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Chatbots

Eine linguistische Analyse

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Netaya Lotze

Die korpuslinguistische sowie konversationsanalytische Studie thematisiert die Mensch–Maschine-Interaktion mit Chatbots. Diese Dialogsysteme sind auch heute noch störungsanfällig und eine Kommunikation ist nur unter äußerst limitierten Bedingungen möglich. Welche Implikationen dies für das Interaktionsverhalten der UserInnen hat, untersucht die Autorin vor dem Hintergrund der Diskussion um künstliche Intelligenz. Chatbots sind im Web bereits weit verbreitet und ihr Dialog-Design dient als Vorbild für moderne Assistenzsysteme. Da in Zukunft künstliche Intelligenzen eine immer größere Rolle spielen werden, legt diese Auseinandersetzung im Hinblick auf interaktives Alignment und Computer-Talk einen Grundstein zur linguistischen Erforschung von Dialogsystemen.

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4. Ergebnisse der quantitativen und qualitativen korpusgestützen Analyse

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4.  Ergebnisse der quantitativen und qualitativen korpusgestützen Analyse

Im folgenden Kapitel werden die Ergebnisse der quantitativen und qualitativen Auswertung dargestellt. Die Gliederung orientiert sich an den in Kapitel 2 vorgestellten Theorien, die zur Analyse von HCI-Dialogen nutzbar gemacht werden sollen: Sprachliche Muster und Routinen nach der Theorie der CA (4.1), Alignment als vorbewusster kognitiver Mechanismus (4.2), Kohärenz und Kohäsion im Dialog (4.3) sowie Hypothesen zum CT (4.4). In Kapitel 4.5 werden die Ergebnisse aus den unterschiedlichen Teilbereichen zusammengeführt und auf einander bezogen, um so das Fundament für ein Interaktionsmodell der HCI (Kapitel 5.1) zu legen.

4.1  Ergebnisse der Analyse nach Kriterien der CA

Die grundsätzliche Gliederung der untersuchen HCI-Dialoge in Turns und TCUs offenbart interessante Einblicke in die Dialogstruktur. Adjazenzstrukturen können mit Hilfe der CA strukturell ausgewertet werden. Eine funktionale Analyse der Accounts erfolgt über SWBD-DAMSL. Dabei können die HCI-Daten mit den Werten aus der Analyse der CMC-Dialoge der chat-basierten Bibliotheksinformation verglichen werden. Allgemein fällt dabei auf, dass die menschlichen Interagierenden (Bibliotheksauskunft und Bibliotheksmitglied) gut aufeinander abgestimmt kommunizieren. Die Werte zu Tokens, Wortformen, Turnlänge usw. liegen hier nahe bei einander. Bei UserIn und System im HCI-Dialog differieren die Werte stärker. Es zeichnen sich keine Verteilungen ab, die auf ausgewogene Interaktion schließen lassen. Dies soll hier im Detail für die strukturellen und funktionalen Aspekte gezeigt werden, die in Kapitel 2.2 zur CA diskutiert wurden:

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