messbare Fakten stützen, als bei subjektiven und interpretationsoffenen Anwendungen, die eher auf einer persönlichen Meinung oder auf Intuition basieren. Objektive Aufgaben werden im Normalfall mit mehr kognitiven Fähigkeiten assoziiert. Daher überlässt man Algorithmen lieber solche Aufgaben, als vermeintlich subjektive, die mit mehr emotionalen Fähigkeiten assoziiert werden. Konsumenten empfinden beispielsweise Datenanalyse oder Routenplanung als sehr objektiv und trauen Algorithmen bessere Ergebnisse zu als menschlichen Experten, während das Gegenteil bei Aufgaben wie der Einstellung von Mitarbeitern oder der Partnervermittlung der Fall ist.
Unsere Forschung zeigt auch, dass die wahrgenommene Objektivität der Aufgabe steuerbar ist. Durch eine entsprechende Beschreibung der Aufgabe kann man einen bestimmten Eindruck verstärken. Bei der Partnervermittlung kann man beispielsweise erläutern, weshalb die statistische Datenanalyse ein besseres Ergebnis fördert. Das lässt die Aufgabe objektiver erscheinen, was wiederum die Bereitschaft der Konsumenten erhöht, für diese Aufgabe Algorithmen zu nutzen. 

Vertrauen hängt auch davon ab, wie der Algorithmus wahrgenommen wird
Wie bereits erwähnt, glauben die Konsumenten an kognitive Fähigkeiten von Algorithmen, nicht aber an deren „Soft Skills“. Diese trauen sie nur Menschen zu, auch wenn dies immer weniger zutrifft. Mit dem Fortschritt in der KI können immer mehr Algorithmen auch Aufgaben ausführen, die typischerweise mit Subjektivität und Emotion assoziiert werden. Maschinen können zum Beispiel bereits hochbezahlte Gemälde erstellen, ansprechende Gedichte und Musik schreiben, vorhersagen, welche Lieder Hits werden, und sogar menschliche Emotionen anhand des Gesichtsausdrucks und des Tonfalls richtig erkennen. Auch wenn Algorithmen diese Aufgaben ganz anders bewältigen als Menschen, lassen sie solche Fähigkeiten menschenähnlicher erscheinen. Wenn es also um diese Soft Skills geht, könnte die Reduktion des wahrgenommenen Unterschieds zu Menschen ein Mittel sein, um die Abneigung gegen Algorithmen zu reduzieren und deren Verwendung zu fördern. Insbesondere bei Aufgaben, die als weniger objektiv wahrgenommen werden, erscheinen derartige Maßnahmen zielführend.