Mensachtige chatbots
Om de gebruikerservaring bij interactie met niet-menselijke agenten (zoals virtuele personages of robots) te verbeteren, is het een effectieve strategie om deze agenten menselijk gedrag mee te geven. Dit gevoel van menselijkheid kan worden bereikt door een aantal factoren, waaronder personalisatie, een emotionele toon, begroetingen, wederkerigheid en verontschuldigingen. Verschillende studies bespreken ook het belang van de gebruiker over de beslissingen die de computer neemt.
In navolging van deze lijn van onderzoek, richten we ons in dit project op drie kenmerken van chatbotgedrag en hun impact op de gebruikerservaring: Emotionele Interactie, Excuses en Uitleg. We bestuderen Emotionele Interactie omdat emotie een cruciale factor is in mens-mens interactie.
Wanneer een agent emotioneel gedrag vertoont (in termen van het waarnemen en uiten van emoties), heeft het een sterkere band met de gebruiker. Bovendien is aangetoond dat emoties leiden tot succesvolle dialoogsystemen of conversatieagenten. Om gebruikers een natuurlijkere ervaring te bieden, is het belangrijk dat chatbots niet alleen inhoudelijk, maar ook emotioneel een passend antwoord genereren.
Een tweede aspect van chatbot communicatiestijl dat we zullen onderzoeken is het gebruik van excuses. Verontschuldigingen aanbieden is de standaard reactie van mensen wanneer ze fouten maken, en het is aangetoond dat deze strategie ook werkt voor sommige robots. Daarom zal ons onderzoek onderzoeken in hoeverre verontschuldigingen chatbots in staat stellen om hun fouten te "compenseren".
De derde factor die we zullen onderzoeken is het gebruik van verklaringen. Met de komst van nieuwe algoritmen voor machinaal leren is het vermogen om bepaalde beslissingen uit te leggen momenteel een van de "hot topics" in kunstmatige intelligentie.
Volgens sommige literatuur is de mogelijkheid om advies uit te leggen de belangrijkste eigenschap van een computergebaseerd beslissingsondersteunend systeem. Bovendien wordt beweerd dat de verklaringscomponent in expertsystemen de tevredenheid van de gebruiker, de acceptatie door de gebruiker en de waargenomen kwaliteit van het systeem verbetert.
Theoretisch kader
Het Technologie Acceptatie Model (TAM) biedt een theoretische verklaring voor de acceptatie van informatiesystemen door gebruikers. Dit model verklaart het gebruik van technologie door mensen op basis van twee principes: waargenomen nut en gebruiksgemak. Het TAM is een nuttig model voor het analyseren en begrijpen van het gedrag van mensen ten opzichte van nieuwe technologieën vanuit een sociaal perspectief.
Het primaire doel van TAM is om een basis te bieden voor het volgen van de invloed van externe variabelen op interne overtuigingen, intenties en attitudes. Waargenomen bruikbaarheid en waargenomen gebruiksgemak zijn dus twee significante factoren die we in dit project zullen onderzoeken. Voor dit project gebruiken we slechts drie factoren van de TAM-methodologie: Waargenomen bruikbaarheid, Waargenomen gebruiksgemak en Attitude ten opzichte van het gebruik van technologie. Daarnaast is een andere factor die naar verwachting een positief effect zal hebben op de attitude Sociale Aanwezigheid.
Omdat we de chatbot menselijker willen maken, verwachten we dat mensen zich er persoonlijker mee verbonden zullen voelen. Daarom zullen we het TAM-model aanpassen met het concept van Social Presence, wat het "gevoel van samenzijn" is. Volgens de theorie van sociale aanwezigheid ervaren mensen een hoge mate van aanwezigheid tijdens face-to-face interactie, maar een lage mate van aanwezigheid tijdens schriftelijke communicatie.
Het is aangetoond dat sociale aanwezigheid invloed heeft op de mate waarin mensen technologie gebruiken. Deze theorie onderscheidt verschillende manieren van communicatie op een schaal waarbij de mate waarin men zich bewust is van een ander, wordt bepaald door de mate van aanwezigheid.
Meer weten over ons onderzoeksprogramma?
