Auf der Business & Entrepreneurial Economics (BEE) Conference Anfang Juni stellte David Dobrowsky, Leiter des Bachelor-Studiengangs Kommunikationswirtschaft, die Ergebnisse einer Studie zur Auswirkung von emotionalisierter Sprache auf die wahrgenommene Glaubwürdigkeit von Chatbots vor.
Von 1. bis 4. Juni 2023 fand zum 8. Mal die Business & Entrepreneurial Economics (BEE) Conference, organisiert von der University of Zagreb, statt. David Dobrowsky, Leiter des Bachelor-Studiengangs Kommunikationswirtschaft, präsentierte Ergebnisse aus der Studie zum Einfluss des Interaktionsstils von Chatbots auf die affektive Wahrnehmung der UserInnen. Diese hatte er mit Senior Researcher Ilona Pezenka und Gerald Janous, Leiter des Master-Studiengangs Marketing- & Salesmanagement, in Kooperation mit der Haaga Helia Universität durchgeführt.
Der Konferenzbeitrag befasste sich mit der Auswirkung von emotionalisierter Sprache auf die wahrgenommene Glaubwürdigkeit von Chatbots. Er setzte dabei den Fokus auf zwei Varianten eines retrieval based Chatbots. Bei beiden Typen generiert der Chatbot die Inhalte seiner Antworten aus einem Pool an vorgegebenen Informationen, aber auf unterschiedliche Weise:
- Task-oriented Interaktionsstil mit einer sachlichen und formalen Kommunikation
- Conversational Interaktionsstil mit einer sprachlich weniger formalen Kommunikation, wobei der Chatbot versucht, eine Konversation unter anderem durch den Einsatz von Emojis aufzubauen
In der empirischen Studie interagierten die ProbandInnen mit jeweils einer Variante des Chatbots. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass ein conversational Interaktionsstil zu einer verstärkt wahrgenommenen Glaubwürdigkeit des Chatbots durch die UserInnen führt.
David Dobrowsky stellt darüber hinaus auch ein Untersuchungsdesign vor, das die Auswirkung von emotionalisierter Sprache auf die wahrgenommene Glaubwürdigkeit von generativen Chatbots misst. Im Gegensatz zu den retrieval based Chatbots erzeugen generative Chatbots die Inhalte der Antworten selbst, etwa anhand eines Sprachmodells (language model based chatbots). Auch bei diesen Chatbots kann aber die Information, anhand der die Antworten generiert werden sollen, vorgegeben werden.