21.04.2020, 10:00 Uhr

Durchführung per Videokonferenz
(Corona-Situation)

Titel: „A Conversational Agent for Positive Change A personalityzation approach“

Zusammenfassung:
Computing-Paradigmas auf Gesprächsagenten, indem ein Personalisierungsansatz angewendet wird. Obwohl die Bedeutung des Wohlbefindens der Software-Benutzer von Forschern anerkannt wird, hat die Anwendung des Positiv-Computing-Frameworks auf Gesprächsagenten gerade erst begonnen. Verwandte Forschungen haben gezeigt, dass Personalisierungstechniken die Nutzererfahrung und allgemein die Benutzerzufriedenheit verbessern können. Es ist von wesentlicher Bedeutung, ein zufriedenstellendes Erlebenis zu ermöglichen, insbesondere im Zusammenhang mit Motivations- Technologien bzw. mit Technologien, die nach einer Verhaltensänderung streben. In dieser Arbeit wird untersucht, wie Personalisierung und die Anwendung des Positiv-Computing-Paradigma zusammengebracht werden können. Diese Arbeit analysiert daher, wie ein Personalisierungsansatz das Positive-Computing-Paradigma fördern kann, um die wahrgenommene Kompetenz zu erhöhen, eine Veränderung in Richtung eines gesunden Verhaltens vorzunehmen oder aufrechtzuerhalten. Darüber hinaus besteht das Forschungsinteresse darin herauszufinden, ob das METUX-Modell auf Gesprächsagenten angewendet werden kann. Die Erkenntnisse einer zuvor durchgeführten Literaturrecherche wurden für das Konzept dieser Arbeit verwendet. Ein bereits bestehender Gesundheits-Chatbot wurde dafür analysiert und überarbeitet. Als Ergebnis wurde ein dispositionssensitiver Gesundheits-Chatbot entwickelt, um das Konzept dieser Arbeit zu testen und zu bewerten. Dafür wurde ein konzeptuell validierender Ansatz angewandt, der auf einem gemischten Methodenansatz basiert. In einer partizipativen Nutzerstudie wurden daher sowohl quantitative als auch qualitative Forschungsmethoden verwendet. Ein Persönlichkeitstest wurde durchgeführt, um die Persönlichkeit der jeweiligen Nutzer zu erfassen und die unterschiedlichen Bedürfnisse der Nutzer besser verstehen zu können. Das METUX-Modell wurde zur Strukturierung und Evaluierung dieses Projekts eingesetzt. Abschließend wurden semi-strukturierte Interviews durchgeführt. Die Auswertung zeigt, dass die Teilnehmer ihre Fähigkeit zur Aufrechterhaltung eines gesünderen Lebensstils nach der Benutzung des Chatbots als erhöht empfanden. Teilnehmer mit einer erhöht wahrgenommenen Kompetenzpunktezahl bewerteten ihre Motivation, einen gesünderen Lebensstil beizubehalten, als eher autonom im Vergleich zu Teilnehmern mit einer verringerten Kompetenzpunktezahl. Umgekehrt empfanden die Teilnehmer ihre Kompetenz, regelmäßig zu trainieren, nach der Benutzung des Chatbots als geringer. Interessanterweise bewerteten diese Teilnehmer ihre Entscheidung als autonom. Die Analyse der semi-strukturierten Interviews zeigt, dass sich die Teilnehmer durch den Chatbot in ihrer Kompetenz unterstützt fühlten, ihre Ziele zu erreichen. Die Teilnehmer schätzten die Ei- 85 genschaften des Gesprächsagenten und gaben an, dass ihr Bewusstsein für eine gesunde Lebensweise durch ihn erhöht worden war. Die Antwort auf die erste Forschungsfrage ist aufgrund der vorliegenden Ergebnisse nicht eindeutig. Daher sind weitere Untersuchungen in einer groß angelegten Nutzerstudie erforderlich. Dennoch hat die Anwendung des Positive-Computing-Frameworks im Zuge dieser Arbeit gut funktioniert, wie die Bearbeitung der zweiten Forschungsfrage durch ein proof-of-concept gezeigt hat. Der verwendete Personalisierung-Ansatz hat das Positive- Computing-Paradigma wirkungsvoll ergänzt.