Algorithm aversion or appreciation?

Simple item page
dc.contributor.advisorReyes, Tomás H.
dc.contributor.authorChacón Hiriart, Alvaro Marcelo
dc.contributor.otherPontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
dc.date2025-07-01
dc.date.accessioned2022-06-09T19:17:40Z
dc.date.available2022-06-09T19:17:40Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionTesis (Doctor in Engineering Sciences)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2022
dc.description.abstractInvestigaciones anteriores muestran que los algoritmos hacen mejores predicciones que los humanos en una amplia gama de circunstancias. Sin embargo, se ha demostrado que la aversión a los algoritmos aparece en variadas situaciones. Para comprender mejor el proceso de aceptación de los algoritmos, en tres estudios, analizamos este fenómeno de forma longitudinal, buscamos formas de superar la aversión a los algoritmos y analizamos las brechas en la literatura con una revisión sistemática. En el primer estudio, realizamos dos sub-estudios de evaluación ecológica momentánea con 401 participantes que predecían variables financieras. En los escenarios con recomendaciones imprecisas, descubrimos que las personas tendían a utilizar menos las recomendaciones de algoritmos que las de humanos a lo largo del periodo estudiado. En nuestro segundo estudio, realizamos cinco sub-estudios en los que se pidió a 1.167 participantes que escogieran o hicieran predicciones en una tarea financiera o médica. Los resultados de este estudio sugieren que las personas utilizan los algoritmos con una etiqueta de aprendizaje en mayor medida que los algoritmos sin etiqueta. Nuestro análisis en el tercer estudio de revisión sistemática muestra que la aversión a los algoritmos está presente en el 75% de las 122 tareas estudiadas. También destacamos algunas falencias por la escasa representación de las características individuales, de la tarea o de la metodología. Gracias a nuestros estudios, contribuimos a mejorar la comprensión y el uso de los algoritmos en nuestra sociedad, donde la disponibilidad de datos y el desarrollo tecnológico son cada vez más frecuentes.
dc.format.extentix, 123 páginas
dc.fuente.origenSRIA
dc.identifier.doi10.7764/tesisUC/ING/64325
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.7764/tesisUC/ING/64325
dc.identifier.urihttps://repositorio.uc.cl/handle/11534/64325
dc.information.autorucEscuela de Ingeniería ; Reyes, Tomás H. ; S/I ; 131463
dc.information.autorucEscuela de Ingeniería ; Chacón Hiriart, Alvaro Marcelo ; S/I ; 3908
dc.language.isoen
dc.nota.accesocontenido completo
dc.rightsacceso abierto
dc.subjectAversión a los algoritmoses_ES
dc.subjectApreciación a los algoritmoses_ES
dc.subjectAceptación de los algoritmoses_ES
dc.subjectAlgoritmos que aprendenes_ES
dc.subjectRecomendacioneses_ES
dc.subjectRevisión sistemáticaes_ES
dc.subject.ddc518.1
dc.subject.deweyMatemática física y químicaes_ES
dc.subject.otherAlgoritmoses_ES
dc.titleAlgorithm aversion or appreciation?es_ES
dc.typetesis doctoral
sipa.codpersvinculados131463
sipa.codpersvinculados3908
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Thesis - Algorithm aversion or appreciation - Alvaro Chacon - updated 2_compressed.pdf
Size:
890.92 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.98 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
ING Tesis doctorado