論文の概要: Collaboration with Conversational AI Assistants for UX Evaluation: Questions and How to Ask them (Voice vs. Text)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03638v1
• Date: Tue, 7 Mar 2023 03:59:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-08 16:36:35.246084
• Title: Collaboration with Conversational AI Assistants for UX Evaluation: Questions and How to Ask them (Voice vs. Text)
• Title（参考訳）: UX評価のための会話型AIアシスタントとのコラボレーション:質問と質問方法(Voice vs. Text)
• Authors: Emily Kuang and Ehsan Jahangirzadeh Soure and Mingming Fan and Jian Zhao and Kristen Shinohara
• Abstract要約: We performed a Wizard-of-Oz design probe study with 20 participants who interacted simulated AI assistants via text or voice。 参加者は、ユーザアクション、ユーザメンタルモデル、AIアシスタントからのヘルプ、製品とタスク情報、ユーザ人口統計の5つのカテゴリについて質問した。 テキストアシスタントの効率は著しく向上したが,満足度と信頼度は同等であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.884080068561843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: AI is promising in assisting UX evaluators with analyzing usability tests, but its judgments are typically presented as non-interactive visualizations. Evaluators may have questions about test recordings, but have no way of asking them. Interactive conversational assistants provide a Q&A dynamic that may improve analysis efficiency and evaluator autonomy. To understand the full range of analysis-related questions, we conducted a Wizard-of-Oz design probe study with 20 participants who interacted with simulated AI assistants via text or voice. We found that participants asked for five categories of information: user actions, user mental model, help from the AI assistant, product and task information, and user demographics. Those who used the text assistant asked more questions, but the question lengths were similar. The text assistant was perceived as significantly more efficient, but both were rated equally in satisfaction and trust. We also provide design considerations for future conversational AI assistants for UX evaluation.
• Abstract（参考訳）: AIはUX評価者を支援してユーザビリティテストを分析することを約束しているが、その判断は一般的に非インタラクティブな視覚化として提示される。 evaluatorsはテスト録音について質問するかも知れませんが、質問する方法はありません。 対話型対話アシスタントは、分析効率と評価者の自律性を改善するQ&Aダイナミクスを提供する。 分析関連質問の全範囲を理解するため、テキストや音声を介してAIアシスタントと対話した20人の被験者を対象に、Wizard-of-Ozデザインプローブの調査を行った。 参加者は、ユーザアクション、ユーザメンタルモデル、AIアシスタントからのヘルプ、製品とタスク情報、ユーザ人口統計の5つのカテゴリについて質問した。 テキストアシスタントを使っている人はもっと質問するが、質問の長さは似ている。 テキストアシスタントの効率は著しく向上したが,満足度と信頼度は同等であった。 UX評価のための対話型AIアシスタントの設計も検討している。

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