Logo des Repositoriums

Auflistung nach Schlagwort "voice interaction"

1 - 2 von 2
  • Konferenzbeitrag
    Construction of UEQ+ scales for voice quality: measuring user experience quality of voice interaction
    (Mensch und Computer 2020 - Tagungsband, 2020) Klein, Andreas M.; Hinderks, Andreas; Schrepp, Martin; Thomaschewski, Jörg
    The UEQ+ is a modular framework for the construction of UX questionnaires. The researcher can pick those scales that fit his or her research question from a list of 16 available UX scales. Currently, no UEQ+ scales are available to allow measuring the quality of voice interactions. Given that this type of interaction is increasingly essential for the usage of digital products, this is a severe limitation of the possible products and usage scenarios that can be evaluated using the UEQ+. We describe in this paper the construction of three specific scales to measure the UX of voice interactions. Besides, we discuss how these new scales can be combined with existing UEQ+ scales in evaluation projects.
  • Konferenzbeitrag
    „Miss Understandable“ - Eine Studie zur Aneignung von Sprachassistenten und dem Umgang mit Fehlinteraktionen
    (Mensch und Computer 2020 - Tagungsband, 2020) Pins, Dominik; Boden, Alexander; Essing, Britta; Stevens, Gunnar
    Diese Studie untersucht die Aneignung und Nutzung von Sprachassistenten wie Google Assistant oder Amazon Alexa in Privathaushalten. Unsere Forschung basiert auf zehn Tiefeninterviews mit Nutzern von Sprachassistenten sowie der Evaluation bestimmter Interaktionen in der Interaktions-historie. Unsere Ergebnisse illustrieren, zu welchen Anlässen Sprachassistenten im heimischen Umfeld genutzt werden, welche Strategien sich die Nutzer in der Interaktion mit Sprachassistenten angeeignet haben, wie die Interaktion abläuft und welche Schwierigkeiten sich bei der Einrichtung und Nutzung des Sprachassistenten ergeben haben. Ein besonderer Fokus der Studie liegt auf Fehlinteraktionen, also Situationen, in denen die Interaktion scheitert oder zu scheitern droht. Unsere Studie zeigt, dass das Nutzungspotenzial der Assistenten häufig nicht ausgeschöpft wird, da die Interaktion in komplexeren Anwendungsfällen häufig misslingt. Die Nutzer verwenden daher den Sprachassistenten eher in einfachen Anwendungsfällen und neue Apps und Anwendungsfälle werden gar nicht erst ausprobiert. Eine Analyse der Aneignungsstrategien, beispielsweise durch eine selbst erstellte Liste mit Befehlen, liefert Erkenntnisse für die Gestaltung von Unterstützungswerkzeugen sowie die Weiterentwicklung und Optimierung von sprachbasierten Mensch-Maschine-Interfaces.