Projekt A03: Ko-Konstruktion von Erklärungen mit emotionaler Ausrichtung zwischen KI-Erklärer*in und menschlichen Erklärungsempfänger*innen
Im Projekt A03 beziehen die Forscher*innen den Aspekt der Emotion in den Erklärprozess ein: Wie beeinflussen Emotionen die Wahrnehmung einer KI-Erklärung? Welche Entscheidungen treffen Menschen mithilfe Künstlicher Intelligenz in Risikosituationen? Wie können Erklärungen an den emotionalen Zustand des Menschen angepasst werden? Die Informatiker*innen und Wirtschaftswissenschaftler*innen untersuchen, wie sich Gefühle wie Freude und Furcht auf Verständnisprozesse und Entscheidungen auswirken. Ihr Ziel: ein Modell für eine intelligente Maschine zu entwickeln, die Emotionen erkennt und diese in Erklärprozessen berücksichtigt.
Forschungsgebiete: Informatik, Wirtschaftswissenschaften
Assoziiertes Mitglied
Dr.-Ing. Birte Richter, Universität Bielefeld
Hilfskräfte
Maryam Alizadeh, Universität Bielefeld
Vivien Mercedes Brückmann, Universität Paderborn
Robin Sjard von Collani, Universität Bielefeld
Eldan Huduti, Universität Paderborn
Ayla Luong, Universität Bielefeld
Tetyana Shevchuk, Universität Paderborn
Publikationen
What is Missing in XAI So Far?
U. Schmid, B. Wrede, KI - Künstliche Intelligenz 36 (2022) 303–315.
Which “motionese” parameters change with children's age? Disentangling attention-getting from action-structuring modifications
K. Rohlfing, A.-L. Vollmer, J. Fritsch, B. Wrede, Frontiers in Communication 7 (2022).
An Architecture Supporting Configurable Autonomous Multimodal Joint-Attention-Therapy for Various Robotic Systems
A. Groß, C. Schütze, B. Wrede, B. Richter, in: INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIMODAL INTERACTION, ACM, 2022, pp. 154–159.
Enabling Non-Technical Domain Experts to Create Robot-Assisted Therapeutic Scenarios via Visual Programming
C. Schütze, A. Groß, B. Wrede, B. Richter, in: INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIMODAL INTERACTION, ACM, 2022, pp. 166–170.
The Role of Response Time for Algorithm Aversion in Fast and Slow Thinking Tasks
A. Lebedeva, J. Kornowicz, O. Lammert, J. Papenkordt, in: Artificial Intelligence in HCI, 2023.
RISE: an open-source architecture for interdisciplinary and reproducible human–robot interaction research
A. Groß, C. Schütze, M. Brandt, B. Wrede, B. Richter, Frontiers in Robotics and AI 10 (2023).
EEG Correlates of Distractions and Hesitations in Human–Robot Interaction: A LabLinking Pilot Study
B. Richter, F. Putze, G. Ivucic, M. Brandt, C. Schütze, R. Reisenhofer, B. Wrede, T. Schultz, Multimodal Technologies and Interaction 7 (2023).
Emotional Debiasing Explanations for Decisions in HCI
C. Schütze, O. Lammert, B. Richter, K. Thommes, B. Wrede, in: Artificial Intelligence in HCI, 2023.
Humans in XAI: Increased Reliance in Decision-Making Under Uncertainty by Using Explanation Strategies
O. Lammert, B. Richter, C. Schütze, K. Thommes, B. Wrede, Frontiers in Behavioral Economics (2024).
Human Emotions in AI Explanations
K. Thommes, O. Lammert, C. Schütze, B. Richter, B. Wrede, in: Communications in Computer and Information Science, Springer Nature Switzerland, Cham, 2024.
Towards a Computational Architecture for Co-Constructive Explainable Systems
M. Booshehri, H. Buschmeier, P. Cimiano, S. Kopp, J. Kornowicz, O. Lammert, M. Matarese, D. Mindlin, A.S. Robrecht, A.-L. Vollmer, P. Wagner, B. Wrede, in: Proceedings of the 2024 Workshop on Explainability Engineering, ACM, 2024, pp. 20–25.
Static Socio-demographic and Individual Factors for Generating Explanations in XAI: Can they serve as a prior in DSS for adaptation of explanation strategies?
C. Schütze, B. Richter, O. Lammert, K. Thommes, B. Wrede, in: HAI ’24: Proceedings of the 12th International Conference on Human-Agent Interaction, ACM, 2024, pp. 141–149.
Human Emotions in AI Explanations
K. Thommes, O. Lammert, C. Schütze, B. Richter, B. Wrede, in: 2024.
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