Gestaltung einer Persönlichkeitsdimension bei Conversational Agents

  • Forschungsthema:Gestaltung einer Persönlichkeitsdimension bei Conversational Agents
  • Typ:Masterarbeit
  • Datum:01.12.2024
  • Betreuung:

    Alexander Dregger

  • Zusatzfeld:


    Beschreibung:

    Zurzeit wird in der Forschung die Gestaltung von Persönlichkeitsmerkmalen bei Conversational Agents wie z.B. Chatbots diskutiert (z.B. Ahmad et al., 2022; Völkel, 2021). Jedoch zeigen die bisherigen Publikationen, dass bestimmte Persönlichkeitsdimension wie z.B. Offenheit wenig untersucht sind hinsichtlich ihrer Gestaltung mithilfe von linguistischen Cues bei Conversational Agents wie Chatbots. Ziel wäre es einen Vorschlag zur systematischen Gestaltung einer solchen Dimension durchzuführen und ihre Nutzerwirkung in einem Szenario experimental zu validieren.
     

    Folgende Ziele sollte dabei die Abschlussarbeit verfolgen:

    • Literaturreview zur Persönlichkeitsdimension X (z.B. Ehrlichkeit und Humor) und ihrer Gestaltung
    • Entwicklung von Vorschlägen zur Gestaltung dieses Merkmals mithilfe von sprachlichen Signalen (z.B. Art der Wortwahl)
    • Validierung der Gestaltungsvorschläge anhand einer ersten experimentellen Studie, bei der Nutzende mit einem Conversational Agent interagieren
    • Berichterstattung und Diskussion der Ergebnisse
       

    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 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.
    • Die Arbeit kann sowohl auf Englisch als auch auf Deutsch geschrieben werden.
    • Du kannst flexibel die Umsetzung gestalten (Arbeitszeit, Remote)
    • Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich bei uns.
    • Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!
       

    Fachliche Fragen zur Stelle beantwortet Dir gerne Alexander Dregger, M.Sc. (dregger@fzi.de), Telefon: +49 721 9654-659.
     

    Einstiegsliteratur:
     

    • Ahmad, R., Siemon, D., Gnewuch, U. & Robra-Bissantz, S. (2022). A Framework of Personality Cues for Conversational Agents. In T. Bui (Hrsg.), Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences, Proceedings of the 55th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii International Conference on System Sciences. https://doi.org/10.24251/HICSS.2022.524
    • Dregger, A. (2023). More than Big Five? Towards Modelling and Defining Artificial Personality for Conversational Agents. 7th International Workshop on Chatbot Research (Conversations 2023), Oslo.
    • Dregger, A., Seifermann, M., & Oberweis, A. (2024). Language Cues for Expressing Artificial Personality: A Systematic Literature Review for Conversational Agents. ACM Conversational User Interfaces 2024, 1–17. https://doi.org/10.1145/3640794.3665559
    • Völkel, S. T., & Kaya, L. (2021). Examining User Preference for Agreeableness in Chatbots. CUI 2021 - 3rd Conference on Conversational User Interfaces, 1–6. 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