用户与智能助手交互中的反馈效应：延迟参与、适应与退出
人机交互
2023-04-19 v2 计算与语言
摘要
随着智能助手（IAs）日益普及，评估 IA 质量成为日益活跃的研究领域。本文识别并量化了反馈效应——IA 与用户交互中的一个新成分：IA 的能力与局限如何随时间影响用户行为。首先，我们通过观察性研究证明，IA 的无帮助响应会在短期内导致用户延迟或减少后续交互。接下来，我们扩展时间范围以考察行为变化，并表明随着用户发现 IA 理解与功能能力的局限，他们学会调整其请求的范围与措辞，以增加从 IA 获得有帮助响应的可能性。我们的发现凸显了反馈效应在微观与中观层面的影响。我们进一步讨论其宏观层面的后果：不令人满意的交互在一个反馈循环中持续降低未来用户参与的可能性和多样性。
引用
@article{arxiv.2303.10255,
title = {Feedback Effect in User Interaction with Intelligent Assistants: Delayed Engagement, Adaption and Drop-out},
author = {Zidi Xiu and Kai-Chen Cheng and David Q. Sun and Jiannan Lu and Hadas Kotek and Yuhan Zhang and Paul McCarthy and Christopher Klein and Stephen Pulman and Jason D. Williams},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.10255},
year = {2023}
}
备注
PAKDD 2023