- Algorithms increasingly govern people's lives, including through rapidly spreading applications in the public sector. This paper sheds light on acceptance of algorithms used by the public sector emphasizing that algorithms, as parts of socio-technical systems, are always embedded in a specific social context. We show that citizens' acceptance of an algorithm is strongly shaped by how they evaluate aspects of this context, namely the personal importance of the specific problems an algorithm is supposed to help address and their trust in the organizations deploying the algorithm. The objective performance of presented algorithms affects acceptance much less in comparison. These findings are based on an original dataset from a survey covering two real-world applications, predictive policing and skin cancer prediction, with a sample of 2661 respondents from a representative German online panel. The results have important implications for the conditions under which citizens will accept algorithms in the public sector.
- Algorithmen bestimmen zunehmend das Leben der Menschen, auch weil sie vermehrt im öffentlichen Sektor Verbreitung finden. Dieser Artikel untersucht die Akzeptanz von Algorithmen im öffentlichen Sektor. Er trägt dabei besonders dem Umstand Rechnung, dass Algorithmen als Teil sozio-technischer Systeme immer in einen spezifischen sozialen Kontext eingebettet sind. Die Ergebnisse zeigen, dass die Akzeptanz eines Algorithmus stark davon abhängt, wie Personen bestimmte Aspekte dieses Kontexts bewerten. So gehen eine höhere subjektive Wichtigkeit des Problems, welches ein Algorithmus adressiert, sowie ein höheres Vertrauen in die Organisation, die den Algorithmus einsetzt, mit höherer Akzeptanz einher. Dagegen beeinflusst die objektive Leistung eines präsentierten Algorithmus die Akzeptanz viel weniger. Diese Ergebnisse beruhen auf neuen Daten aus einer Umfrage zu zwei realen Anwendungen, der vorhersagenden Polizeiarbeit und der Hautkrebsvorhersage. Die Stichprobe bildeten 2661 Befragte aus einem repräsentativen deutschen Online-Panel. Die Ergebnisse haben wichtige Konsequenzen für die Bedingungen, unter denen Bürger Algorithmen im öffentlichen Sektor akzeptieren.
