Algorithmus-Wertschätzung: Laien folgen lieber dem AlgorithmusAlgorithm appreciation: People prefer algorithmic to human judgment

Logg, Minson, Moore · Organizational Behavior and Human Decision Processes · 2019

Laien gewichten einen Rat stärker, wenn er angeblich von einem Algorithmus statt von einem Menschen kommt – das Gegenbild zur viel zitierten Algorithmus-Aversion. Bei Fachleuten (Prognose-Experten) kehrt sich das um, und sie verlieren dadurch an Treffsicherheit.

6,0MFK-Score von 10 · Ergebnis: gemischt

Studiendesign4

Datenbasis5

Unabhängigkeit10

Replikation6

Übertragbarkeit6

Laborexperimente mit gemessenem Verhalten, aber kleinen, künstlichen Aufgaben; der Befund steht in einer gemischten Literatur neben der Algorithmus-Aversion. Die Befundlage ist uneinheitlich oder nur unter Bedingungen gültig. Wie der Score entsteht →

Die Zahlen

6	Zahl der Experimente (Schätzaufgaben, Song-Popularität, Partner-Attraktivität)

Methode: Sechs Experimente, in denen identischer Rat entweder einem Algorithmus oder Menschen zugeschrieben wurde; gemessen wurde, wie stark Teilnehmende ihre eigene Schätzung daraufhin anpassten.
Datenbasis: Sechs Online- und Laborexperimente; Teilnehmerzahlen je Studie im Abstract nicht genannt.
Einschränkungen und häufige Fehlzitate: Gilt für einfache Schätz- und Prognoseaufgaben, nicht für moralische oder sehr persönliche Entscheidungen. Der Effekt schwächt sich ab, wenn Menschen zwischen eigener Einschätzung und Algorithmus wählen müssen. Kein Beleg, dass Kundinnen KI-Empfehlungen im Kaufprozess generell mehr vertrauen.
Interessenlage: keine bekannt (akademisch)
Quelle: https://doi.org/10.1016/j.obhdp.2018.12.005 (kostenpflichtig)

Zitieren

Marketing Facts Kompakt (Hrsg.): „Algorithmus-Wertschätzung: Laien folgen lieber dem Algorithmus“. MFK-Studiendatenbank, Stand 2026-11-08. https://marketing-facts.de/studien/logg-minson-moore-algorithm-appreciation-2019/

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