LONDON (IT BOLTWISE) – Schlafrhythmusverschiebung erhöht offenbar die Neigung, Bewertungen lieber einer KI als Menschen zu überlassen. Forschende zeigen in mehreren Experimenten, dass „Social Jetlag“ mit stärkerer sozialer Angst zusammenhängt. Diese Angst wirkt als Vermittler: Wer sich stärker beobachtet fühlt, wählt häufiger algorithmische Einstufungen. Besonders klar wird der Effekt, wenn die Entscheidung rein intuitiv erfolgt.
Wer seinen biologischen Schlafrhythmus durch Wochenend-Ausnahmen oder späte Bildschirmzeiten dauerhaft gegen den Alltag „zieht“, kennt das Gefühl: Man ist nicht nur müde, sondern auch emotional angespannter. Genau hier setzt die Studie an, die im Journal Computers in Human Behavior veröffentlicht wurde. Die Forschenden beschreiben „Social Jetlag“ als eine zeitliche Entkopplung zwischen dem inneren Takt des Körpers und externen Vorgaben, etwa durch Arbeits- und Schulrhythmen. Im Ergebnis kann diese Müdigkeitslage nicht bei Tageserschöpfung stehen bleiben, sondern die Fähigkeit beeinträchtigen, emotionale Reize zu regulieren. Vor diesem Hintergrund wird verständlich, warum in Entscheidungssettings, in denen Menschen beurteilt werden, plötzlich die Frage nach dem „Wer bewertet mich?“ lauter wird.
Technisch und psychologisch interessant ist dabei weniger der Schlaf als das Zusammenspiel aus Chronotyp, wahrgenommener Bewertung und dem Schutz vor sozialem Urteil. Das Team um Xiaoyu Zhou, Yuxuan Chu, Liwei Zhang und Jianping Liang von der Sun Yat-Sen University untersuchte, ob Social Jetlag soziale Angst verstärkt. Soziale Angst bedeutet in diesem Kontext eine intensive Sorge, negativ durch andere beurteilt zu werden. In einer digitalen Welt, in der Bewertungsrollen zunehmend an Software-Systeme übergehen, wirkt KI für Betroffene möglicherweise wie ein „objektiver“ Filter: Algorithmen gelten vielen als konsistenter und weniger subjektiv als Menschen. Die Studie greift damit einen Trend auf, der im Recruiting ebenso wie in Dating-Ökosystemen sichtbar ist: Automatisierte Profileinstufungen und algorithmische Empfehlungsmechanismen verlagern die Bewertung zumindest teilweise vom Gespräch in die Pipeline dahinter.
Im ersten Experiment testeten die Forschenden den Effekt mit 250 Teilnehmenden, die zunächst ihren Chronotyp ermittelten. Danach sollten sie am Folgetag entweder um 8:00 Uhr morgens oder um 8:00 Uhr abends eine zweite Erhebung ausfüllen. Wenn ein natürlicher „Abendtyp“ gezwungen wurde, die morgendliche Aufgabe zu bearbeiten, erzeugte die zeitliche Überlagerung gezielt eine Situation, die als Social-Jetlag-Induktion verstanden wurde. Anschließend lasen die Teilnehmenden ein Szenario zur Anmeldung in einer Dating-App: Das System sollte die Attraktivität bewerten, um passende Partner vorzuschlagen. Die zentrale Wahl bestand darin, ob die Bewertung durch eine menschliche Person oder durch ein KI-System erfolgen soll. Das Ergebnis war deutlich: Teilnehmende mit stärkerem Social Jetlag entschieden sich signifikant häufiger für die KI, während bei zeitlich passenden Bedingungen keine starke Präferenz zwischen Mensch und Maschine sichtbar war.
Um zu erklären, warum diese Präferenz entsteht, folgte die zweite Studie mit 226 Teilnehmenden. Dieses Mal wurde Social Jetlag nicht nur experimentell induziert, sondern aus dem realen Schlafmuster im Alltag berechnet: Die Forschenden nutzten die Verschiebung zwischen dem Mittelpunkt der Schlafphasen an Arbeitstagen und freien Tagen. Die Teilnehmenden stellten sich anschließend vor, durch ein Bewerbungsverfahren zu gehen, bei dem entweder ein menschlicher Recruiter oder ein KI-System den ersten Abgleich vornimmt. Nach der Wahl füllten sie einen Fragebogen aus, der den aktuellen Grad sozialer Angst erfasst. Die Muster spiegelten die erste Studie: Mehr Social Jetlag ging mit einer höheren Wahrscheinlichkeit einher, die KI als Interview- oder Screening-Instanz zu wählen. Besonders aufschlussreich war die Rolle der sozialen Angst als „statistische Brücke“ zwischen Schlafrhythmusverschiebung und KI-Präferenz: Wer stärker befürchtet, negativ beurteilt zu werden, wählt häufiger das algorithmische Gegenüber.
Damit die Entscheidung nicht einfach als „Flucht vor Menschen“ oder als allgemeine Abneigung gegen soziale Interaktion abgetan wird, prüfte das Team im dritten Versuch 240 Teilnehmende am Montagmorgen. Genau in diese Tageslage fällt bei vielen der typische Wochenend-Rückfall ins „früher aufstehen müssen“, was Social Jetlag häufig besonders spürbar macht. Das Szenario ähnelte dem aus der ersten Studie, verzichtete jedoch auf jede Beschreibung, wie die KI oder der Mensch konkret arbeitet – es blieb also bei einer intuitiven Wahl. Neben sozialer Angst erfassten die Forschenden außerdem den Wunsch, zwischenmenschlichen Kontakt zu vermeiden, sowie die Motivation, Aufgaben effizient zu erledigen. Wieder zeigte sich die gleiche Richtung: 80 Prozent entschieden sich für den KI-Evaluierer. In der statistischen Auswertung blieb soziale Angst dabei als einziger psychologischer Treiber übrig; weder allgemeines Kontaktvermeiden noch Effizienzmotive erklärten den Effekt. Das schärft die Interpretation: Es geht weniger um Faulheit, sondern um das Bedürfnis, dem subjektiven Urteil zu entkommen.
Im vierten Experiment schließlich wurde untersucht, ob die Präferenz davon abhängt, wie Menschen KI grundsätzlich einordnen. Dazu präsentierten die Forschenden 218 Teilnehmenden ein Szenario mit einer virtuellen App, die Outfit-Empfehlungen auf Basis von Daten liefert. Die Teilnehmenden wurden in zwei Gruppen eingeteilt: Eine Gruppe erhielt die Beschreibung, die KI bewerte objektiv anhand standardisierter Daten. Die andere Gruppe hörte, die KI habe subjektive ästhetische Vorlieben gelernt und bewerte daher emotional. Während die Social-Jetlag-Gruppe in der „objektiv-unbiased“-Variante eine stärkere Bereitschaft zeigte, KI-Bewertungen zu übernehmen, verschwand der Effekt in der „subjektiv-emotional“-Variante. Damit spricht vieles dafür, dass Betroffene KI nicht generell bevorzugen, sondern gezielt dann, wenn sie KI als weniger urteilsbehaftet wahrnehmen. Gleichzeitig markieren die Forschenden Grenzen ihrer Arbeit: Die Studien nutzen Selbstauskünfte zu Schlafmustern und hypothetische Entscheidungssituationen. Ob sich das in realen, hochrelevanten Kontexten mit echten Konsequenzen – etwa bei finanziell oder beruflich bedeutsamen Interviews – gleicht, bleibt eine offene Frage. Das wäre ein naheliegender nächster Schritt, etwa über die Beobachtung tatsächlicher Nutzerentscheidungen auf Plattformen.
Für Unternehmen und Produktteams ist die Botschaft vor allem praktisch: KI kann als „Bewertungsinstanz“ nicht nur wegen ihrer Modellgüte wahrgenommen werden, sondern auch wegen ihrer sozialen Rolle. Wenn Systeme so gestaltet sind, dass sie als konsistent und weniger subjektiv erscheinen, können sie für bestimmte Nutzergruppen psychologisch attraktiver werden – insbesondere dann, wenn diese Nutzer gerade emotional verwundbar wirken. Zugleich zeigt die Studie, dass die Rahmung der KI entscheidend ist: Schon die Annahme, das System könne emotionale Biases übernehmen, reicht aus, um die Präferenz in der Social-Jetlag-Gruppe zu neutralisieren. Wer also algorithmische Screening- oder Matching-Funktionen einsetzt, sollte die Kommunikations- und Erklärungsstrategie ernst nehmen, statt nur auf Genauigkeitsmetriken zu setzen. Die Arbeit trägt damit eine subtile, aber wichtige Komponente in die KI-Entwicklung hinein: Bewertungslogik und Nutzerpsychologie greifen zusammen, und Schlafrhythmusverschiebungen können dabei unerwartet stark als Auslöser wirken.
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