CUI

Meine Hirnzellen sind frisch trainiert in der Conversational Academy von robocopy. Was habe ich nun davon?

Dank der von BITGRIP gesponserten Weiterbildung bin ich bereit, CUI-Projekte von A-Z umzusetzen. Was ein gutes Conversation Design auszeichnet, ist in meinen Top-5-Learnings zusammengefasst. Ein paar Worte zu robocopy gibt’s oben drauf.

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Personality Wins!

Wir weisen einem Bot unbewusst so oder so Charaktereigenschaften zu – mit der Entwicklung einer authentischen Bot-Persönlichkeit kann der Conversation Designer diesen Prozess steuern. Dabei kommt es auf einige spannende Raffinessen an: z.B. die Haltung des Bots in der Beziehung zum Nutzenden, seine Hintergrundgeschichte und konkrete Eingarten seiner Kommunikation.

Die Haltung des Bots („Register“) lässt sich anhand von 2 interdependenten psychologischen Dimensionen und deren Zwischenstufen charakterisieren: dominant vs. submissive & averse vs. friendly. Damit erhält man eine gute Richtlinie für ein konsistentes Bot-Verhalten.
Durch eine Hintergrundgeschichte kann die Persönlichkeit lebendiger erscheinen: Wo kommt der Bot als Person her, was sind zentrale Aspekte seines Werdegangs und was sind seine Vorlieben.
In den Eigenarten der Kommunikation wird die Persönlichkeit für den Nutzenden wiedererkennbar: bei der Stimme spielen z.B. Körperform oder „aural smile“ eine Rolle, beim Chat z.B. Einsatz von Emojis oder Interpunktion. Dazu kommt ein Set aus typischen Formulierungen in Standard-Dialogsequenzen wie Begrüßung oder Entschuldigungen (Idiolekt).

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Improvisieren geht vor!

Sobald die Use Cases geklärt sind ist die Versuchung groß, direkt mit der Planung der Konversationen loszulegen. Das habe ich bei meinem Trainings-Projekt „Virtuelles Ich“ für meine Website gemacht. Wie man sich Dialogverläufe vorstellt und wie sie tatsächlich ablaufen, sind allerdings oft zwei verschiedene Dinge (wobei ein gut ausgebildeter Kommunikationslinguist der potentiellen Diskrepanz entgegenwirken kann 😉 ). Um die Mensch-Maschine-Interaktion sich möglichst natürlich entfalten zu lassen, bedarf es daher eines einfachen aber wirkungsvollen Prinzips: an den Anfang des Prozesses wird ein Beispiel-Dialog zwischen 2 Menschen gestellt; einer spielt eine konkrete User Persona, ein anderer spielt die Bot-Persönlichkeit. Damit dieses „Improvisationstheater“ funktioniert, werden die Akteure ausführlich gebrieft, u.a. mit Infos zum physischen und sozialen Kontext des Dialogszenarios, zu den Zielen und psychischen Verfassung der User Persona und zu den Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten des Bots. Auf Basis des Beispieldialogs gilt es dann, die Dialogstruktur in einem Flowchart abzubilden. Das Chart kann nun noch optimiert und für weitere Verläufe angepasst werden, hat aber eben seinen Ursprung in natürlicher Kommunikation.

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Rollenverteilung muss sein!

Bot und Mensch haben in einer Konversation unterschiedliche Bedürfnisse: während der Mensch z.B. Empathie und zielgerichtete Hilfsbereitschaft braucht, ist der Bot auf das Erkennen von Sprachhandlungsfunktionen („Intents“), die Bezugnahme auf gespeicherte Entitäten und das Herstellen von Kontext angewiesen. Beim Texten vieler Dialogverläufe kommt es daher nicht nur darauf an, sich am Vorbild zwischenmenschlicher Kommunikation zu orientieren (ein Kommunikationslinguist kennt die entsprechenden Prozesse 🙂 ). Manchmal muss man sich eben der besagten Diskrepanz im Mensch-Maschine-Dialog unterordnen.
Im Chat oder Gespräch würden wir z.B. auch nicht eine Liste von 7 Optionen runterrattern, sondern sie sinnvoll strukturieren, um eine Entscheidung zu erleichtern. Wir würden auch nicht eine Frage in der selben Formulierung mehrfach wiederholen. Allerdings können wir ein Sprecherwechsel („Turn-Taking“) nur mit Blick & Gestik markieren oder mal das Fragezeichen nicht mit texten – ein Chatbot (oder Voice Assistant) sollte hier eindeutig agieren und einen Turn möglichst immer mit einer Frage inkl. Fragezeichen übergeben.

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80/20!

Die berühmte 80-20-Regel gilt auch im Conversation Design: 80% der Nutzer folgen 20% der Dialogverläufe. Es ist daher ratsam, den Aufwand auf den Head der Konversationen zu konzentrieren, dem sogenannten Happy Conversation Design. Im Long Tail wird dann über das Kosten-Nutzen-Verhältnis kritisch geprüft, welche Edge Cases sich lohnen integriert zu werden.
Wie man einen vermeintlichen Edge Case durch intelligentes Texten mit einem Standard-Szenario abfängt, hat ein tolles Beispiel aus dem Online-Kurs gezeigt: ein „Butler“-Bot kann für Urlauber einen Tisch in nächstgelegen Restaurants reservieren, Instruktionen fürs Kochen in der Unterkunft bereit stellen oder einen Lieferservice beauftragen. Was, wenn die Restaurants, die den Ansprüchen der Nutzer (asiatisch, vegan, familienfreundlich, etc.) genügen bereits ausgebucht sind? Sollte man nach Kompromissen suchen, die vielleicht irgendwie doch gefallen könnten? Einfacher ist hier, auf den Standard-Use Case „Lieferservice“ zu verweisen und die Nutzenden dazu einladen, sich das Essen des Wunschrestaurants liefern zu lassen.

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Science-Fiction steht vor der Tür!

Die Rolle der Conversation Designer wird sich mit der weiteren Entwicklung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen merklich verändern. Während sie heute hauptsächlich „konversationelle FAQs“ oder so manchen Transaktions-Service (Flug buchen, Taxi rufen, etc.) erstellen und dabei die Dialogverläufe überwiegend selbst konzipieren/abstrahieren und texten, so wird es in Zukunft wahrscheinlich mehr darum gehen, Kommunikations-Parameter für die eigenständig agierende KI festzulegen und hier und da korrigierend einzugreifen (siehe auch als Beispiel die Science-Fiction-Serie „Westworld„).
Dass das nicht mehr lang Science-Fiction bleiben wird, kann man an bereits nutzbaren Services sehen, die z.B. Tone of Voice Dimensionen wie Formalität/Fachsprachlich- vs. Umgangsprachlichkeit (Acrolinx) oder Emotionsbandbreiten (Watson Tone Analyser) in verschiedenen komplexen Textsorten analysieren und entsprechende Handlungsempfehlungen geben können.

robocopy exposed - Reflektionen zum Online-Kurs

Lohnt sich der Kurs wirklich oder füllt das Zertifikat nur die Leere einer weißen Wand?

 

PRO

  • gute Guidance fürs Conversation Design
  • Veranschaulichung der Themen am Beispiel-Projekt inkl. vielen konkreten Konversationssequenzen
  • einige Verweise auf psychologische & kommunikationstheoretische Modelle für den „Scientific Touch“
  • Inkludierung von vermeintlichen Details, die große Wirkung entfalten können
  • einfach zu folgende, meist sehr übersichtlich portionierte Videos
  • einige Templates für die Praxis
  • nette Quizes & anspruchsvolle Abschlussklausur (75% Minimum)
  • Feedback zum Kurs wird verwertet (durch mich ist jetzt Tone of Voice korrekt im Template verortet worden 😉 )

CONTRA

  • wenig Informationstiefe
  • mitunter inkonsistenter Kursverlauf & sich wiederholende Inhalte
  • manchmal schwache bzw. fehlende Herleitungen / Begründungen
  • teilweise generischer Bezug zum Beispiel-Projekt anstatt konkrete Handlungsempfehlungen für die Praxis
  • keine Tipps für weiterführende Literatur o.ä.
  • kein direkter Kontakt zum Tutor (wird mittlerweile als separates Kursformat verkauft)
  • kein Austausch der Lernenden untereinander
  • mit vorhandenen Kommunikations-Fachkenntnissen sind die Dialoge & theoretischen Ansätze selten wirklich spannend 😉

Bilden ist gut – machen ist besser!
Auch BITGIP versteht dieses Motto und lässt mich in der Rolle des Conversation Designers & Projektmanagers ein Nebenprojekt „Office-Bot“ starten.
Wenn unser Bot in einigen Wochen für sich selbst spricht, wird man davon sicherlich auf Medium & Co. hören.
😀

Bilden ist gut – machen ist besser!
Auch BITGIP versteht dieses Motto und lässt mich in der Rolle des Conversation Designers & Projektmanagers ein Nebenprojekt „Office-Bot“ starten.
Wenn unser Bot in einigen Wochen für sich selbst spricht, wird man davon sicherlich auf Medium & Co. hören.
😀

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