Wem vertrauen wir mehr
Mensch oder Maschine?
Die Corona-Pandemie hat die Notwenigkeit der Digitalisierung und virtueller Lösungen verdeutlicht. Digitale Berater, die Ratschläge geben und eine individuelle Beratung rund um die Uhr gewährleisten, können hier ansetzen. Eine Herausforderung stellt jedoch das ihnen entgegengebrachte Vertrauen dar, das für eine effektive Kommunikation unerlässlich ist. Was beeinflusst also das Vertrauen in digitale Berater? Zum einen die Gestaltung des Beraters, bei der Anthropomorphismus eine große Rolle zu spielen scheint. So können eine menschliche oder maschinelle Gestaltung von Aussehen und Stimme das Vertrauen in den Berater beeinflussen. In bisherigen Studien konnten jedoch keine konsistenten Ergebnisse dazu gefunden werden, dass Anthropomorphismus das Vertrauen in digitale Artefakte begünstigt. Außerdem trägt hierzu auch die Wahrnehmung von sozialer Präsenz bei. Damit ist das Gefühl von Wärme und menschlicher Nähe gemeint, das auch bei der digitalen Kommunikation entsteht. Zum anderen
ist bei der Mensch-Maschine-Kommunikation auch der Inhalt von Relevanz, insbesondere die Intimität der Themen. Ob Menschen dabei lieber mit Maschinen oder anderen Menschen über intime Themen sprechen, konnte noch nicht erklärt werden. Aus aktuellem Anlass wurde dieser
Aspekt anhand von Ratschlägen zum allgemeinen Wohlbefinden untersucht und stellt somit, nach bisherigem Kenntnisstand, ein neues Forschungsgebiet dar.
Methode
Unsere Studie basiert auf einem experimentellen Design. Dabei wurden das Aussehen und die Stimme des digitalen Beraters sowie die Intimität der Ratschläge experimentell manipuliert, um den jeweiligen Einfluss auf das Vertrauen der Nutzenden erforschen zu können. Dies wurde
anhand eines Online-Experiments untersucht, in dem verschieden gestaltete Roboter präsentiert wurden. Diese unterschieden sich in ihrem Aussehen, das entweder maschinell oder menschenähnlich war, und in ihrer Stimme, die ebenfalls in einer maschinellen oder menschlichen Variante vorlag. Die Überdies wurden drei verschiedene Themen des Wohlbefindens jeweils in einer neutralen und in einer intimen Variante dargelegt. Die Zuschreibungen wurden in einem Pretest getestet. Neben den Konstrukten des Vertrauens, der sozialen Präsenz sowie die Befolgung der Ratschläge, wurden die Kontrollvariablen der Vorerfahrung, Nutzungsintensität sowie demographischen Faktoren untersucht.
Ergebnisse
Den Ergebnissen liegt eine Stichprobengröße von 537 Befragten zugrunde. Die Auswertung zeigte, dass das Aussehen einen Einfluss auf das Vertrauen hatte. Jedoch war dieser Effekt nur bei dem maschinell aussehenden Berater signifikant, indem die Befragten diesem mehr vertrauten. Dieses Ergebnis verlief genau entgegen unserer Vermutung, dass der menschlich gestaltete Berater zu mehr Vertrauen führen würde.
Mit dem Anthropomorphismus geht auch die Wahrnehmung von sozialer Präsenz einher, die den Einfluss auf das Vertrauen daher vermittelt hat. Diese konnte auch den Effekt des Anthropomorphismus, insbesondere des Aussehens, mediieren, sodass sich das Vertrauen erhöhte. Außerdem konnten erstmalige Erkenntnisse zur Intimität von Ratschlägen gewonnen werden. Es zeigte sich, dass die Interaktion zwischen der Stimme, mit der die Ratschläge ausgesprochen werden, und der Intimität der Themen einen Einfluss auf das Vertrauen hat. Das Aussehen spielte dabei jedoch keine Rolle. Zusätzlich wurde deutlich, dass, laut Angabe der Befragten, diese einen neutralen Ratschlag eher befolgen würden, insbesondere, wenn dieser von einer menschlichen Stimme ausgesprochen wird. Ergänzend wurde festgestellt, dass bei einer hohen Nutzungsintensität von virtuellen Assistenten das Vertrauen der Befragten im Allgemeinen positiv beeinflusst wird. Ebenso wirkten sich die Nutzungsintensität und das Aussehen des digitalen Beraters auch auf seine Wahrnehmung als angenehm bzw. unangenehm aus. Insgesamt wurde der menschlich gestaltete Berater als unangenehmer wahrgenommen im Vergleich zu dem maschinell gestalteten.
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Steckbrief
| Titel (deutsch): | Wem vertrauen wir mehr – Mensch oder Maschine? |
| Titel (englisch): | |
| Erhebungszeitraum: | 10/2021 |
| Stichprobe (effektiv): | 537 |
| Stand der Informationen: | 30.11.2021 |