Forscher im Projekt "GenClass" suchen nach neuen mathematischen Klassifikationsmethoden um menschliche - und im Besonderen weibliche - Entscheidungsprozesse in Algorithmen nachzubilden.
STEYR. Die visuelle Prüfung von Produkten am Ende eines Produktionsprozesses ist Frauensache. Frauen gelten gemeinhin als ausdauernder, konzentrierter und ihre Entscheidungen sind in sich konsistenter, das heißt sie beurteilen ein und denselben Teil gleich. Doch stimmen diese Annahmen überhaupt? Gibt es tatsächlich einen geschlechtsspezifischen Unterschied? Sind Frauen wirklich die besseren Prüfer/innen? Fragen wie diesen gehen Steyrer Forscher der PROFACTOR Gruppe im Projekt "GenClass" auf den Grund. "Unser Ziel ist es, neue mathematische Klassifikationsmethoden zu finden, die versuchen, menschliche - und im Besonderen weibliche - Entscheidungsprozesse in Algorithmen nachzubilden", erklärt DI Wolfgang Heidl aus dem Fachbereich Machine Vision.
Das Forschungsprojekt "Gen Class" ist für zwei Jahre anberaumt. Derzeit laufen gerade die Vorbereitungsarbeiten für Schritt eins, die experimentelle Arbeit. Dabei werden 100 Probanden/innen einem Computertest unterzogen. "Wir simulieren dabei einen typischen Prüfablauf in der Qualitätssicherung und wollen in einer geschlechterspezifischen Analyse herausfinden, ob es mathematisch nachweisbare Unterschiede in der Entscheidungsstruktur zwischen Frauen und Männern gibt", sagt Heidl. Auf Basis der experimentellen Daten werden die Unterschiede - falls es welche geben sollte - identifiziert und Rückschlüsse auf Entscheidungsstrukturen abgeleitet. Damit soll eine Antwort auf die Frage gefunden werden, ob und wie sich die in der Praxis beobachteten Unterschiede zwischen Frauen und Männern mathematisch beschreiben und quantifizieren lassen.
Mathematisch werden solche Entscheidungsprozesse mit Hilfe von Klassifikatoren nachgebildet. "Sie basieren derzeit aber vorwiegend auf statistischen Überlegungen und lassen die Tatsache, dass menschliche Entscheidungen kopiert werden, praktisch unberücksichtigt", sagt Heidl. PROFACTOR will neue Klassifikationsmethoden entwickeln, die versuchen, menschliche - und im Besonderen weibliche - Entscheidungsprozesse nachzubilden. "Die Anwendung der neuen Methoden erfolgt in automatischen Inspektionssystemen, die mit der Fähigkeit ausgestattet werden, komplexe Prüfaufgaben direkt vom Menschen zu erlernen", so Heidl. Derzeit erreichen solche Klassifikationsmethoden Genauigkeiten von 90 bis 95 Prozent. PROFACTOR will mit dem Projekt "GenClass" eine Verbesserung um den Faktor 10 erreichen.
Bei der experimentellen Arbeit zu Beginn und bei der Validierung zum Schluss wird PROFACTOR übrigens von der in der Sozialforschung tätigen Firma Prospect aus Wien unterstützt. Denn die Ergebnisse des Projekts "GenClass" sind nicht nur aus Aspekten der Qualitätssicherung, sondern auch aus der Perspektive der Soziologie sehr interessant.
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