A systematic review of algorithm aversion in augmented decision making

分类 相互依存 计算机科学 管理科学 商业决策图 认知 自治 不完美的 决策场理论 决策论 最优决策 心理学 证据推理法 人工智能 决策支持系统 决策树 社会学 经济 微观经济学 政治学 社会科学 神经科学 哲学 法学 语言学
作者
Jason W. Burton,Mari‐Klara Stein,Tina Blegind Jensen
出处
期刊:Journal of Behavioral Decision Making [Wiley]
卷期号:33 (2): 220-239 被引量:483
标识
DOI:10.1002/bdm.2155
摘要

Abstract Despite abundant literature theorizing societal implications of algorithmic decision making, relatively little is known about the conditions that lead to the acceptance or rejection of algorithmically generated insights by individual users of decision aids. More specifically, recent findings of algorithm aversion—the reluctance of human forecasters to use superior but imperfect algorithms—raise questions about whether joint human‐algorithm decision making is feasible in practice. In this paper, we systematically review the topic of algorithm aversion as it appears in 61 peer‐reviewed articles between 1950 and 2018 and follow its conceptual trail across disciplines. We categorize and report on the proposed causes and solutions of algorithm aversion in five themes: expectations and expertise, decision autonomy, incentivization, cognitive compatibility, and divergent rationalities. Although each of the presented themes addresses distinct features of an algorithmic decision aid, human users of the decision aid, and/or the decision making environment, apparent interdependencies are highlighted. We conclude that resolving algorithm aversion requires an updated research program with an emphasis on theory integration. We provide a number of empirical questions that can be immediately carried forth by the behavioral decision making community.
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