Projektbeschreibung

Der Einsatz von KI-gesteuerten Sprachassistenten (VAs) hat sich in letzter Zeit als eine neue digitale Technologie durchgesetzt, die den Nutzern bei ihren täglichen Aktivitäten hilft. Das hat, unter anderem, dazu geführt, dass verschiedene Formen der Kommunikation mit den Nutzern entstanden sind, die über einfache Befehle hinausgehen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung zu verstehen, wie Menschen körperlose, intelligente und sprachunterstützte Technologien wahrnehmen und zu ihnen in Beziehung treten. Da sich ein wesentlicher Teil der Kommunikation mit diesen virtuellen Akteuren um Informationen dreht, sind Faktoren wie die Glaubwürdigkeit und die wahrgenommene Intelligenz der Quelle immer wichtiger geworden.

Dieses Projekt zielt in erster Linie darauf ab, zu verstehen, welche Art von Beziehung Menschen zu Sprachassistenten haben und wie dies mit anderen Faktoren wie der Stimme des Assistenten zusammenhängt. Es wird zum Beispiel untersucht, ob und wann die weibliche Persona (z. B. die Stimme) von Sprachassistenten, die oft von Unternehmen bevorzugt wird, in der Gesellschaft vorhandene Geschlechterstereotypen auslöst. Um dies genauer zu untersuchen, sollen die Auswirkungen unterschiedlicher sozialer Rollen (z.B. Diener*in vs. Kamerad*in) und Sprachstile des Sprachassistenten (z.B. affiliativ vs. assertiv) auf die von Teilnehmern abgegebenen Glaubwürdigkeitsurteile und das wahrgenommene Intelligenzniveau untersucht werden. In einem nächsten Schritt soll untersucht werden, wie die Teilnehmer die Intelligenz und Glaubwürdigkeit von Sprachassistenten abhängig von der Art der von ihnen bereitgestellten Informationen wahrnehmen.

Angesichts der zunehmenden Nutzung von Sprachassistenten ist es wichtig, die Dynamik zu verstehen, die die Natur dieser Interaktion beeinflussen kann. Es wird erwartet, dass die Ergebnisse dieser Experimente Aufschluss darüber bieten, wie die Nutzererfahrungen bei der Kommunikation mit Sprachassistenten verbessert werden können. Man hofft auch, einen Beitrag zum laufenden Diskurs über die Auswirkungen geschlechtsspezifischer Vorurteile in der KI-Technologie im Allgemeinen leisten zu können.