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Guidance Observatory

Technology

Offenheit gegenüber Maschinen: Erzählen Menschen einem System mehr als einem Menschen?

Wer Reflexionen einer KI anvertraut, ist oft offener, als er es gegenüber einem Menschen wäre. Die Forschung dazu reicht Jahrzehnte zurück. Für Begleitung folgt daraus eine Chance – und eine Verantwortung für die Daten, die so entstehen.

Sven · Senior Systemic Architect & Executive Coach

Die Analyse KI in der Begleitung endete mit der Frage, wie sich Offenheit verändert, wenn Menschen Reflexionen einem System statt einem Menschen anvertrauen – positiv oder negativ. Die Frage klingt neu, ist es aber nicht. Seit den späten 1960er-Jahren wird untersucht, ob Menschen einem Computer mehr erzählen als einem Gegenüber aus Fleisch und Blut. Die Antwort ist erstaunlich stabil: meistens ja.

Was die Forschung zeigt

StudieDesignKernbefund
Weisband & Kiesler (1996)1Meta-Analyse, 39 Studien (1969–1994)Computergestützte Abfrage erhöhte die Selbstoffenbarung; stärker im Vergleich zum persönlichen Interview und bei sensiblen Fragen
Gnambs & Kaspar (2015)2Meta-Analyse, 460 Effektgrößen, N = 125.672Am Computer wurden mehr sozial unerwünschte Verhaltensweisen berichtet als auf Papier; am stärksten bei sehr sensiblen Themen
Lucas et al. (2014)3Experiment mit virtuellem InterviewerWer glaubte, mit einem Computer zu sprechen, hatte weniger Angst vor Offenbarung und zeigte Traurigkeit deutlicher
Ho et al. (2018)4Experiment, Chatbot vs. MenschDie Wirkung emotionaler Offenbarung war gleichwertig, ob Teilnehmende an einen Chatbot oder einen Menschen glaubten

Zwei Befunde sind für die Begleitung besonders wichtig.

Erstens: Der Effekt ist dort am größten, wo es heikel wird. Weisband und Kiesler fanden größere Effekte, wenn sensible Informationen abgefragt wurden und wenn medizinische oder psychiatrische Patient:innen teilnahmen.1 Gnambs und Kaspar bestätigen das Muster Jahrzehnte später an einer sehr großen Datenbasis.2 Weisband und Kiesler beobachteten allerdings auch, dass die Effekte in neueren Studien ihres Zeitraums kleiner wurden, aber nicht verschwanden – sie führen das teilweise auf veränderte Benutzeroberflächen zurück.1

Zweitens: Es ist die Vorstellung „kein Mensch“, die wirkt. Im Experiment von Lucas und Kolleg:innen sprachen alle Teilnehmenden mit demselben virtuellen Interviewer. Unterschiedlich war nur, was sie darüber glaubten: gesteuert von Menschen oder automatisiert. Wer an Automatisierung glaubte, betrieb weniger Eindruckssteuerung und wurde von Beobachtenden als offener eingeschätzt.3 Die Angst, bewertet zu werden, scheint der Mechanismus zu sein.

Dazu passt ein Detail aus der Meta-Analyse von Gnambs und Kaspar: Der Effekt war am stärksten, wenn Befragungen einzeln statt in Gruppen stattfanden. Effekte durch anwesende Interviewer:innen und einen Vorteil audiounterstützter Computerbefragungen fand die Meta-Analyse in ihren Moderatoranalysen dagegen nicht.2 These: Nicht die Technik selbst öffnet Menschen, sondern das Gefühl, unbeobachtet und unbewertet zu sein. Das ist auch für menschliche Begleitung lehrreich: Je weniger ein Gespräch nach Prüfung oder Beurteilung klingt, desto eher kommen heikle Themen zur Sprache.

Offener heißt nicht automatisch wirksamer

Ho, Hancock und Miner (2018) prüften, was nach der Offenbarung passiert. Emotionale Offenbarung hatte psychologische, beziehungsbezogene und emotionale Effekte – und zwar gleich stark, ob die Teilnehmenden an einen Chatbot oder einen Menschen glaubten.4 Die Autor:innen sehen darin einen Beleg für Medienäquivalenz.

Für Begleitung heißt das (These): Ein System kann einen geschützten Raum für den ersten Schritt bieten – das Aussprechen von etwas, das man einem Menschen noch nicht sagen möchte. Die Forschung zeigt aber nicht, dass daraus bessere Entwicklung folgt. Die Arbeitsbeziehung bleibt der am besten belegte Wirkfaktor, und sie entsteht zwischen Menschen.

Drei Konsequenzen für die Praxis

  1. Vorbereitung und Reflexion zwischen den Terminen. Wo ein System für Vorbereitung oder Tagebuch-Reflexion genutzt wird, kann die geringere Bewertungsangst helfen, schwierige Themen überhaupt zu formulieren (These, gestützt auf die Mechanismen oben3).
  2. Transparenz ist Pflicht, nicht Taktik. Der Offenheitseffekt hängt daran, dass Menschen wissen, mit einem System zu sprechen.3 Die KI-Verordnung verlangt ohnehin, dass Menschen informiert werden, wenn sie mit einem KI-System interagieren.5 Umgekehrt wäre es unredlich, eine menschliche Begleitung als „nur ein System“ auszugeben, um mehr Offenheit zu erzeugen.
  3. Mehr Offenheit heißt mehr sensible Daten. Was Menschen einem System anvertrauen, sind häufig Gesundheitsdaten oder andere besondere Kategorien personenbezogener Daten. Deren Verarbeitung ist nach Art. 9 DSGVO grundsätzlich untersagt und nur unter eng gefassten Ausnahmen zulässig, etwa mit ausdrücklicher Einwilligung.6 These: Ein Werkzeug, das Offenheit fördert, muss dieselbe Offenheit technisch schützen – durch Datensparsamkeit, klare Zugriffsrechte und keine Weitergabe an Auftraggeber (siehe Wirkung messen, ohne Vertraulichkeit zu brechen).

Wann ein System der falsche Adressat ist

Die ausgewerteten Studien betreffen Befragungen, Screenings und einzelne Gespräche – nicht längere Begleitungen. Wer in einer akuten Krise ist, braucht einen Menschen, der reagieren kann, und bei Anzeichen einer psychischen Erkrankung eine fachliche Behandlung; ein System, das Offenheit fördert, aber nicht handeln kann, ist dafür kein Ersatz. Auch dort, wo Vertraulichkeit technisch oder organisatorisch nicht gesichert ist – etwa wenn der Arbeitgeber das Werkzeug betreibt und Zugriff haben könnte –, kehrt sich der Vorteil um: Menschen würden sich öffnen, weil sie glauben, geschützt zu sein.

Und schließlich: Die Studien messen Offenheit, nicht Wahrheit oder Nutzen. Mehr Offenbarung ist nicht per se besser. Manchmal ist Zurückhaltung eine gesunde Grenze.

Offene Fragen

  • Bleibt der Offenheitseffekt bestehen, wenn Menschen über Wochen mit einem System reflektieren – oder verschwindet er mit der Gewöhnung?
  • Überträgt sich das, was jemand einem System anvertraut hat, in die Gespräche mit der menschlichen Begleitung?
  • Wie verändert das Wissen, dass Anbieter Daten speichern oder auswerten könnten, die Bereitschaft zur Offenbarung?

Alle hier verwendeten Quellen stehen im Evidenzregister.

Offenlegung: Guidance Observatory wird von BA Entertainment herausgegeben. BA Entertainment betreibt mit Co;Gether zugleich eine Plattform für professionelle Begleitung. Diese Analyse fasst Forschung zusammen und nennt keine Anbieter. Sie ist keine Rechtsberatung.

Quellen

  1. Weisband, S., & Kiesler, S. (1996). Self disclosure on computer forms: Meta-analysis and implications. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ‘96) (S. 3–10). https://doi.org/10.1145/238386.238387 ↩ ↩2 ↩3

  2. Gnambs, T., & Kaspar, K. (2015). Disclosure of sensitive behaviors across self-administered survey modes: A meta-analysis. Behavior Research Methods, 47(4), 1237–1259. https://doi.org/10.3758/s13428-014-0533-4 ↩ ↩2 ↩3

  3. Lucas, G. M., Gratch, J., King, A., & Morency, L.-P. (2014). It’s only a computer: Virtual humans increase willingness to disclose. Computers in Human Behavior, 37, 94–100. https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.04.043 ↩ ↩2 ↩3 ↩4

  4. Ho, A., Hancock, J., & Miner, A. S. (2018). Psychological, relational, and emotional effects of self-disclosure after conversations with a chatbot. Journal of Communication, 68(4), 712–733. https://doi.org/10.1093/joc/jqy026 ↩ ↩2

  5. Art. 50 Abs. 1 Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung), Transparenzpflichten. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj ↩

  6. Art. 9 Verordnung (EU) 2016/679 (DSGVO), Verarbeitung besonderer Kategorien personenbezogener Daten. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj ↩