Intézeti Kutatási Fórum
A Közgazdaságtan Intézet heti kutatási fóruma olyan szakmai találkozóhely, ahol az oktatók, kutatók, meghívott vendégelőadók és doktoranduszok megoszthatják legfrissebb eredményeiket, és értékes visszajelzéseket kaphatnak egy támogató, mégis kritikus közösségtől. A fórum célja, hogy erősítse az intézet tudományos együttműködéseit, inspirálja az új kutatási irányokat, és hozzájáruljon a magas színvonalú tudományos munkához. A rendszeres előadások lehetőséget teremtenek a nemzetközi trendek megismerésére és az intézeti tudományos élet pezsgésének fenntartására.
Időpont: szerdánként, 12:40-13:40
Helyszín: E.218-as terem (1093 Budapest, Fővám tér 8.)
A sorozat legközelebbi előadása
| Időpont | Előadó | Affiliáció | Cím és absztrakt |
| December 10 (Financed by NDRI STARTING-24 150299) | Alexander Wagner | University of Salzburg | Human-Algorithm Collaboration in Planning Tasks Daniel Garcia (Universität Wien), Alexander Guggenberger (University of Salzburg), Juha Tolvanen (Università di Roma Tor Vergata), and Alexander K. Wagner (University of Salzburg) We study the design of human–algorithm collaboration in a demand-planning setting where humans and algorithms possess complementary information and capabilities. We focus on two central frictions that limit collaborative performance: behavioral biases in human planning and structural distortions in how private information is transmitted between humans and algorithms. Using a controlled online experiment, we compare alternative collaboration designs, from human override of algorithmic recommendations to full delegation of the final decision to the algorithm, to evaluate how different allocations of decision authority affect planning performance. Our results show which designs most effectively mitigate behavioral and structural frictions and reveal how these frictions manifest through information-processing and information-transmission effects. Together, these findings clarify the key trade-offs in allocating decision authority between humans and algorithms and provide guidance for designing effective human–algorithm collaborations in economic decision making. |