LFU:online

Die Studierenden entwickeln ein vertieftes Verständnis der psychologischen Grundlagen von Empfehlungssystemen. Sie lernen, wie Präferenzen entstehen, wie Verhaltensdaten erhoben, interpretiert und modelliert werden, und entwickeln eine kritische Perspektive auf die ethischen und gesellschaftlichen Implikationen von Empfehlungssystemen. 

Diese Lehrveranstaltung untersucht die psychologischen Grundlagen von Empfehlungssystemen, einschließlich Theorien zu Präferenzen, Gewohnheiten und Entscheidungsfindung. Zu den Themen gehören die Erhebung und Interpretation von Verhaltensdaten (z. B. Klicks, Streams, Käufe), Nudging und Choice Architecture, Engagement-Schleifen, algorithmische Verzerrungen sowie ethische Fragestellungen. Plattformen aus der Praxis wie Spotify, Netflix und Amazon dienen dabei durchgehend als illustrative Beispiele. 

Wöchentliche Lehrveranstaltungen, die theoretische Inputs mit der Diskussion empirischer Forschung und praxisnaher Fallstudien verbinden. Die Studierenden setzen sich kritisch mit Primärliteratur auseinander und wenden psychologische Konzepte auf gegenwärtige algorithmische Systeme an.

Kontinuierliche Leistungsbewertung auf Grundlage von Anwesenheit und aktiver Teilnahme in den Seminaren, ergänzt durch eine kurze schriftliche Ausarbeitung und/oder eine Präsentation in Kleingruppen (z. B. kritische Reflexion oder Response Paper).

Wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben