Modelle des maschinellen Lernens mit einem dialogbasierten Ansatz erklären (B01)

• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing ; Empirische Sozialforschung ; Künstliche Intelligenz und Maschinelle Lernverfahren ; Publizistik und Kommunikationswissenschaft
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 438445824

B01 untersucht, wie dialogbasierte Erklärungen von Machine-Learning-Modellen in realen organisatorischen Kontexten unter Berücksichtigung von Organisationsstrukturen, Rollen und Kommunikationsstilen funktionieren, insbesondere im Anwendungsbereich Predictive Policing. Das Projekt konnte experimentell nachweisen, dass dialogbasierte Erklärungen das Verständnis der Benutzenden im Vergleich zu statischen Erklärungen deutlich fördern. In der zweiten Phase wird eine modulare hybride Multi-Agenten-Dialogarchitektur entwickelt, die eine verbessertes Monitoring und damit Anpassung der Erklärung an die spezifischen Bedürfnisse der Nutzer*innen unterstützt.

• DFG-Verfahren: Transregios
• Teilprojekt zu: TRR 318: Erklärbarkeit konstruieren
• Antragstellende Institution: Universität Paderborn
• Teilprojektleiterinnen / Teilprojektleiter: Professor Dr. Philipp Cimiano; Professorin Dr. Elena Esposito; Professor Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo, bis 12/2025