Wenn eine Person erklärt, versucht sie in der Regel zu erkennen, ob ihr Gesprächspartner die Erklärung versteht. Dafür nimmt sie nonverbale Signale des Gegenübers wahr und passt ihre Erklärung gegebenenfalls an. Individuelle und situative Faktoren können diese sozialen Signale beeinflussen. So können Feedback-Signale bei Menschen mit psychischen Erkrankungen oder bei Menschen, die unter Stress stehen, anders ausfallen als bei Personen ohne psychische Erkrankungen in neutralen Situationen. Diese Diversität sollte auch von Systemen mit künstlicher Intelligenz (KI) berücksichtig werden, wenn sie Menschen etwas erklären, so Projektleiterin JProf. Dr. Hanna Drimalla.

Im Teilprojekt A06 beschäftigen sich Forscher*innen aus den Feldern der Psychologie und Informatik mit dieser Herausforderung. Die Forschungsziele lauten:

1. Ein Verständnis dafür entwickeln, wie bei einer Erklärung die sozialen Signale des Gesprächspartners von intra-individuellen (z.B. psychischer Beeinträchtigung) und inter-individuellen (z.B. Stress) Faktoren beeinflusst wird.
2. Die Frage beantworten, wie Modelle, die auf Basis von Daten von Personen ohne psychische Erkrankungen in neutralen Situationen entwickelt wurden, auf inter- und intraindividuelle Unterschiede angepasst werden können.
3. Ein erklärendes KI-System entwickeln, das mit diesen Effekten umgehen kann. In einem ko-konstruktiven Ansatz soll es gemeinsam mit den Gesprächspartnern ein Verständnis für soziale Signale erarbeiten.

Forschungsgebiete: Psychologie, Informatik