Eine Studie der Technischen Universit\u00e4t Berlin hat herausgefunden, dass Menschen, die mit Robotern zusammenarbeiten, dazu neigen, fauler zu sein. Das Ph\u00e4nomen, das als „Social Loafing“ bekannt ist, beschreibt die Tendenz von Menschen in einem Team, ihre eigene Anstrengung zu verringern und sich stattdessen auf die anderen Teammitglieder zu verlassen. Dieses Ph\u00e4nomen ist bereits gut dokumentiert und tritt sowohl in menschlichen als auch in anderen Teams auf.<\/p>\n
Die Studie der TU Berlin mit 42 Teilnehmern deutet darauf hin, dass dieses Ph\u00e4nomen auch in Teams auftreten kann, in denen Menschen und Roboter zusammenarbeiten. Die Forscher fanden heraus, dass diejenigen, die gemeinsam mit einem Roboter eine doppelte Qualit\u00e4tspr\u00fcfung durchf\u00fchrten, weniger Fehler begingen als eine Vergleichsgruppe, die alleine arbeitete. Das zeigt, dass Menschen technische Systeme als Teammitglieder wahrnehmen k\u00f6nnen und soziale Regeln und Verhaltensmuster auch auf die Zusammenarbeit mit Technologie anwenden.<\/p>\n
Trotzdem war es wichtig, genauer zu untersuchen, ob das Ph\u00e4nomen des „Social Loafing“ verst\u00e4rkt auftritt, wenn Menschen mit Robotern zusammenarbeiten. Die Studie wurde von Prof. Dr. Linda Onnasch, der Leiterin des Fachgebiets f\u00fcr Handlungs- und Automationspsychologie an der TU Berlin, durchgef\u00fchrt. Die Teilnehmer wurden in zwei Gruppen aufgeteilt und hatten die Aufgabe, elektronische Bauteile auf Qualit\u00e4tsm\u00e4ngel zu \u00fcberpr\u00fcfen. Eine Gruppe arbeitete alleine, w\u00e4hrend die andere Gruppe Unterst\u00fctzung von einem Roboter namens Panda erhielt. Panda nahm Fotos von den Leiterplatten auf und markierte Fehler auf dem Bildschirm der Teilnehmer.<\/p>\n
Nach Abschluss des Experiments wurden die Teilnehmer befragt, um ihr Arbeitsengagement, Verantwortungsbewusstsein und ihre eigene Leistung einzusch\u00e4tzen. Zudem wurde untersucht, wie viele Fehler von den Teilnehmern entdeckt wurden, die Panda nicht erkannt hatte, im Vergleich zur Kontrollgruppe.<\/p>\n
Die Ergebnisse zeigten, dass die Teilnehmer, die mit Panda zusammengearbeitet hatten und gesehen hatten, wie erfolgreich Panda Fehler markierte, seltener die sp\u00e4ter auftretenden, \u00fcbersehenen Fehler entdeckten als die Vergleichsgruppe. Das deutet darauf hin, dass sie ihre mentale Anstrengung bei der Suche reduzierten, da sie unbewusst davon ausgingen, dass Panda keine Fehler \u00fcbersehen hatte.<\/p>\n
Laut Helene Cymek, der Erstautorin der Studie, ist dies besorgniserregend, da der Effekt bereits nach einer Versuchsdauer von nur 90 Minuten auftrat. In Arbeitsumgebungen mit l\u00e4ngeren Schichten und repetitiven Aufgaben, bei denen kein sofortiges Feedback gegeben wird, k\u00f6nnten solche Effekte in Mensch-Roboter-Teams besonders stark auftreten. Das ist keine erfreuliche Nachricht, insbesondere f\u00fcr Produktionsbetriebe und Arbeitssituationen, die aus Sicherheitsgr\u00fcnden doppelte Kontrollen erfordern.<\/p>\n
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