Kullanıcılar, kişiliklerine uyan sesli asistanları tercih ediyor gibi görünüyor; bu da daha yüksek hizmet derecelendirmelerine ve bilgilerin daha dikkatli değerlendirilmesine yol açıyor.
Tarih 28 Kasım 2023
Kaynak: Penn State
Özet: Kullanıcı ve sesli asistan (VA) kişilikleri arasındaki özelleştirme ve algılanan benzerliğin kullanıcı deneyimini nasıl etkilediğini inceleyen araştırmacılara göre, Siri ve Alexa gibi sanal asistanlar söz konusu olduğunda tek bir ses herkese uymuyor. Daha yüksek sesle, daha hızlı ve daha alçak perdeden konuşan dışa dönük VA’lar için güçlü bir tercih olduğunu buldular. Ayrıca, kullanıcı ve VA ses profillerini otomatik olarak eşleştirerek kişilik benzerliğini artırmanın, kullanıcıları ikna edici bilgilere direnmeye teşvik ettiğini buldular.
Tüm Hikaye
Kullanıcı ve sesli asistan (VA) kişilikleri arasındaki özelleştirme ve algılanan benzerliğin kullanıcı deneyimini nasıl etkilediğini inceleyen Penn State araştırmacıları liderliğindeki bir ekibe göre, Siri ve Alexa gibi sanal asistanlar söz konusu olduğunda tek bir ses herkese uymuyor. Daha yüksek sesle, daha hızlı ve daha alçak perdeden konuşan dışa dönük VA’lar için güçlü bir tercih buldular. Ayrıca, kullanıcı ve VA ses profillerini otomatik olarak eşleştirerek kişilik benzerliğini artırmanın, kullanıcıları COVID-19 aşıları hakkındaki yanlış bilgiler gibi ikna edici bilgilere direnmeye teşvik ettiğini buldular. Çalışmada, aşılanmamış bireylerin %38’i, sanal bir asistan tarafından paylaşılan yanlış aşı bilgilerini dinledikten sonra aşı yaptırma konusundaki fikirlerini değiştirdi.
Araştırmacılara göre bulguların, kullanıcıların yanlış bilgilendirmeye karşı direncini artırma yolları üzerinde etkileri olabilir. Araştırmacılar bulgularını International Journal of Human-Computer Studies dergisinin güncel sayısında yayınladılar.
Çalışmanın ortak yazarı ve Penn State’te James P. Jimirro Medya Etkileri Profesörü olan S. Shyam Sundar, “Çalışmamız, kullanıcıların kişiliklerine benzeyen bir sesli asistanla etkileşime girdiklerinde, asistanın sağladığı hizmet hakkında daha yüksek düşündüklerini gösteriyor” dedi.
Araştırmacılar, sesli asistanın kişiliğini kendilerininkine benzer olarak algılayan kullanıcıların, gerçekte öyle olup olmadığına bakmaksızın, VA’yı sosyal ve entelektüel açıdan daha çekici olarak değerlendirdiklerini buldular. Kullanıcılar ayrıca daha güvenilir olduğunu da belirttiler.
Sundar, “Algılanan benzerliği güvenilirlikle eşitleme eğilimi, asistan için tercih edilen bir ses seçerek deneyimlerini özelleştirenler arasında daha belirgindi” dedi.
Kişilik benzerliği aynı zamanda kullanıcıları sesli asistandan gelen bilgilere karşı daha dirençli hale getirdi.
New Jersey Teknoloji Enstitüsü’nde beşeri bilimler ve sosyal bilimler profesörü olan baş yazar Eugene C. Snyder, “Eşleşen VA kişilikleriyle eşleştirilen daha fazla sayıda aşılanmamış bireyin aşılama konusundaki fikirlerini değiştirmesi, sezgisel bir bulguydu” dedi. “İnsanlar genellikle uzmanlar ya da sosyal medya fenomenleri gibi bilgi kaynaklarının ikna edici girişimlerine karşı direnç gösterirler. Aşılanmamış çalışma katılımcıları için, kendilerine benzer bir VA’dan gelen yanlış bilgilerle karşı karşıya kalmak bir tür direnç yaratmış olabilir. Ancak, aşılanmamış bireyler örneklemimizde azınlıkta olduğu ve çalışma katılımcılarının %27’sini oluşturduğu için bu tepkiyi açıklığa kavuşturmak için daha fazla çalışmaya ihtiyaç vardır.”
Sundar, bu bulgunun insanların bilgiyi nasıl işlediğinin doğasına işaret ettiğini söyledi.
“Verilerimize göre, katılımcılara kendilerininkine benzer bir kişiliğe sahip bir sesli asistan atandığında, iknaya karşı bu direnç etkisini gösterdiler” dedi. “Bu, kendinize benzeyen bir sesli asistandan bilgi duyduğunuzda, mesajı daha dikkatli bir şekilde işleme olasılığınızın yüksek olduğunu gösteriyor. Bu dikkatli işleme, mesajın ikna edici yönünü fark etmenizi ve mesaja karşı direnç göstermenizi sağlayan şeydir.”
Araştırmacılar, kişilik benzerliği ve kişiselleştirmenin kullanıcıların sanal asistanlarla olan deneyimlerini nasıl etkilediğini incelemek için dışa dönüklük düzeylerini kendi kendilerine bildiren 401 katılımcıyı rastgele üç gruptan birine atadı. Araştırmacılar katılımcıları rastgele olarak bir kontrol grubuna, bir özelleştirme grubuna ya da bir kişiselleştirme grubuna atadı.
Kontrol grubundaki katılımcılara rastgele dışa dönük ya da içe dönük bir sanal asistan atandı. Kişiselleştirme grubundakiler ise araştırmacıların çalışma için seçtiği beş sesten birini seçebildi. Araştırmacılar, kişiselleştirme grubundaki katılımcılara, kendi bildirdikleri kişiliklerine göre uyarlanmış bir VA ile eşleştirileceklerini söylediler, ancak gerçekte, içerik üzerindeki kontrolü korumak ve VA’ları üç koşulda karşılaştırılabilir tutmak için katılımcılara rastgele bir VA atandı.
Sesli asistanlar kısa bir tanıtım yaptıktan sonra, katılımcılar VA’ları çekicilik ve hizmet kalitesi açısından değerlendirdi. Ardından, COVID-19 pandemisi hakkındaki sorulara virüs hakkında yanlış bilgilerle yanıt veren VA’ların ses klipleri oynatıldı. Daha sonra, araştırmacılar katılımcılardan VA’ya duydukları güven ve içerik güvenilirliğine ek olarak VA’nın çekiciliğini ve hizmet kalitesini tekrar derecelendirmelerini istedi. Ayrıca katılımcıların COVID-19 aşılarına yönelik tutumları hakkında da sorular yönelttiler. Araştırmacılar, çalışmayı tamamladıktan sonra tüm katılımcılardan bilgi aldı ve onları aşı yanlış bilgilendirmesi konusunda bilgilendirdi.
Penn State’te bilişim bilimleri ve teknoloji profesörü olan yardımcı yazar Saeed Abdullah, “Hedeflerimizden biri ses özelliklerinin güveni nasıl etkileyebileceğini anlamaktı, bu nedenle potansiyel olarak güven endişeleri olan bir bağlam seçmemiz gerekiyordu” dedi. “COVID-19’un o zamanki yüksek güncelliği göz önüne alındığında, sistemimizi denemek için güçlü bir aday olduğunu kanıtladı.”
Araştırmacılara göre çalışma sonuçları, özelleştirmenin sesli asistanlarla, özellikle de özelleştirilmiş sanal aracıları kendilerine benzer olarak gören kişiler için daha olumlu etkileşimlere yol açtığını gösteriyor.
Abdullah, “Bu araştırma, daha iyi kullanıcı deneyimleri yaratmak için kişiselleştirme ve özelleştirme özelliklerini birleştirebileceğimizi gösteriyor” dedi. “Kullanıcılara sadece otomatik kişiselleştirme sunmak ya da onlardan tüm sistemi özelleştirmelerini istemek yerine, belki de bu iki yönü birleştiren ve daha iyi kullanıcı memnuniyeti ve bilgilerin daha dikkatli bir şekilde değerlendirilmesine yol açan otomatik olarak oluşturulmuş kişiselleştirme seçenekleri sunabileceğiniz bir nokta, bir dengeleme eylemi vardır.”
Penn State’de bilgi bilimleri ve teknolojisi alanında doktora adayı olan Sanjana Mendu da araştırmaya katkıda bulundu.
*Bu yazı What if Alexa or Siri sounded more like you? Study says you’ll like it better başlıklı yazıdan çevrilmiştir.
