Alexander Dregger

Beschreibung

Ein Chatbot soll basierend auf dem Modell künstlicher Persönlichkeit (Dregger, 2023) mithilfe von einem Large Language Modell implementiert werden. Hierbei können Methoden wie z.B. die Personality Infusion (Kovacevic, 2024) zum Einsatz kommen. Nutzer sollen hierbei z.B. mithilfe von Schiebereglern die Persönlichkeit bei einem Chatbot, den sie anschließend nutzen, anpassen können. Auf Basis der Persönlichkeitseinstellung soll die Sprache des Systems variieren, um den Eindruck einer anpassbaren künstlichen Persönlichkeit zu erzeugen (Dregger, Seifermann & Oberweis, 2024). Anschließend müssen die Nutzer zwei unterschiedliche Aufgaben bewältigen und die Persönlichkeit mittels des Fragebogens zur Messung von künstlicher Persönlichkeit (Dregger et al., in press) bewerten. Hierbei soll die Auswirkungen der angepassten künstlichen Persönlichkeit auf die User Experience näher untersucht werden. In diesem Zusammenhang kann die Ähnlichkeitshypothese betrachtet werden, die annimmt, dass Menschen gerne mit sozialen Akteuren interagieren, die ihnen ähnlich z.B. in ihrer Persönlichkeit sind. Diese Hypothese wird jedoch auch kritisiert und es ist zu prüfen, ob die Erwartungen an eine Persönlichkeit auch durch die soziale Rolle unabhängig von der Ähnlichkeit beeinflusst wird.

Vorgehen

• Prüfung der Literatur zur Gestaltung und Anpassung von Persönlichkeit bei Conversational Agents
• Entwicklung eines Ansatzes zur Anpassung von künstlicher Persönlichkeit bei Conversational Agents
• Entwicklung eines Experiments zur Messung z.B. mittels eines LLM-basierten Chatbots
• Durchführung des Experiments mit Nutzern
• Auswertung des Experiments mithilfe von statistischen Methoden
   

Das bringst du mit

• Du studierst Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Wirtschaftswissenschaften oder einen vergleichbaren Studiengang
• Du hast Interesse am Thema UX und Gestaltung von Conversational Agents
• Du hast Freude am selbstständigen Arbeiten
• Du besitzt idealerweise Grundkenntnisse im Bereich Literaturrecherche
• Du besitzt idealerweise Grundkenntnisse bei der Konstruktion von Fragebögen
• Du besitzt idealerweise Grundkenntnisse im Bereich von LLM und Chatbotentwicklung
• Du verfügst über sehr gute Kenntnisse der deutschen und englischen Sprache in Wort und Schrift
• Du verfügst über Grundlagenkenntnisse der Statistik und einschlägiger Software z.B. R oder SPSS
• Du bist motiviert und engagiert
   

Was wir dir bieten:

• Eine motivierte und kompetente Betreuung ist uns wichtig. Dazu zählt für uns: sich ausreichend Zeit für Dich nehmen und Dich mit hilfreichem Feedback unterstützen.
• Du bekommst spannende Einblicke in interdisziplinäres Forschungsthema.
• Du kannst flexibel die Umsetzung gestalten (Arbeitszeit, Remote)
   

Bewerbungen bitte an dregger@fzi.de mit Lebenslauf und aktuellem Notenauszug.
 

Literatur

Dregger, A. More than Big Five? Towards Modelling and Defining Artificial Personality for Conversational Agents. Conversations, Oslo, 2023

Dregger, A. (2025). Artificial Personality: Model and Questionnaire Development (unveröffentlichtes Manuskript).

Dregger, A., Seifermann, M., & Oberweis, A. (2024). Language Cues for Expressing Artificial Personality: A Systematic Literature Review for Conversational Agents. Proceedings of the 6th ACM Conference on Conversational User Interfaces, 1–17. https://doi.org/10.1145/3640794.3665559 

Kovacevic, N., Boschung, T., Holz, C. Gross, M., & Wampfler, R. (2024). Chatbots with Attitude: Enhancing Chatbot Interactions through Dynamic Personality Infusion, Proceedings of the 6th ACM Conference on Conversational User Interfaces, 1-16. https://doi.org/10.1145/3640794.3665543

Kathrin Janowski, Hannes Ritschel, and Elisabeth André. 2022. Adaptive Artificial Personalities. In The Handbook on Socially Interactive Agents (1st ed.), Birgit Lugrin, Catherine Pelachaud and David Traum (eds.). ACM, New York, NY, USA, 155–194. https://doi.org/10.1145/3563659.3563666

Jiang, G., Xu, M., Zhu, S.-C., Han, W., Zhang, C., & Zhu, Y. (2023). Evaluating and Inducing Personality in Pre-trained Language Models. https://doi.org/10.48550/  arXiv.2206.07550

Sebastian Schneider and Franz Kummert. 2021. Comparing Robot and Human guided Personalization: Adaptive Exercise Robots are Perceived as more Competent and Trustworthy. Int J of Soc Robotics 13, 2 (April 2021), 169–185. https://doi.org/10.1007/s12369-020-00629-w

Völkel, S. T. & Kaya, L. (2021). Examining User Preference for Agreeableness in Chatbots. In CUI 2021 - 3rd Conference on Conversational User Interfaces (S. 1–6). ACM. https://doi.org/10.1145/3469595.3469633

Völkel, S. T., Schödel, R., Buschek, D., Stachl, C., Winterhalter, V., Bühner, M., & Hussmann, H. (2020). Developing a Personality Model for Speech-based Conversational Agents Using the Psycholexical Approach. Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–14. https://doi.org/10.1145/3313831.3376210