Trust by Design: How Glass Box AI Shapes User Acceptance through Explainability
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Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2025
Typ der Arbeit
Bachelor
Studiengang
Sammlung
Typ
11 - Studentische Arbeit
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Themenheft
DOI der Originalpublikation
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Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Hochschule für Wirtschaft FHNW
Verlagsort / Veranstaltungsort
Basel
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Hochschule für Wirtschaft FHNW
Zusammenfassung
AI is increasingly used in high-stakes domains such as healthcare, yet decision processes are often opaque. This study asks whether explainability improves user trust and acceptance. Building on Karg’s Path Model of Trust in AI, it focuses on process-level explainability as a core design element.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
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Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Begutachtung
Open Access-Status
Lizenz
Zitation
Da Silvia, D. R. (2025). Trust by Design: How Glass Box AI Shapes User Acceptance through Explainability [Hochschule für Wirtschaft FHNW]. https://irf.fhnw.ch/handle/11654/54824