Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
A mesterséges intelligenciával kapcsolatos attitűdszegmensek Magyarországon - Avagy a személyes értékrend szerepe a technológiával szembeni viszonyulás meghatározásában
0
Zitationen
2
Autoren
2026
Jahr
Abstract
A mesterséges intelligencia (MI) alapú technológiák terjedése egyszerre teremt új lehetőségeket és kihívásokat a társadalom számára, ennek hatása a felhasználói attitűdök területén kiemelten érzékelhető. A kutatás célja a General Attitudes Towards AI Scale (GAAIS) alkalmazhatóságának empirikus tesztelése a magyar lakosság körében, valamint disztinkt attitűdalapú szegmensek azonosítása és értékrendalapú profilozása. Az adatfelvétel 2024 őszén történt, az elemzéseket egy n=415 elemű mintán végezték el a szerzők. Az online megkérdezés során a demográfiai kérdések mellett validált skálákat (GAAIS, PVQ21) alkalmaztak. Az eredmények alapján három eltérő attitűdszegmenst azonosítottak, melyek az egyéni értékrendek mentén világosan elkülönülnek. Míg a Pozitív szegmensbe tartozók esetében az Univerzalizmus, az Ösztönzés, valamint a Hedonizmus jelentik a fő értékeket, a Negatív szegmens tagjainál az Önállóság és a Hagyományok domborodnak ki. Az Ambivalens szegmensnél elsősorban a Hatalom, a Biztonság, a Konformitás és a Hagyományok értékdimenziók dominálnak. Az eredmények további elemzések és célzott stratégiák alapját képezhetik, s hozzájárulhatnak az MI-attitűdöket illető akadémiai diskurzus színesítéséhez is.
Ähnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.336 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.207 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.607 Zit.
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence
2005 · 5.776 Zit.
Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI)
2018 · 5.476 Zit.