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음성 에이전트와의 대화 오류 상황에서 재응답 메시지 개선 방향

In The Context Of Conversational Errors With Voice Agents, A Direction For Enhancing Re-response Messages

초록/요약

With the development of interactive artificial intelligence technology, user experience and satisfaction in voice recognition technology and voice conversation interaction are also becoming important. However, while users expect human-like conversation patterns from voice agents, conversation errors frequently occur, and to offset this experience, it is necessary to focus on conversation design and structure in terms of emotional conversation in addition to technical problems. In this study, we would like to derive feedback and inconveniences that users experience when talking with voice agents and present directions for improving the voice agent's response message accordingly. Through user surveys, five representative types of errors were found for each case of voice agent use, and in-depth interviews were used to derive improvement directions by specifying non-technical inconveniences and user needs in the situation of voice agent conversation errors. Based on this improvement direction, it was possible to present a re-response message strategy framework and re-response message guidelines. This study is meaningful in that it analyzes the structure of conversations with voice agents and identifies users' non-technical inconveniences and clear feedback points, and it is expected that empirical conversation design guides can be presented in the future through the improvement directions derived from this study.

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초록/요약

대화형 인공지능 기술의 발전에 따라 음성 인식 기술 및 음성 대화 인터랙션에서의 사용자 경험 및 만족도도 중요해지고 있다. 하지만 사용자들이 음성 에이전트에게 인간과 같은 대화 양상을 기대하는 것에 반해 대화 오류는 빈번히 발생하며, 이러한 경험을 상쇄하기 위해서는 단순히 기술적인 문제 외에 감성 대화 측면에서 대화 디자인과 구조에도 집중할 필요가 있다. 본 연구에서는 사용자들이 음성 에이전트와의 대화 시 겪게 되는 피드백과 불편 사항을 도출하고 그에 따른 음성 에이전트의 재응답 메시지 개선 방향을 제시하고자 한다. 사용자 조사를 통해 음성 에이전트 사용 케이스 별 다섯 가지의 대표 오류 유형을 발견하였으며, 심층 인터뷰를 통해 음성 에이전트의 대화 오류 상황에서의 기술 외적인 불편사항과 사용자의 니즈를 구체화하여 개선 방향을 도출하였다. 이 개선 방향성을 토대로 재응답 메시지 전략 프레임워크와 재응답 메시지 가이드라인을 제시할 수 있었다. 본 연구는 음성 에이전트와의 대화 구조를 분석하고 사용자의 기술 외적인 불편함과 명확한 피드백 발생 지점을 파악하였다는 점에서 의의가 있으며, 본 연구에서 도출한 개선 방향을 통해 향후 실증적인 대화 디자인 가이드를 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

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