Um die Auswirkungen von Benutzermerkmalen auf KI-Erklärungen genauer zu untersuchen, könnten zukünftige Studien mehrere Ansätze verfolgen:
Erweiterte Datenerfassung: Eine detailliertere Datenerfassung von Benutzermerkmalen wie Persönlichkeit, Erfahrung, Alter, Geschlecht und anderen relevanten Variablen könnte durchgeführt werden. Dies könnte helfen, subtilere Zusammenhänge zwischen Benutzermerkmalen und der Interaktion mit KI-Erklärungen aufzudecken.
Experimentelle Studiendesigns: Durch die Verwendung experimenteller Studiendesigns können Forscher gezielt verschiedene Benutzermerkmale manipulieren und deren Auswirkungen auf die Wahrnehmung und das Verständnis von KI-Erklärungen untersuchen. Dies könnte eine genauere Analyse der Kausalität ermöglichen.
Langzeitstudien: Langzeitstudien könnten durchgeführt werden, um die langfristigen Auswirkungen von Benutzermerkmalen auf die Akzeptanz und Nutzung von KI-Erklärungen zu untersuchen. Dies könnte Einblicke in die Entwicklung von Einstellungen und Verhaltensweisen im Laufe der Zeit bieten.
Qualitative Forschungsmethoden: Die Integration qualitativer Forschungsmethoden wie Interviews oder Fokusgruppen könnte helfen, tiefere Einblicke in die subjektive Wahrnehmung und Interpretation von KI-Erklärungen durch Benutzer zu gewinnen. Dies könnte dazu beitragen, nuanciertere Erkenntnisse zu generieren.
Multidisziplinäre Ansätze: Durch die Zusammenarbeit von Experten aus den Bereichen Human-Computer Interaction, Psychologie, Informatik und anderen relevanten Disziplinen könnten zukünftige Studien ein umfassenderes Verständnis der komplexen Zusammenhänge zwischen Benutzermerkmalen und KI-Erklärungen entwickeln.