Adelmann, RalfMatzner, TobiasHofmann, Annelie2024-07-242024-07-242024https://mediarep.org/handle/doc/24444Der Alltag ist durchdrungen von digitalen, Algorithmen-basierten Empfehlungssys-temen, die als Entscheidungsfilter für verschiedenste Angelegenheiten dienen. Viele von ihnen basieren auf Technologien künstlicher Intelligenz und bestehen aus komplex ineinander verwobenen Algorithmen und großen Datenmengen. Am Bei-spiel von Routenplanern für den Straßenverkehr wird im Beitrag ein methodischer Ansatz skizziert, um algorithmische Empfehlungen nachvollziehen zu können. Zur Identifikation jener Softwarekomponenten, die einer Transparenz für die Nut-zer*innen bedürfen, werden die Nutzer*innen selbst zu ihren Plausibilisierungs-strategien im Alltag befragt und beobachtet. Von ihren Erfahrungen ausgehend werden einzelne Softwarekomponenten wie die Modellierung von Straßennetzen im Graphen und Parameter für die Gewichtung von Straßeneigenschaften tech-nisch in den Fokus genommen. Zuletzt macht der Beitrag Vorschläge zur weiteren Erarbeitung von Transparenz für KI-Systeme im Alltag.deuAlgorithmusMitbestimmungNachvollziehbarbarkeitKünstliche IntelligenzEthnografie30010.25969/mediarep/22946