Kategorie-Archiv: Menschliches Verhalten

Mobocratic Algorithms: Could Social Media be a Threat to Democracy? #chi2016

Am dritten Tag der CHI 2017 in Denver wurde es dann politisch. Der Internetaktivist Wael Ghonim, der 2011 durch seinen aktiven Einfluss auf die Revolution in Ägypten über Facebook bekannt wurde, sprach über die positiven und negativen Effekte, die soziale Medien auf das politische Geschehen und die Demokratie haben können. 

Soziale Medien haben ihre positiven Seiten. Es ist einfacher Gleichgesinnte zu finden und sich als Gruppe Gehör zu verschaffen. Es gibt nicht mehr den einen leicht manipulierbaren Hauptkanal für Informationen. Informationen verteilen sich über eine Vielzahl von Kanälen. Auf der negativen Seite ermöglichen soziale Medien durch ihre extreme Personalisierung der Inhalte politische Propaganda. Die Mechanismen von gezielter und personalisierter Werbung wurden und werden für dunkle Werbekampagnen genutzt. So soll Trump über diesen Weg gezielt Falschinformationen über Clinton an deren Wähler verteilt haben, die dann dazu führten, dass diese ihn wählten. Die Algorithmen ermöglichen heute politische Propaganda in der durch gezielte Falschinformationen demokratische Entscheidungen beeinflusst werden. Er bezeichnet diesen Effekt als Mobocracy (rule by the mob; the mob as a ruling class). 


Die Algorithmen von sozialen Medien sind auf User Engagement optimiert, dass soziale Medien User Engagement und Produktnutzung über Werbung monetarisieren. Die Algortihmen fördern es auf der einen Seite, dass Anwender mehr davon sehen, was sie interessiert und was sie hören wollen. Anwender werden dadurch zum anderen aber in Echo Chambers gefangen, in denen sie nur noch ihre eigenen Meinung wiederholt hören. Die Algorithmen der sozialen Medien belohnen Sensationsmeldungen und Trollen mehr als eine echte kritische und sachliche Auseinandersetzung mit Themen. Er hat die Erfahrung gemacht, dass beispielsweise Schimpfworte deutlich mehr Aufmerksamkeit bringen, als sachliche Berichterstattung. Die Süße der Sensationsmeldungen verleitet Menschen dazu Junk-Informationen zu bevorzugen. Da die klassischen Medien mit diesen Effekten arbeiten müssen, um zu überleben, sinkt auch die Qualität der journalistischen Berichterstattung. Heutige sozialen Medien incentivieren Narzisten.

Er ging dann auf ein paar Miskonzeptionen ein:

  • Das Zusammenbringen von Menschen ist nicht immer positiv. Es kann dazu führen, dass Menschen mit seltenen extremistischen Ansichten sich einfacher zusammentun können und dadurch an Stärke gewinnen, obwohl die Mehrheit der Gesellschaft diese Ansichten ablehnen.
  • Soziale Medien suggerieren, dass sie die Redefreiheit fördern. In Wirklichkeit sind sie aber nur „Redeverstärker“. 
  • Soziale Medien führen durch das Hervorheben von viel gelikten Beiträgen zu dem Eindruck, dass es sich dabei um legitime Beiträge handelt. Popularität wird mit Legitimität gleichgesetzt.
  • Durch User Research und Human Centered Design wird das negative Verhalten in sozialen Medien gefördert, da nur in Richtung der Kundenbedürfnisse designt wird, ohne die gesellschaftlichen Auswirkungen zu betrachten. („People love to be in der their echo chambers.“)

Er fordert Technologieunternehmen dazu auf sich der gesellschaftlichen Auswirkungen ihrer Produkte mehr bewusst zu werden und die Verantwortung dafür zu übernehmen. Es bedarf neuer Geschäftsmodelle, um die negativen Auswirkungen der werbeorientierten Algorithmen einzudämmen. Technologieunternehmen müssen das Wohlergehen ihrer Anwender  in den Mittelpunkt stellen und weniger danach streben Anwender von ihren Produkten abhängig zu machen.

„Algorithms need to be more meritocrativ, less mobocrativ.“

Er verweist auf eine Entwicklung in der Nahrungsindustrie. Dort müssen Unternehmen mittlerweile ihre Kunden mehr auf ihr Nutzungsverhalten und dessen Auswirkungen, z.B. durch Inhaltsangaben, aufmerksam machen … wenn auch nicht ganz freiwillig.

„Transparency is a right not an option!“

Die Algorithmen von sozialen Medien müssen den Anwendern ihr Nutzungsverhalten und dessen Auswirkungen deutlich transparenter machen als heute. Die Nutzer von sozialen Medien müssen darüber hinaus erkennen können, woher Informationen kommen. Vorallem junge Bürger müssen im Rahmen der politischen Bildung Effekte, wie Fake News, kennenlernen und damit umgehen lernen. 

„Fellow technologists, 

Politicians are in existential crisis. Policy makers are thinking of how to control social media. And we all know where that would take us. Self-regulate, before it’s too late. 

Thanks 

@ghonim“

Response Time when Interpreting Artificial Subtle Expressions are Shorter than with Human-like Speech Sounds #chi2017

Takanori Komatsu (Meiji University) verglich in seinem Beitrag die Reaktionszeit auf aufsteigende bzw. abfallende Beep-Sounds (ASEs – Artificial Subtle Expressions) mit der Reaktionszeit auf menschliche Sprache bei der Interaktion in Spielen. Hintergrund dieser Untersuchung ist, dass Beep-Sounds einfach und kostengünstig erzeugt werden können und sprachlich universell einsetzbar sind. Sie funktionieren seiner Erfahrung nach in fast allen Sprachregionen der Welt.

ASEs are easy to implement, intuitive and universal expressions.

Im Ergebnis der Untersuchung (n=140) zeigte sich, dass Japaner Beep-Sounds in Spielen schneller interpretieren und darauf reagieren können, als auf Sprache.

Drivers With Active Secondary Tasks Need More Time To Transition From Automation #chi2017

Brian Mok (Stanford University) stellte in seinem Beitrag die Ergebnisse eines Versuchs vor, in dem untersucht wurde, wie lange Fahrer von autonomen Fahrzeugen benötigen, um die Kontrolle eines Fahrzeuges wieder zu übernehmen, wenn sie mit einer anderen Tätigkeit intensiv beschäftigt sind.


Der Versuch (n=30) fand in einem Simulator statt. Während sie im Simulator eine kurvige Strecke fuhren spielten sie u.a. ein Jump-and-Run-Spiel. Das Ergebnis in aller Kürze: Abgelenkte Fahrer brauchen zwischen 5 und 8 Sekunden, um die Kontrolle in kritischen Situationen wieder zu übernehmen.

Keeping Users engaged through Feature Updates #chi2017

Zhao Zhao (Carleton University Ottawa) stellte die Ergebnisse einer Studie für Spiele aus dem Bereich Gesundheit und Fitness vor. Die Forschungsfrage der Studie war, welchen Einfluss Spielefunktionen und deren Release-Vorgehen auf das User Engagement haben. Konkret ginge es um eine Anwendung bei der ein Aktivitätstracker und eine mobile Anwendung zu Trainingssessions motivieren sollte. 


Kurz zur Studie: Die Studie dauerte 70 Tage. Die Teilnehmer (n=30) der Studie waren in drei Gruppen unterteilt. In der Basis-Gruppe erhielten die Testpersonen nur die Grundfunktionen. In der Full-Gruppe erhielten die Testpersonen von Anfang an alle Funktionen. In der Update-Gruppe erhielten die Testpersonen über die Laufzeit der Studie hinweg immer wieder neue Funktionen. Über das Update wurden die Testpersonen mittels der Notifications-Funktionen von iOS informiert.
Das zusammengefasste Ergebnis: Motivation, Nutzungsintensität und abgeschlossene Trainingssessions waren in der Update-Gruppe am höchsten. Dabei blieb offen, ob die Notifikationen oder die konkrete neue Funktion den motivierenden Effekt hatte.

How Player Attribution can Broaden our Understanding of Player Experience #chi2017

Ansgar E. Depping (University of Saskatchewan) beschäftigte sich mit der Frage, wie das Verlieren in Spielen gestaltet sein muss, damit es motivierend ist. Seine Ausführungen basierten auf den Attributionstheorien – also wie sich Menschen bestimmte Dinge erklären. Ob das Verlieren in einem Spiel als motivierend erlebt wird, hängt davon ab, wie sich Menschen die Gründe für das Verlieren erklären. Dabei spielen die Aspekte Internalität (Liegt es am Spieler selbst oder an einem äußeren Umstand?), Kontrollierbarkeit (Kann der Spieler den Grund für das Verlieren kontrollieren bzw. beeinflussen?), Stabilität (Wie wahrscheinlich ist es, dass der Grund bei der nächsten Runde wieder zum Verlieren führen könnte?) und Globalität (Ist der Grund genereller Natur oder tritt er nur in einer bestimmten Situation auf?) eine große Rolle. 


Bisher gab es kein Messintrument, um Attribution von Spielern messen zu können. Daher war die Entwicklung eines Game Specific Attribution Questionnaire Teil des Beitrags.

Bei den Studien mit diesem Fragebogen hat auch er hat die Erfahrung gemacht, dass der Schwierigkeitsgrad eines Spieles wenig über die Motivation der Spieler aussagt. Damit ein Spiel trotz Verlieren motivierend ist, müssen die Spieler das Verlieren am besten auf einen Grund zurückführen können, den sie entweder selbst kontrollieren können, der bei der nächsten Runde vielleicht nicht mehr da ist oder der nur in einer bestimmten Situation zum Tragen kommt.

Is Difficulty Overrated? The Effects of Choice, Novelty and Suspense on Intrinsic Motivation in Educational Games #chi2017

Im Beitrag von Derek Lomas (UC San Diego) ging es um die Motivation von Spielern durch den optimalen Schwierigkeitsgrad. Hintergrund der Annahme, dass der Schwierigkeitsgrad einen hohen Einfluss auf die Motivation hat, ist die Flow Theory. Diese besagt, dass Flow – also das restlose Aufgehen in einer Tätigkeit – dann entsteht, wenn eine Balance zwischen der eigenen Fähigkeit und der Herausforderung, die eine Tätigkeit darstellt herrscht. Ist die Herausforderung zu gering, dann wird ein Spiel als langweilig erlebt. Übersteigt die Herausforderung die Fähigkeiten des Spielers wird es als frustrierend erlebt.

Um diese Annahmen zu untersuchen entwickelten sie ein einfaches Schiffe-versenken-Spiel und führten eine entsprechende Studie durch. Bei dieser durften die Spieler entweder den Schwierigkeitsgrad selbst bestimmen oder der Schwierigkeitsgrad wurde zufällig ausgewählt. Er beobachtete, dass Spieler, die sich selbst ihren Schwierrigkeitsgrad heraussuchen konnten, nicht so lange und intensiv spielten, wie Spieler, die mit einem zufälligen Schwierigkeitsgrad konfrontiert wurden. Spieler, die ihren Schwierigkeitsgrad aussuchen konnten, wählten häufiger die niedrigen Schwierigkeitsstufen. Er fand heraus, dass Spieler die kurz vor dem Gewinn standen und dann trotzdem verloren am meisten motiviert waren weiterzuspielen.
Ein weiterer Aspekt der Studie war der Neuigkeitsgrad. Dazu wurden untersucht inwiefern sich die regelmäßige Veränderung im Spiel – konkret verfügbaren unterschiedlichen Schiffe – auf die Motivation auswirken. Hier fand er wenig überraschend heraus, dass Spieler die immer mal wieder neue Dinge präsentiert bekommen am motiviertesten waren. Dabei gilt es einenen mittleren Neuigkeitsgrad zu wählen. Zu häufige Veränderungen sind kontraproduktiv.

Das Gesamtfazit seiner Studie war: Die Motivation hängt mehr vom Neuigkeitsgrad ab, als vom Schwierigkeitsgrad eines Spieles. 

chi2016: „She’ll just grab any device that’s closer“: A Study of Everyday Device & Account Sharing in Households

Bei der Entwicklung von Geräten und digitalen Services für private Haushalte kann nicht davon ausgegangen werden, dass Geräte und Accounts immer nur von einer Person genutzt werden. Daher führte Google ein Studie durch (Inventar, Tagebuch, Interviews), um die gemeinsame Nutzung von Geräten und Accounts in privaten amerikanischen Haushalten zu untersuchen. Ihre Ergebnisse bebilderten sie mit diesen schicken Illustrationen:


Das Ergebnis

Zu den Ergebnissen: Am meisten wird mit dem eigenen Partner oder mit den Kindern geteilt. Die Nutzer nehmen jedoch dabei die Intensität, in der sie Geräte mit anderen teilen, nicht vollständig wahr. Die Studie identifizierte 6 Gründe bzw. Arten von Sharing:

  • Borrowing: Ausleihen, wenn es gerade bequemer oder notwendig ist
  • Mutual: Regelmäßige gemeinsame Nutzung
  • Setup: Anwender lassen sich helfen, wenn sie nicht wissen, wie etwas eingerichtet werden kann
  • Helping: Anwender lassen sich helfen oder tun jemandem einen Gefallen, z.B. ein Foto von jemanden machen
  • Accidental: Anwender teilen ohne es zu wissen, z.B. Wenn sie sich vergessen auszuloggen
  • Broadcasting: Anwender schauen sich gemeinsam auf einem Gerät Inhalte an.

Daraus leiteten die Autoren folgende Empfehlungen ab:

Die detaillierten Ergebnisse sind in der ACM Digital Library verfügbar.