Orientierungs- und Aufbauphase

Wissenschaftliche Methoden - Künstliche Intelligenz und Diskriminierung

Inhalt: Prozessentscheidungen, die auf Algorithmisierung und Automatisierung basieren, werden in der Öffentlichkeit als intransparente Black-Box-Systeme wahrgenommen. Die zugrunde liegende Künstliche Intelligenz (KI) wird von den betreibenden Unternehmen bewusst intransparent gehalten, um ökonomische Wettbewerbvorteile zu sichern und zu erweitern. Im Zuge der Trainings- und Test-Epochen von KI-Algorithmen ergeben sich nahezu immer Probleme bzgl. der Repräsentativität der vorhandenen Daten, die zu KI-Modellen führen, die offensichtlich diskriminierend/unfair sind. Praxisbeispiele umfassen u.a. Studienplatzvergabe, Kreditüberprüfung, Preisdifferenzierungspolitik, Crime Prediction, biased Google query results auf Basis von ethnischen Merkmalen etc.

Dieser Teil der Wissenschaftlichen Methoden beleuchtet den Schattenkegel der zugrunde liegenden KI, präziser die zugrunde liegenden Modelle des Maschinellen Lernens (ML). Anhand ausgewählter use cases u.a. aus HR Analytics, Banking oder Crime Prediction erlernen die Studierenden neben den formalen Aspekten des Wissenschaftlichen Arbeitens Tools und Methoden des Maschinellen Lernens, die sie in Teamarbeit einsetzen, um sowohl Vorhersagen zu erstellen als auch Algorithmen auf Fairness/Bias zu analysieren. Dabei werden Methoden und Tools aus Statistik und ML, wie z.B. in Angewandte Informatik (3. Semester) wiederholt, erweitert und in der Software RStudio angewandt. Die erarbeiteten Ergebnisse resultieren in eine schriftliche Ausarbeitung sowie eine Team-Präsentation mit anschließender Diskussion.

Aus aktuellem Anlass werden ChatGPT und seine Alternativen basierend auf Generative Pretrained Transformers (GPT) auf ihr Potenzial sowohl für das Wissenschaftliche Arbeiten als auch in der Verhinderung von KI-Diskriminierung ausgelotet.

Disclaimer: Obiger Text wurde ohne Hilfe von ChatGPT erstellt.

Leistungsnachweis: Seminararbeit und Teampräsentation

Termin der Veranstaltung: Dienstags, 11.40 Uhr - 13.10 Uhr

Anmeldung: wird zentral von den Studiengangskoordinatoren in März kommuniziert

Inhalt: Aufbauend auf dem Seminar von Frau Prof. Köstner und Prof. Maunz werden Sie in dieser Veranstaltung die erlernten Techniken des wissenschaftlichen Arbeitens anwenden - von der Präzisierung Ihrer Fragestellung, der Literaturrecherche bis zur Anfertigung einer wissenschaftlichen Arbeit. 

In Kleingruppen werden Sie sich eingehend mit einem zentralen Themenfeld der Konsumentenpsychologie beschäftigen, wie dem Einfluss von Social Media bzw. Influencern beim Kaufverhalten, der Motivation für (nachhaltigen) Konsum in unterschiedlichen Branchen (z.B. Food, Fashion oder Gaming) oder verhaltensökonomischen Konzepten wie Nudging. 

Special: Ein zweiter Schwerpunkt liegt in der Vermittlung wichtiger agiler Arbeitstechniken. Diese sollen die erfolgreiche Zusammenarbeit in Ihren Kleingruppen unterstützen und für mehr Eigenverantwortung, Koordination und Motivation im Team sorgen. Zum Abschluss des Kurses haben Sie die Möglichkeit, mit einer agilen Praxis (Näheres dazu im Kurs) Bonuspunkte zu sammeln.

Die Teilnehmerzahl ist auf 25 Studierende beschränkt.

Dozentin: Prof. Dr. Barbara Eschner

Zeit: Donnerstag, 14:00 - 17:20 Uhr (Beginn 16.3.2023, weitere Termine tbd)

Leistungsnachweis: Referat und Seminararbeit

Anmeldung: wird gesondert im März kommuniziert