論文の概要: Content-Driven Local Response: Supporting Sentence-Level and Message-Level Mobile Email Replies With and Without AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06430v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 13:06:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:31:02.397677
• Title: Content-Driven Local Response: Supporting Sentence-Level and Message-Level Mobile Email Replies With and Without AI
• Title（参考訳）: コンテンツ駆動型ローカルレスポンス:AIなしでの文レベルとメッセージレベルモバイルメール応答をサポート
• Authors: Tim Zindulka, Sven Goller, Florian Lehmann, Daniel Buschek,
• Abstract要約: マイクロタスキングにインスパイアされたCDLR(Content-Driven Local Response)と呼ばれる新しいUI概念を開発した。 これにより、ユーザーは文章を選択してメールに返信を挿入できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.130766472908793
• License:
• Abstract: Mobile emailing demands efficiency in diverse situations, which motivates the use of AI. However, generated text does not always reflect how people want to respond. This challenges users with AI involvement tradeoffs not yet considered in email UIs. We address this with a new UI concept called Content-Driven Local Response (CDLR), inspired by microtasking. This allows users to insert responses into the email by selecting sentences, which additionally serves to guide AI suggestions. The concept supports combining AI for local suggestions and message-level improvements. Our user study (N=126) compared CDLR with manual typing and full reply generation. We found that CDLR supports flexible workflows with varying degrees of AI involvement, while retaining the benefits of reduced typing and errors. This work contributes a new approach to integrating AI capabilities: By redesigning the UI for workflows with and without AI, we can empower users to dynamically adjust AI involvement.
• Abstract（参考訳）: モバイルメールはさまざまな状況において効率性を必要とし、AIの使用を動機付けている。 しかし、生成されたテキストは、人々がどう反応したいのかを常に反映しているわけではない。 これは、EメールUIでまだ考慮されていない、AI関与のトレードオフを持つユーザを悩ませるものだ。 マイクロタスキングにインスパイアされたCDLR(Content-Driven Local Response)と呼ばれる新しいUIコンセプトでこの問題に対処する。 これにより、ユーザーは文章を選択してメールに返信を挿入できる。 このコンセプトは、ローカルな提案とメッセージレベルの改善のためのAIの組み合わせをサポートする。 ユーザスタディ(N=126)はCDLRと手動タイピングと全応答生成を比較した。 私たちは、CDLRがAIの関与度が異なる柔軟なワークフローをサポートしながら、タイピングとエラーの削減のメリットを保っていることを発見した。 ワークフロー用のUIを再設計することで、AIの関与を動的に調整することが可能になる。

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