Ein Kernelement der deutschen Corona Warn-App ist neben dem Kontakt-Tracing und der Abwicklung im Falle einer positiven Testung die rechnerische Bewertung des Risikos durch Kontakte mit einer nachweislich infizierten Person. Für Nutzer der App, denen ein Kontakt mit einer infizierten Person angezeigt wird, erfüllt die App damit gleichzeitig die Aufgabe eines Entscheidungsunterstützungssystems. Abhängig von der Einordnung des Kontakts wird empfohlen, lediglich weiterhin die gängigen Abstands- und Hygieneregeln einzuhalten (bei geringem Risiko) oder sich mit Hausarzt, Gesund-heitsamt oder dem ärztlichen Bereitschaftsdienst in Verbindung zu setzen, sich umsichtig zu verhalten und sich möglichst in häusliche Quarantäne zu begeben (bei erhöhtem Risiko). Der Nutzer muss/kann darüber entscheiden, inwieweit er der Systemempfehlung im Einzelfall vertraut und welche Handlungskonsequenzen er daraus zieht.

Aufgrund der hohen Datenschutzstandards der App und vergleichsweise wenig zur Verfügung stehenden Daten, ist die algorithmische Bewertung des Risikos begrenzt. Die Entscheidung des Nutzers, ob und in welchem Umfang er der Systemempfehlung vertraut, kann jedoch möglicherweise verbessert werden, indem der Nutzer stärker in den Bewertungsprozess integriert wird, also eine aktive Rolle einnimmt, in der er die Syste-mempfehlung mit seinem Wissen, über das das System nicht verfügt, kombiniert. Auch kann eine höhere Transparenz dessen, wie die Bewertung im konkreten Fall zustande kommt, dem Nutzer bei seiner Einschätzung helfen.

Ziel der Arbeit ist es, vorhandene und neue Methoden der Nutzerintegration mit dem o.g. Ziel zu untersuchen. Dies umfasst unter anderem die Implementierung solcher Mechanismen, empirische Untersuchungen im Feld und/oder online.

Details entnehmen Sie bitte der Datei zur Ausschreibung.

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