Sprachassistenten und die Etablierung in unserem tagtäglichen Leben - Dac Mai untersucht das Thema in ihrer Master-Thesis.
Sprachassistenten sind in privaten Haushalten in Gebrauch und etablieren sich zunehmend im Alltag der Nutzer. Durch den Sprachgebrauch erhalten Nutzer einen einfacheren Zugang zu Technologien, da diese sich an die natürliche Interaktionsweise der Menschen anpasst. Das bietet im Unternehmenskontext – insbesondereim Bereich der Produktkonfiguration – Chancen, eine neue User Experience (UX) bei der Systeminteraktion zu kreieren. Die vorliegende Masterthesis stellt ein Konzept für einen Sprachassistenten vor, der seinen Einsatz im Rahmen eines Produktkonfigurators findet. Der Produktkonfigurator ermöglicht Kunden, ihrem Bedürfnis nach Individualität ihrer Produkte nachzukommen, aber damit steigt auch die Komplexität der Produkte. Das Ziel liegt darin zu untersuchen, welchen Einfluss der Einsatz von Sprachassistenten auf die UX hat und bis zu welchem Grad sich ein Sprachassistent für eine Produktkonfiguration eignet. Die Herausforderungen bestehen darin, die Komplexität der Produktkonfiguration mit dem Anspruch der Vereinfachung durch Sprachassistenten in Einklang zu bringen. Der Konzeptansatz beschreibt die Abstrahierung des Produktwissens in ein Basisprodukt mit einer überschaubaren Anzahl an Merkmalen, die die restliche Konfiguration automatisch vervollständigt.
Auf Basis von Designprinzipien und Anforderungen ist dem Sprachassistent ein Interaktionsmodell zugrundegelegt, das die Dialogphasen und einzelnen Dialogschritte beschreibt. Die prototypische Umsetzung erfolgt – nach einem Vergleich der Technologieanbieter für Spracherkennung- und verarbeitung – mit Amazon Alexa Skills Kit. Mithilfe des UX-Bewertungsbogen AttrakDiff stellt ein A/B Vergleich die klassische Konfiguration mit der Konfiguration mit dem Sprachassistenten gegenüber. Die Auswertung ergibt eine Verbesserung der hedonischen Aspekte der UX, aber – geschuldet den funktionalen Grenzen des Prototypen – eine Verschlechterung der pragmatischen Qualität. Zum aktuellen Technologiestand eignet sich ein Sprachassistent nur bei Use Cases mit geringem Fehlerpotenzial. Die Ergebnisse aus der Arbeit dienen als Grundlage für weitere erforderliche Forschungen in den Bereichen Robustheit bezüglich Spracherkennung und -verarbeitung und Bewahrung des Dialogkontextes.