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Annebeth Demaeght

• Emotionen sind entscheidend für die Qualität des Nutzererlebnisses in der Mensch-Maschine-Interaktion und nehmen Einfluss auf die Akzeptanz neuer technologischer Lösungsangebote. In den letzten Jahren hat die natürlichsprachliche Interaktion mit Maschinen zunehmend an Bedeutung gewonnen. Allerdings weisen sprachgesteuerte Dialogsysteme noch Defizite auf. Vor diesem Hintergrund rückt die Messung und Bewertung der Voice User Experience zunehmend in den Fokus der Forschung. Ziel der Arbeit war es deshalb, eine Vorgehensweise zur Analyse von Nutzeremotionen basierend auf Stimmmerkmalen sowie Akzeptanzfaktoren für sprachgesteuerte Dialogsysteme zu identifizieren und durch verschiedene empirische Studien zu validieren. Dazu wurden Irritationen im sprachgesteuerten Dialogprozess durch Befragungen und Literaturrecherche herausgearbeitet und nach der Stärke der Beeinträchtigung des Nutzungsprozesses durch die Befragten priorisiert. Anschließend wurden die zentralen Störfaktoren unter Laborbedingungen in Interaktionen integriert, um von Nutzerirritationen geprägte Sprachdaten zu erfassen und auszuwerten. Abschließend wurde auf Basis der Ergebnisse der ersten Studienphase die Wirkung zentraler Einflussfaktoren, wie z. B. Antwortqualität, Verständnis und Sicherheit auf die Nutzerakzeptanz sprachgesteuerter Dialogsysteme untersucht.