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A conversational agent for positive change

a personalityzation approach

Oliver Guggenberger

Art der Arbeit

Masterarbeit

Universität

Universität Wien

Fakultät

Fakultät für Informatik

Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)

Masterstudium Medieninformatik

Betreuer*in

Peter Reichl

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DOI

10.25365/thesis.62211

URN

urn:nbn:at:at-ubw:1-28221.13691.607988-6

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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract

(Deutsch)

Diese Studie untersucht die Auswirkungen der Anwendung des Positiv 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 Eigenschaften 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.

Abstract

(Englisch)

This study investigates the effects of applying the Positive Computing paradigm to conversational agents by utilizing a personalityzation approach. Although the importance of the user's well-being is recognized by researchers, the application of the Positive Computing framework to conversational agents has just begun. Related research has revealed that personalization techniques can improve user experience and overall user satisfaction. Facilitating a satisfying user experience is essential, especially in the context of motivational and behavioral change technologies. This paper examines how personalization and the application of Positive Computing can be brought together. Therefore, this thesis investigates how a personalityzation approach can facilitate the Positive Computing paradigm to increase the perceived competence to make or maintain a change towards a healthy behavior. Furthermore, the research interest is to find out whether the METUX model can be applied to conversational agents. Findings from a previously conducted research survey were used to form the concept of this work. An existing health care chatbot was analyzed and revised. As a result, a disposition sensible health care chatbot was developed to test and evaluate the concept. A conceptually validating approach was applied based on a mixed-method approach. Thus, both quantitative and qualitative research methods were utilized in a participative user study. A personality test was conducted to acquire the personality of the respective users and to better understand their specific needs. The METUX model was used to structure and evaluate this project. Finally, semi-structured interviews were conducted. The evaluation of the user study indicates that participants perceived their competence to maintain a healthier lifestyle as increased after using the chatbot. Participants with an increased perceived competence score (PCS) rated their motivation to maintain a healthier lifestyle as rather autonomous compared to participants of a decreased PCS score. Conversely, participants perceived their competence to exercise regularly as being lower after having used the chatbot. Interestingly, these attendees rated their decision as rather autonomously taken. The analysis of the semi-structured interviews reveals that participants felt supported in their competence to achieve their health goals. They appreciated the features of the conversational agent and stated that their consciousness of healthy living had increased. The findings indicate ambiguous results for the first research question. Thus, further research will be required with the help of a large-scale user study. Nevertheless, the adoption of the PC framework worked well in this study. The personalityzation approach augmented the PC paradigm successfully.

Autor*innen

Oliver Guggenberger

Haupttitel (Englisch)

A conversational agent for positive change

Hauptuntertitel (Englisch)

a personalityzation approach

Paralleltitel (Deutsch)

Ein Gesprächsagent für positive Veränderungen : ein Personalisierungsansatz

Publikationsjahr

2020

Umfangsangabe

86 Seiten : Illustrationen, Diagramme

Sprache

Englisch

Beurteiler*in

Peter Reichl

Klassifikationen

54 Informatik > 54.08 Informatik in Beziehung zu Mensch und Gesellschaft ,

77 Psychologie > 77.45 Motivationspsychologie

AC Nummer

AC15690021

Utheses ID

54990

Studienkennzahl

UA | 066 | 935 | |

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Schlagwörter