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Auflistung nach Autor:in "Pins, Dominik"

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  • Workshopbeitrag
    A Qualitative Exploration of User-Perceived Risks of AI to Inform Design and Policy
    (Mensch und Computer 2023 - Workshopband, 2023) Recki, Lena; Lawo, Dennis; Krauss, Veronika; Pins, Dominik
    AI systems pose unknown challenges for designers, policymakers, and users which aggravates the assessment of potential harms and outcomes. Although understanding risks is a requirement for building trust in technology, users are often excluded from legal assessments and explanations of AI hazards. To address this issue we conducted three focus groups with 18 participants in total and discussed the European proposal for a legal framework for AI. Based on this, we aim to build a (conceptual) model that guides policymakers, designers, and researchers in understanding users’ risk perception of AI systems. In this paper, we provide selected examples based on our preliminary results. Moreover, we argue for the benefits of such a perspective.
  • Konferenzbeitrag
    „Miss Understandable“ - Eine Studie zur Aneignung von Sprachassistenten und dem Umgang mit Fehlinteraktionen
    (Mensch und Computer 2020 - Tagungsband, 2020) Pins, Dominik; Boden, Alexander; Essing, Britta; Stevens, Gunnar
    Diese Studie untersucht die Aneignung und Nutzung von Sprachassistenten wie Google Assistant oder Amazon Alexa in Privathaushalten. Unsere Forschung basiert auf zehn Tiefeninterviews mit Nutzern von Sprachassistenten sowie der Evaluation bestimmter Interaktionen in der Interaktions-historie. Unsere Ergebnisse illustrieren, zu welchen Anlässen Sprachassistenten im heimischen Umfeld genutzt werden, welche Strategien sich die Nutzer in der Interaktion mit Sprachassistenten angeeignet haben, wie die Interaktion abläuft und welche Schwierigkeiten sich bei der Einrichtung und Nutzung des Sprachassistenten ergeben haben. Ein besonderer Fokus der Studie liegt auf Fehlinteraktionen, also Situationen, in denen die Interaktion scheitert oder zu scheitern droht. Unsere Studie zeigt, dass das Nutzungspotenzial der Assistenten häufig nicht ausgeschöpft wird, da die Interaktion in komplexeren Anwendungsfällen häufig misslingt. Die Nutzer verwenden daher den Sprachassistenten eher in einfachen Anwendungsfällen und neue Apps und Anwendungsfälle werden gar nicht erst ausprobiert. Eine Analyse der Aneignungsstrategien, beispielsweise durch eine selbst erstellte Liste mit Befehlen, liefert Erkenntnisse für die Gestaltung von Unterstützungswerkzeugen sowie die Weiterentwicklung und Optimierung von sprachbasierten Mensch-Maschine-Interfaces.
  • Konferenzbeitrag
    Die nutzerInnenfreundliche Formulierung von Zwecken der Datenverarbeitung von Sprachassistenten
    (Mensch und Computer 2020 - Tagungsband, 2020) Jakobi, Timo; Stevens, Gunnar; Grafenstein, Maximilian von; Pins, Dominik; Boden, Alexander
    2019 wurde bekannt, dass mehrere Anbieter von Sprachassisten-ten Sprachaufnahmen ihrer NutzerInnen systematisch ausge-wertet haben. Da in den Datenschutzhinweisen angegeben war, dass Daten auch zur Verbesserung des Dienstes genutzt wür-den, war diese Nutzung legal. Für die NutzerInnen stellte diese Auswertung jedoch einen deutlichen Bruch mit ihren Pri-vatheitsvorstellungen dar. Das Zweckbindungsprinzip der DSGVO mit seiner Komponente der Zweckspezifizierung for-dert neben Flexibilität für den Verarbeiter auch Transparenz für den Verbraucher. Vor dem Hintergrund dieses Interessenkon-flikts stellt sich für die HCI die Frage, wie Verarbeitungszwecke von Sprachassistenten gestaltet sein sollten, um beide Anforde-rungen zu erfüllen. Für die Erhebung einer Nutzerperspektive analysiert diese Studie zunächst Zweckangaben in den Daten-schutzhinweisen der dominierenden Sprachassistenten. Darauf aufbauend präsentieren wir Ergebnisse von Fokusgruppen, die sich mit der wahrgenommenen Verarbeitung von Daten von Sprachassistenten aus Nutzersicht befassen. Es zeigt sich, dass bestehende Zweckformulierungen für VerbraucherInnen kaum Transparenz über Folgen der Datenverarbeitung bieten und keine einschränkende Wirkung im Hinblick auf legale Daten-nutzung erzielen. Unsere Ergebnisse über von Nutzern wahr-genommene Risiken erlauben dabei Rückschlüsse auf die an-wenderfreundliche Gestaltung von Verarbeitungszwecken im Sinne einer Design-Ressource.
  • Workshopbeitrag
    User-friendly Explanatory Dialogues
    (Mensch und Computer 2023 - Workshopband, 2023) Alizadeh, Fatemeh; Pins, Dominik; Stevens, Gunnar
    When dialogues with voice assistants (VAs) fall apart, users often become confused or even frustrated. To address these issues and related privacy concerns, Amazon recently introduced a feature allowing Alexa users to inquire about why it behaved in a certain way. But how do users perceive this new feature? In this paper, we present preliminary results from research conducted as part of a three-year project involving 33 German households. This project utilized interviews, fieldwork, and co-design workshops to identify common unexpected behaviors of VAs, as well as users’ needs and expectations for explanations. Our findings show that, contrary to its intended purpose, the new feature actually exacerbates user confusion and frustration instead of clarifying Alexa's behavior. We argue that such voice interactions should be characterized as explanatory dialogs that account for VA’s unexpected behavior by providing interpretable information and prompting users to take action to improve their current and future interactions.