Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt unseren Alltag in mannigfaltiger Weise: Automatisierte Entscheidungsalgorithmen sortieren und filtern, was wir online wann sehen, Hochschulen und Unternehmen nutzen KI-Tools, um Studierende und neue Mitarbeiter:innen auszuwählen, Kredite werden anhand von algorithmenberechneten Scores vergeben, KI-Apps sollen Krankheiten erkennen, autonomes Fahren erhält Einzug in den Verkehr und nicht zuletzt folgt auch Politik KI-basierten Entscheidungen. All dies birgt neben großen Potentialen auch individuelle und gesellschaftliche Risiken, wie bspw. Datenmissbrauch, Diskriminierung und Benachteiligung von einzelnen Bürger:innen, der Verlust von Arbeitsplätzen oder unklare Verantwortlichkeiten bei KI-basierten Entscheidungen.
Anhand einer quantitativen empirischen Studie sollen insbesondere die Risikoperzeptionen von Bürger:innen hinsichtlich des Einsatzes von KI in unterschiedlichen Domänen untersucht werden. Zudem liegt ein Fokus des forschungspraktischen Kurses darauf, Einflussfaktoren auf die Risikoperzeptionen zu analysieren und sich gemeinsam zu überlegen, wie Bürger:innen auf die Herausforderungen im Umgang mit KI adäquat vorbereitet werden können. Die Studierenden durchlaufen dabei den gesamten Forschungsprozess: von einer selbstständig formulierten Fragestellung, ihrer theoretischen Fundierung sowie Relevanzbegründung, über die eigene Konzeption der Studie bis hin zur Datenerhebung, -auswertung und -analyse (mit R und/oder SPSS). Am Ende des Semesters werden die Studierenden ihre Ergebnisse im Seminar präsentieren und das Forschungsseminar mit einem Forschungsbericht abschließen.
Voraussetzungen: Abgeschlossene Methoden- und Statistik-Module im BA
Studienleistung: aktive Teilnahme, Gruppenpräsentationen
Prüfungsleistung: Forschungsbericht (Gruppenarbeit)
- Lehrende/r: Natascha Löffler