TY - THES A1 - Schneider, Florian Alexander T1 - Voice Assistants are Social Actors – An Empirical Analysis of Media Equation Effects in Human-Voice Assistant Interaction T1 - Sprachassistenten als soziale Akteure - Eine empirische Untersuchung von Media Equation Effekten in der Mensch-Sprachassistenten Interaktion N2 - Ownership and usage of personal voice assistant devices like Amazon Echo or Google Home have increased drastically over the last decade since their market launch. This thesis builds upon existing computers are social actors (CASA) and media equation research that is concerned with humans displaying social reactions usually exclusive to human-human interaction when interacting with media and technological devices. CASA research has been conducted with a variety of technological devices such as desktop computers, smartphones, embodied virtual agents, and robots. However, despite their increasing popularity, little empirical work has been done to examine social reactions towards these personal stand-alone voice assistant devices, also referred to as smart speakers. Thus, this dissertation aims to adopt the CASA approach to empirically evaluate social responses to smart speakers. With this goal in mind, four laboratory experiments with a total of 407 participants have been conducted for this thesis. Results show that participants display a wide range of social reactions when interacting with voice assistants. This includes the utilization of politeness strategies such as the interviewer-bias, which led to participants giving better evaluations directly to a smart speaker device compared to a separate computer. Participants also displayed prosocial behavior toward a smart speaker after interdependence and thus a team affiliation had been induced. In a third study, participants applied gender stereotypes to a smart speaker not only in self-reports but also exhibited conformal behavior patterns based on the voice the device used. In a fourth and final study, participants followed the rule of reciprocity and provided help to a smart speaker device that helped them in a prior interaction. This effect was also moderated by subjects’ personalities, indicating that individual differences are relevant for CASA research. Consequently, this thesis provides strong empirical support for a voice assistants are social actors paradigm. This doctoral dissertation demonstrates the power and utility of this research paradigm for media psychological research and shows how considering voice assistant devices as social actors lead to a more profound understanding of voice-based technology. The findings discussed in this thesis also have implications for these devices that need to be carefully considered both in future research as well as in practical design. N2 - Die Verbreitung und Nutzung von persönlichen Sprachassistenten wie Amazon Echo oder Google Home haben seit deren Veröffentlichung im Laufe des letzten Jahrzehnts stark zugenommen. Diese Thesis baut auf existierender computers are social actors (CASA) und media equation Forschung auf, die sich mit sozialen Reaktionen auf Medien und technologische Geräte befasst, die normalerweise nur in der Mensch-Mensch Interaktion auftreten. CASA Forschung wurde bereits zu einer Bandbreite an technologischen Geräten durchgeführt, darunter Desktopcomputer, Smartphones, virtuelle Agenten und Roboter. Trotz ihrer zunehmenden Popularität wurde bisher wenig empirische Forschung zu sozialen Reaktionen auf Geräte wie die genannten Sprachassistenten, auch Smart Speaker genannt, durchgeführt. Deshalb ist es das Ziel dieser Dissertation, soziale Reaktionen auf Smart Speaker basierend auf dem CASA Ansatz empirisch zu evaluieren. Zu diesem Zweck wurden im Rahmen dieser Thesis vier Laborexperimente mit insgesamt 407 TeilnehmerInnen durchgeführt. Die Ergebnisse machen deutlich, dass Nutzer eine Bandbreite an sozialen Reaktionen in der Interaktion mit Sprachassistenten zeigen. Darunter die Verwendung von Höflichkeitsstrategien wie des Interviewer-Bias, was zu besseren Bewertungen eines Smart Speakers geführt hat, wenn dieser direkt am Gerät selbst bewertet wurde. Im Vergleich dazu fielen Bewertungen, die an einem separaten Computer abgegeben wurden, schlechter aus. Die TeilnehmerInnen zeigten außerdem prosoziales Verhalten gegenüber einem Sprachassistenten, nachdem eine Interdependenz und Teamzugehörigkeit induziert wurde. In einer dritten Studie wandten die TeilnehmerInnen Geschlechterstereotype auf Sprachassistenten an, basierend nur auf der Stimme, die das Gerät in der Interaktion verwendet hatte. Dies zeige sich sowohl in einer Bewertung des Geräts als auch durch konforme Verhaltensmuster. In einer vierten und letzten Studie zeigten die TeilnehmerInnen reziprokes Verhalten und halfen einem Smart Speaker Gerät, das ihnen zuvor bereits geholfen hatte. Dieser Effekt wurde außerdem durch die Persönlichkeit der TeilnehmerInnen moderiert, was ein starkes Indiz dafür liefert, dass individuelle Unterschiede relevant für die CASA Forschung sind. Folglich liefert diese Dissertation starke empirische Belege für ein voice assistants are social actors Paradigma. Sie demonstriert die Nützlichkeit dieses Paradigmas für medienpsychologische Forschung und wie die Betrachtung von Smart Speaker Geräten als soziale Akteure zu einem vertieften Verständnis von sprachbasierten Technologien führen kann. Die Ergebnisse, die in dieser Dissertation diskutiert werden, haben Implikationen sowohl für zukünftige Forschung als auch für das praktische Design von Sprachassistenten. KW - Mensch-Maschine-Kommunikation KW - Media Equation KW - Voice Assistants KW - Human-Computer-Interaction Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-346704 ER - TY - THES A1 - Grundke, Andrea T1 - Head and Heart: On the Acceptability of Sophisticated Robots Based on an Enhancement of the Mind Perception Dichotomy and the Uncanny Valley of Mind T1 - Herz und Kopf: Zur Akzeptanz von elaborierten Robotern anhand einer Weiterentwicklung der Mind-Perception-Dichotomie und des Uncanny Valleys of Mind N2 - With the continuous development of artificial intelligence, there is an effort to let the expressed mind of robots resemble more and more human-like minds. However, just as the human-like appearance of robots can lead to feelings of aversion to such robots, recent research has shown that the apparent mind expressed by machines can also be responsible for their negative evaluations. This work strives to explore facets of aversion evoked by machines with human-like mind (uncanny valley of mind) within three empirical projects from a psychological point of view in different contexts, including the resulting consequences. In Manuscript #1, the perspective of previous work in the research area is reversed and thus shows that humans feel eeriness in response to robots that can read human minds, a capability unknown from human-human interaction. In Manuscript #2, it is explored whether empathy for a robot being harmed by a human is a way to alleviate the uncanny valley of mind. A result of this work worth highlighting is that aversion in this study did not arise from the manipulation of the robot’s mental capabilities but from its attributed incompetence and failure. The results of Manuscript #3 highlight that status threat is revealed if humans perform worse than machines in a work-relevant task requiring human-like mental capabilities, while higher status threat is linked with a higher willingness to interact, due to the machine’s perceived usefulness. In sum, if explanatory variables and concrete scenarios are considered, people will react fairly positively to machines with human-like mental capabilities. As long as the machine’s usefulness is palpable to people, but machines are not fully autonomous, people seem willing to interact with them, accepting aversion in favor of the expected benefits. N2 - Mit der stetigen Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz besteht das Bestreben, das ausgedrückte Bewusstsein von Robotern dem menschlichen Bewusstsein immer mehr nachzubilden. Die Forschung hat dargelegt, dass das augenscheinlich von Maschinen ausgedrückte Bewusstsein für negative Bewertungen verantwortlich sein kann (Uncanny Valley of Mind). Dieser Befund soll aus psychologischer Perspektive in verschiedenen Kontexten inklusive der daraus resultierenden Konsequenzen genauer betrachtet werden. Mit Manuskript #1 wird die Perspektive bisheriger Arbeiten in dem Forschungsgebiet umgekehrt und gezeigt, dass Menschen Unheimlichkeit gegenüber Robotern empfinden, die scheinbar menschliche Gedanken lesen können, was aus der Mensch-Mensch-Interaktion unbekannt ist. In Manuskript #2 wird der Frage nachgegangen, ob Empathie für einen von einem Menschen verletzt werdenden Roboter eine Möglichkeit ist, das Uncanny Valley of Mind abzuschwächen. Ein hervorzuhebendes Resultat dieser Arbeit ist, dass Aversion in dieser Studie nicht durch die Manipulation der Bewusstseinszustände des Roboters aufgekommen ist, sondern durch dessen attribuierte Inkompetenz und sein Versagen. Die Ergebnisse von Manuskript #3 zeigen, dass Statusbedrohung auftritt, wenn Menschen bei einer arbeitsrelevanten Aufgabe, die menschenähnliche mentale Fähigkeiten erfordert, schlechter abschneiden als Maschinen. Es wird auf die wahrgenommene Nützlichkeit der Maschine Bezug genommen um zu erklären, dass höhere Statusbedrohung mit höherer Bereitschaft zur Interaktion assoziiert ist. Zusammenfassend reagieren Menschen recht positiv auf Maschinen mit menschenähnlichen mentalen Fähigkeiten, sobald erklärende Variablen und konkrete Szenarien mitberücksichtigt werden. Solange die Nützlichkeit der Maschinen deutlich gemacht wird, diese aber nicht vollkommen autonom sind, scheinen Menschen gewillt zu sein, mit diesen zu interagieren und dabei Gefühle von Aversion zugunsten der antizipierten Vorteile in Kauf zu nehmen. KW - Humanoider Roboter KW - Künstliche Intelligenz KW - Mensch-Maschine-Kommunikation KW - Uncanny Valley of Mind KW - Eeriness KW - Empathy KW - Status Threat KW - Perceived Usefulness KW - Mensch-Maschine-Interaktion Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-330152 ER - TY - THES A1 - Dittrich, Monique T1 - Persuasive Technology to Mitigate Aggressive Driving : A Human-centered Design Approach T1 - Persuasive Technologie zur Minderung Aggressiven Fahrens : Ein menschzentrierter Design-Ansatz N2 - Manifestations of aggressive driving, such as tailgating, speeding, or swearing, are not trivial offenses but are serious problems with hazardous consequences—for the offender as well as the target of aggression. Aggression on the road erases the joy of driving, affects heart health, causes traffic jams, and increases the risk of traffic accidents. This work is aimed at developing a technology-driven solution to mitigate aggressive driving according to the principles of Persuasive Technology. Persuasive Technology is a scientific field dealing with computerized software or information systems that are designed to reinforce, change, or shape attitudes, behaviors, or both without using coercion or deception. Against this background, the Driving Feedback Avatar (DFA) was developed through this work. The system is a visual in-car interface that provides the driver with feedback on aggressive driving. The main element is an abstract avatar displayed in the vehicle. The feedback is transmitted through the emotional state of this avatar, i.e., if the driver behaves aggressively, the avatar becomes increasingly angry (negative feedback). If no aggressive action occurs, the avatar is more relaxed (positive feedback). In addition, directly after an aggressive action is recognized by the system, the display is flashing briefly to give the driver an instant feedback on his action. Five empirical studies were carried out as part of the human-centered design process of the DFA. They were aimed at understanding the user and the use context of the future system, ideating system ideas, and evaluating a system prototype. The initial research question was about the triggers of aggressive driving. In a driver study on a public road, 34 participants reported their emotions and their triggers while they were driving (study 1). The second research question asked for interventions to cope with aggression in everyday life. For this purpose, 15 experts dealing with the treatment of aggressive individuals were interviewed (study 2). In total, 75 triggers of aggressive driving and 34 anti-aggression interventions were identified. Inspired by these findings, 108 participants generated more than 100 ideas of how to mitigate aggressive driving using technology in a series of ideation workshops (study 3). Based on these ideas, the concept of the DFA was elaborated on. In an online survey, the concept was evaluated by 1,047 German respondents to get a first assessment of its perception (study 4). Later on, the DFA was implemented into a prototype and evaluated in an experimental driving study with 32 participants, focusing on the system’s effectiveness (study 5). The DFA had only weak and, in part, unexpected effects on aggressive driving that require a deeper discussion. With the DFA, this work has shown that there is room to change aggressive driving through Persuasive Technology. However, this is a very sensitive issue with special requirements regarding the design of avatar-based feedback systems in the context of aggressive driving. Moreover, this work makes a significant contribution through the number of empirical insights gained on the problem of aggressive driving and wants to encourage future research and design activities in this regard. N2 - Aggressives Fahren, egal ob Drängeln, Rasen oder Fluchen, ist kein Kavaliersdelikt, sondern ein ernstzunehmendes Problem mit schwerwiegenden Folgen—sowohl für den Täter als auch für das Opfer. Es nimmt die Freude am Fahren, beeinträchtigt die Herzgesundheit, verursacht Stau und erhöht das Unfallrisiko. Ziel dieser Arbeit war es daher nach den Prinzipien persuasiver Technologie (engl. Persuasive Technology) eine technische Lösung zu entwickeln, die aggressives Fahren verringert. Als persuasiv werden Systeme bezeichnet, die ein bestimmtes Verhalten oder eine bestimmte Einstellung ihres Nutzers verstärken, verändern oder formen, ohne dabei Zwang auf ihn auszuüben oder ihn zu täuschen. Vor diesem Hintergrund wurde im Rahmen dieser Arbeit der sogenannte Driving Feedback Avatar (DFA) entwickelt. Das System ist eine visuelle Benutzerschnittstelle im Fahrzeug, die dem Fahrer Rückmeldung zu bestimmten aggressiven Verhaltensweisen gibt. Hauptelement ist ein abstrakter Avatar, der in einem Display angezeigt wird. Das Feedback selbst wird durch den emotionalen Zustand dieses Avatars vermittelt. Verhält sich der Fahrer aggressiv, wird er zunehmend wütender (negatives Feedback). Legt der Fahrer hingegen keine aggressiven Verhaltensweisen an den Tag, zeigt sich der Avatar nach und nach entspannter (positives Feedback). Darüber hinaus erhält der Fahrer ein sofortiges Feedback, indem das Display kurz aufblinkt, direkt nachdem eine aggressive Handlung vom System erkannt wurde. Zur Entwicklung des Systems wurden, unter Einsatz menschenzentrierter Forschungsmethoden, insgesamt fünf empirische Studien durchgeführt. Diese dienten dazu, den Nutzer und den Nutzungskontext des zukünftigen Systems zu verstehen, Ideen für mögliche Systeme zu entwickeln und die finale Lösung anhand eines Prototypens zu evaluieren. Zunächst stand dabei die Forschungsfrage im Raum, welche Auslöser für aggressives Fahren es heute gibt. In einer Fahrerstudie auf öffentlicher Straße berichteten dazu 34 Teilnehmer während der Fahrt von ihren Emotionen und deren Auslösern (Studie 1). Die zweite Forschungsfrage ergründete Maßnahmen zur Bewältigung von Aggression im Alltag. Hierzu wurden 15 Experten, die sich beruflich mit der Behandlung von aggressiven Personen befassen, interviewt (Studie 2). Insgesamt konnten so 75 Auslöser aggressiven Fahrens und 34 Maßnahmen zur Regulierung von Aggression im Allgemeinen abgeleitet werden. Inspiriert von diesen Erkenntnissen, entwickelten 108 Teilnehmer in einer Reihe von Workshops mehr als 100 Ideen, wie Aggression beim Fahren, unter Einsatz von Technologie, verringert werden könnte (Studie 3). Basierend auf diesen Ideen, entstand das Konzept des DFA. In einer Onlineumfrage mit 1.047 deutschen Teilnehmern wurde das Konzept evaluiert, um eine erste Bewertung der Wahrnehmung des Systems zu erhalten (Studie 4). Später wurde der DFA prototypisch umgesetzt und dessen Effektivität in einer Fahrerstudie unter experimentellen Bedingungen untersucht (Studie 5). Es zeigte sich, dass das System nur schwache und in Teilen auch unerwartete Effekte hat, die eine eingehende Diskussion verlangen. Diese Arbeit hat gezeigt, dass es möglich ist, aggressives Fahren mit Hilfe persuasiver Technologie zu beeinflussen. Jedoch ist dies ein sehr sensibles Vorhaben, das besondere Anforderungen an das Design Avatar-basierter Feedbacksysteme im Kontext aggressiven Fahrens stellt. Darüber hinaus leistet diese Arbeit vor allem aufgrund der gewonnenen empirischen Erkenntnisse rund um das Problem aggressiven Fahrens einen wichtigen Beitrag für Wissenschaft und Praxis und will zu weiteren Forschungs- und Designaktivitäten anregen. KW - Fahrerassistenzsystem KW - Avatar KW - Fahrerverhalten KW - Aggression KW - Driving Behavior KW - Aggressive Driving KW - Behavior Change KW - Empirical Research KW - In-Car Interface KW - Mensch-Maschine-Kommunikation KW - Persuasive Technology KW - Human-Centered Design Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-230226 ER - TY - THES A1 - Tscharn, Robert T1 - Innovative And Age-Inclusive Interaction Design with Image-Schematic Metaphors T1 - Innovatives und Alters-Inklusives Interaktionsdesign mit Image-Schematischen Metaphern N2 - The field of human-computer interaction (HCI) strives for innovative user interfaces. Innovative and novel user interfaces are a challenge for a growing population of older users and endanger older adults to be excluded from an increasingly digital world. This is because older adults often have lower cognitive abilities and little prior experiences with technology. This thesis aims at resolving the tension between innovation and age-inclusiveness by developing user interfaces that can be used regardless of cognitive abilities and technology-dependent prior knowledge. The method of image-schematic metaphors holds promises for innovative and age-inclusive interaction design. Image-schematic metaphors represent a form of technology-independent prior knowledge. They reveal basic mental models and can be gathered in language (e.g. bank account is container from "I put money into my bank account"). Based on a discussion of previous applications of image-schematic metaphors in HCI, the present work derives three empirical research questions regarding image-schematic metaphors for innovative and age-inclusive interaction design. The first research question addresses the yet untested assumption that younger and older adults overlap in their technology-independent prior knowledge and, therefore, their usage of image-schematic metaphors. In study 1, a total of 41 participants described abstract concepts from the domains of online banking and everyday life. In study 2, ten contextual interviews were conducted. In both studies, younger and older adults showed a substantial overlap of 70% to 75%, indicating that also their mental models overlap substantially. The second research question addresses the applicability and potential of image-schematic metaphors for innovative design from the perspective of designers. In study 3, 18 student design teams completed an ideation process with either an affinity diagram as the industry standard, image-schematic metaphors or both methods in combination and created paper prototypes. The image-schematic metaphor method alone, but not the combination of both methods, was readily adopted and applied just as a well as the more familiar standard method. In study 4, professional interaction designers created prototypes either with or without image-schematic metaphors. In both studies, the method of image-schematic metaphors was perceived as applicable and creativity stimulating. The third research question addresses whether designs that explicitly follow image-schematic metaphors are more innovative and age-inclusive regarding differences in cognitive abilities and prior technological knowledge. In two experimental studies (study 5 and 6) involving a total of 54 younger and 53 older adults, prototypes that were designed with image-schematic metaphors were perceived as more innovative compared to those who were designed without image-schematic metaphors. Moreover, the impact of prior technological knowledge on interaction was reduced for prototypes that had been designed with image-schematic metaphors. However, participants' cognitive abilities and age still influenced the interaction significantly. The present work provides empirical as well as methodological findings that can help to promote the method of image-schematic metaphors in interaction design. As a result of these studies it can be concluded that the image-schematic metaphors are an applicable and effective method for innovative user interfaces that can be used regardless of prior technological knowledge. N2 - Innovative Benutzungsoberflächen sind eines der Hauptziele der Mensch-Computer Interaktion. Diese neuartigen Benutzungsoberflächen sind eine Herausforderung gerade für ältere Benutzer und drohen diese aus der immer digitaleren Welt auszuschließen. Hierbei spielen abnehmende kognitive Fähigkeiten und eine geringere Vorerfahrung mit Technologie eine wichtige Rolle. Diese Arbeit zielt darauf ab, die Spannung zwischen Innovation und Alters-Inklusivität zu verringern und Benutzungsoberflächen zu entwickeln, die unabhängig von kognitiven Fähigkeiten und technologieabhängigem Vorwissen benutzt werden können. Die Methode der image-schematischen Metaphern verspricht innovative und zugleich alters-inklusives Interaktionsdesign. Image-schematische Metaphern stellen eine technologieunabhängige Form von Vorwissen dar. Sie offenbaren grundlegende mentale Modelle und können aus metaphorischer Sprache extrahiert werden (z.B. Bankkonto ist Container ausgehend von "Geld ein}zahlen). Die vorliegende Arbeit leitet aus vorangegangen Anwendung von image-schematischen Metaphern im Bereich der Mensch-Computer Interaktion drei empirische Forschungsfragen mit dem Fokus auf innovatives und alters-inklusives Interaktionsdesign ab. Die erste Forschungsfrage behandelt die bisher ungetestete Annahme, dass junge und ältere Menschen in ihrem technologieunabhängigem Vorwissen und damit auch im Gebrauch image-schematischer Metaphern übereinstimmen. In Studie 1 beschrieben 41 Probanden abstrakte Konzepte in den Bereichen Online Banking und Alltag. In Studie 2 wurden zehn kontextuelle Interviews durchgeführt. In beiden Studien wurde eine Übereinstimmung zwischen 70% und 75% gefunden, was auf eine substantielle Übereinstimmung der mentalen Modelle hinweist. Die zweite Forschungsfrage zielte auf die Anwendbarkeit und das Potential image-schematischer Metaphern für innovatives Design aus der Perspektive von Designern ab. In Studie 3 durchliefen 18 studentische Designteams einen Ideenfindungsprozess mit Prototypenerstellung, der entweder auf einem Affinity Diagramm als Industriestandard, image-schematischen Metaphern oder beiden Ansätzen in Kombination basierte. Die Methode der image-schematischen Metaphern, aber nicht die Kombination beider Methoden, war ebenso leicht anwendbar wie die bekanntere Standardmethode. In Studie 4 erstellten professionelle Interaktionsdesigner Prototypen mit oder ohne image-schematische Metaphern. In beiden Studien wurde die neue Methode als leicht anwendbar und die Kreativität stimulierend wahrgenommen. Die dritte Forschungsfrage ging der Frage nach, ob Prototypen, die explizit auf image-schematischen Metaphern basieren, tatsächlich innovativer wahrgenommen werden und alters-inklusiver bezüglich kognitiver Fähigkeiten und Technologievorwissen sind. In zwei experimentellen Studien (Studie 5 und 6) mit insgesamt 54 jüngeren und 53 älteren Menschen wurden Prototypen, die mit image-schematischen Metaphern entwickelt worden waren, als innovativer wahrgenommen als solche, die nicht explizit mit der neuen Methode entwickelt worden waren. Zudem war der Einfluss von Technologievorwissen auf die Interaktion geringer für Prototypen, die mit image-schematischen Metaphern erstellt worden waren. Der Einfluss von kognitiven Fähigkeiten und Alter auf die Interaktion blieb jedoch signifikant. Die vorliegende Arbeit liefert sowohl in empirischer als auch methodischer Hinsicht einen Beitrag zur Weiterentwicklung der Methode der image-schematischen Metaphern im Interaktionsdesign. Als Ergebnis dieser Arbeit lässt sich festhalten, dass image-schematische Metaphern eine leicht anwendbare und effektive Methode darstellen, um innovative Benutzungsoberflächen zu entwickeln, die unabhängig von Technologievorwissen benutzt werden können. KW - Mensch-Maschine-Kommunikation KW - Innovation KW - Human-Computer Interaction KW - Innovation KW - Experimental Studies KW - Interaction Design KW - Methodology KW - Benutzeroberfläche Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-175762 ER -