Einfluss des Zuverlässigkeitsgrades einer automatisierten Entscheidungsunterstützung auf die Performanz bei der Beurteilung kritischer Situationen mit unterschiedlicher Komplexität

Die folgende Bachelorarbeit untersucht den Einfluss des Zuverlässigkeitsgrades einer automatisierten
Entscheidungsunterstützung auf die Performanz bei der Beurteilung kritischer
Situationen mit unterschiedlicher Komplexität. Automatisierte Entscheidungsunterstützungssysteme
werden zunehmend häufiger in sicherheitskritischen Kontexten eingesetzt um die
menschliche Entscheidungsfindung zu optimieren und unterstützen. In vorheriger Forschung
konnte gezeigt werden, dass die Komplexität der zu bewertenden Situationen einen Einfluss
auf die Entscheidungsfindung bei der Unterstützung durch automatisierte Entscheidungsunterstützungssysteme
hat. Im Rahmen einer Labor-Studie wurden die Daten von N = 45 Teilnehmenden
erhoben, die jeweils einer von drei Gruppen zugewiesen wurden. Ihnen wurde
eine visuelle Suchaufgabe präsentiert, bei deren Bewertung sie entweder keine Unterstützung
bei der Bewertung der Situationen, Unterstützung durch ein automatisiertes Entscheidungsunterstützungssystem
mit niedriger Reliabilität (75 %), oder Unterstützung durch eines mit
hoher Reliabilität (95 %) erhielten. Die abhängigen Variablen umfassten die Akkuratheit der
Targetdetektion und der Targetlokalisation. Die Ergebnisse zeigten, dass durch automatisierte
Entscheidungsunterstützungssysteme die Performanz teilweise signifikant verbessert werden
kann. Zudem hatte die Situationskomplexität einen signifikanten Einfluss auf die Performanz.
Die Analyse der Interaktion zwischen der Situationskomplexität und des Zuverlässigkeitsgrades
der Unterstützungssysteme ergab in Situationen mit einer hohen Komplexität eine teilweise
signifikante Verbesserung der Performanz. In weniger komplexen Situationen gab es keine
signifikante Verbesserung.