Original-URL des Artikels: https://www.golem.de/news/studie-zur-automatisierung-gegenueber-algorithmen-ist-deutschland-eher-skeptisch-1805-134537.html    Veröffentlicht: 23.05.2018 15:13    Kurz-URL: https://glm.io/134537

Studie zur Automatisierung

Gegenüber Algorithmen ist Deutschland eher skeptisch

Algorithmus: Dieser Begriff ist vielen Bürgern in Deutschland anscheinend nicht ganz klar. Das ergibt eine Studie der Bertelsmann-Stiftung. Generell sehen Befragte die Erledigung von Aufgaben durch Software eher als risikoreich an - gerade, wenn über Menschen selbst entschieden wird.

Die Bertelsmann-Stiftung hat eine Studie (PDF) in Deutschland durchgeführt, die die Kenntnis von Bürgern zum Thema Algorithmen erfragt. Das Ziel der Fragestellung war herauszufinden, wie bewusst sich Menschen des Einflusses von Algorithmen in verschiedenen Lebensbereichen sind und wie skeptisch sie diesen gegenüberstehen. Dabei kam heraus, dass 45 Prozent der befragten Bürger sich nichts unter dem Begriff Algorithmus vorstellen können. Außerdem hat sich dabei nicht bestätigt, dass Befragte den Begriff mit einer Gefährdung der Privatsphäre in Verbindung bringen. Für die Studie wurden 1.221 Personen repräsentativ befragt.

Männer können den Begriff Algorithmus anscheinend eher zuordnen als Frauen. 67 Prozent der Männer kennen dessen Bedeutung, während es bei Frauen etwa 54 Prozent sind. Auch die Schulbildung spielt eine Rolle: Die Mehrheit der befragten Abiturienten konnte sich etwas unter Algorithmen vorstellen, bei den Befragten mit Volks- oder Hauptschulabschluss gilt das nur für 13 Prozent. 72 Prozent haben den Begriff zumindest gehört. Etwa ein Drittel der Befragten hat eine ungefähre Vorstellung von Algorithmen.

Die Frage nach Wissen darüber, in welchen Bereichen Algorithmen eingesetzt werden, scheinen viele nicht genau beantworten zu können. Etwa der Hälfte der Befragten ist dabei klar, dass Software beispielsweise für personalisierte Werbung, Dating-Apps und Gesichtserkennung automatisierte Prozesse durch Algorithmen durchführen. Allerdings wird auch bei der Diagnose von Krankheiten und bei der Psychoanalyse von ehemaligen Straftätern darauf zurückgegriffen, was nur 18 Prozent bzw. 28 Prozent der Befragten bekannt ist.

Das Risiko überwiegt den Nutzen

Interessanterweise sehen mehr Befragte eher ein Risiko als einen Nutzen beim Einsatz von Algorithmen und bei der Automatisierung von Prozessen: 36 Prozent geben das an. 18 Prozent sehen mehr Chancen. Der überwiegende Anteil (46 Prozent) ist jedoch eher neutral eingestellt und benennt sowohl Risiken als auch Chancen. Begriffe wie Fortschritt und Genauigkeit fallen dabei mehr als der Hälfte der Befragten ein. Aber auch Einschätzungen wie "unheimlich" und "unverständlich" und "Kontrollverlust" sind mit knapp 40 Prozent vertreten.

Das zeigt, wie zwiespältig die Bevölkerung anscheinend den Algorithmen und der Automatisierung gegenübersteht. Der generelle Trend dabei ist: Je mehr Leute darüber Bescheid wissen, desto positiver ist die Einstellung und umgekehrt. Allerdings scheinen selbst Kenner von Algorithmen, beispielsweise Entwickler selbst, dem Thema gegenüber gespalten zu sein.

Computer sollen gerade im nahen Kontakt mit Menschen keine eigenständigen Entscheidungen treffen. Bei der Straftäterbeurteilung lehnen 54 Prozent der Befragten eine Analyse durch Algorithmen sogar komplett ab. Auch bei Bewerbungsverfahren sind es fast die Hälfte, während Krankheitsdiagnosen durch Computer von 40 Prozent abgelehnt werden.

Eine Erkenntnis zieht die Bertelsmann-Stiftung aus der Studie: "Es bedarf einer intensiven gesellschaftlichen Debatte und Aufklärung über den Einsatz von Algorithmen sowie ihre konkreten Chancen und Risiken. Ein besseres Verständnis und aufgeklärter Umgang mit Algorithmen ist nicht nur in der Bevölkerung, sondern auch in Politik und Verwaltung dringend nötig", heißt es im Dokument. Um dies zu erreichen, könnten Initiativen wie Algorithm Watch helfen. Ein prominentes Projekt dieser Gruppe ist Openschufa, das mithilfe von freiwillig abgegebenen Schufadaten dessen Berechnungsgrundlage konstruieren und ergründen will.  (on)


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