Humanizing chatbots: The effects of visual, identity and conversational cues on humanness perceptions

互动性 聊天机器人 感知 人机交互 心理学 身份(音乐) 接口(物质) 计算机科学 认知心理学 沟通 多媒体 万维网 最大气泡压力法 并行计算 神经科学 气泡 物理 声学
作者
Eun Go,S. Shyam Sundar
出处
期刊:Computers in Human Behavior [Elsevier]
卷期号:97: 304-316 被引量:604
标识
DOI:10.1016/j.chb.2019.01.020
摘要

Chatbots are replacing human agents in a number of domains, from online tutoring to customer-service to even cognitive therapy. But, they are often machine-like in their interactions. What can we do to humanize chatbots? Should they necessarily be driven by human operators for them to be considered human? Or, will an anthropomorphic visual cue on the interface and/or a high-level of contingent message exchanges provide humanness to automated chatbots? We explored these questions with a 2 (anthropomorphic visual cues: high vs. low anthropomorphism) × 2 (message interactivity: high vs. low message interactivity) × 2 (identity cue: chat-bot vs. human) between-subjects experiment (N = 141) in which participants interacted with a chat agent on an e-commerce site about choosing a digital camera to purchase. Our findings show that a high level of message interactivity compensates for the impersonal nature of a chatbot that is low on anthropomorphic visual cues. Moreover, identifying the agent as human raises user expectations for interactivity. Theoretical as well as practical implications of these findings are discussed.
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