The Value and Design of Personality-Adaptive Conversational Agents in Service Interactions
With the growing involvement of information technology (IT) in service systems, the task of providing personalized service interactions — traditionally performed by humans — is increasingly transferred to intelligent systems, such as conversational agents (CAs). CAs are software-based systems designed to interact with humans through natural language. The involvement of CAs shift the emphasis to value co-creation between humans and intelligent systems. Although CAs can be considered, to certain degrees, as reflective and cognitively advanced interaction counterparts for humans, and have the potential to bridge the gap of addressing technology’s common lack of personal interaction by eliciting human-like behavior, they do not live up to their full potential yet. Research suggests that current CAs still lack the ability to act in a naturally human-like manner, and thus, fail to provide valuable and personalized service interactions. Further literature in information systems (IS) state that many CAs are focused on a “one size fits all”-approach, instead of pursuing personalized service interactions that are tailored to service beneficiaries’ needs. To counteract these issues, and help facilitate service personnel’s efforts towards their objective to offer service beneficiaries more personalized service interactions, this dissertation proposes the concept of a personalityadaptive conversational agent (PACA). The concept of a PACA proposed in this dissertation represents a CA with competencies that are particularly designed to accommodate actors’ individual differences in a service interaction by means of personality. The PACA takes advantage of personality in two ways: First, identifying the personality traits from an actor’s text or speech during interaction allows the PACA a more in-depth understanding of the actor’s behavior and their personality differences — the knowledge of which can help to anticipate the actor’s needs in an interaction (e.g., their preferred conversation style on the basis of personality-based language). Second, the PACA adapts to the actor’s personality by dynamically changing its own static personality during interaction — allowing the PACA to match its personality-adaptive abilities with the actor’s needs (e.g., the desire to interact with a specific PACA personality to feel comfortable during the interaction). Personality, thus, supports minimizing unpredictability regarding individual differences as well as eliciting a more human-like behavior during interaction. PACAs represent an emerging technology with the potential to enhance the quality of valuable service interactions, particularly in service domains, where the emphasis lays on meaningful and personal interactions. Exploring the value and design of PACAs can reshape the way personalized service interactions are carried out in the future.
Der Einsatz von Conversational Agents (CAs) in Service Systemen gewinnt zunehmend an Bedeutung. CAs, worunter softwarebasierte Systeme zu verstehen sind, die mit ihren Nutzer:innen über natürliche Sprache interagieren, werden Aufgaben zuteil, die bisher vorwiegend von Menschen übernommen wurden — so etwa das Anbieten personalisierter Serviceinteraktionen. Die Einbindung von CAs verlagert den Schwerpunkt des gemeinsamen Kreationsprozesses, der so genannten Co-Creation, dahingehend, dass Serviceinteraktionen nunmehr zwischen CAs und Menschen stattfinden. CAs können mit ihren fortgeschrittenen, kognitiven Fähigkeiten, zumindest bis zu einem gewissen Grad, als autonome Interaktionspartner für den Menschen angesehen werden. Zudem besitzen CAs das Potential, den in der Regel für Servicetechnologien typischen Mangel an fehlender, persönlicher Interaktion zu beheben, indem sie während der Interaktion eine möglichst natürliche und menschenähnliche Verhaltensweise einnehmen. Trotz technologischer Reife, die notwendig ist, um persönliche Interaktionen anbieten zu können, schöpfen CAs ihr Potenzial noch nicht in vollem Maße aus. Aktuelle Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass derzeitige CAs nach wie vor noch nicht in der Lage sind, sich auf eine natürliche, menschenähliche Weise zu verhalten und folglich weniger personalisierte und wertvolle Serviceinteraktionen anbieten können. Weitere Forschungsliteratur im Bereich der Wirtschaftsinformatik besagt, dass viele CAs auf einen "One Size Fits All"-Ansatz konzentriert sind, anstatt personalisierte Serviceinteraktionen anzubieten, die auf die Interaktionsbedürfnisse der Nutzer:innen zugeschnitten sind. Um dieser Forschungslücke entgegenzuwirken, wird in dieser Dissertation das Konzept eines persönlichkeitsadaptiven Conversational Agents (PACAs) vorgestellt, welcher einen personalisierten Lösungsansatz mit Hinblick auf die Gestaltung wertvoller Serviceinteraktionen anbietet. In seiner Funktion basiert der PACA auf einen selbstlernenden CA, ist in seiner Kompetenz jedoch speziell darauf ausgerichtet, die individuellen Unterschiede seiner Nutzer:innen während einer Serviceinteraktion mittels Persönlichkeitserfassung sowie -adaption zu berücksichtigen. Der PACA nutzt die Vorteile von Persönlichkeit in zweierlei Hinsicht: Zunächst erfasst er die Persönlichkeitsmerkmale des Nutzenden über dessen Sprache während sie miteinander interagieren — dieses Wissen, das auf die Persönlichkeit des Nutzenden schließt, kann vom PACA verwendet werden, um dessen Interaktionsbedürfnisse (z.B. ein bevorzugter Gesprächsstil auf Grundlage von persönlichkeitsspezifischer Sprache) besser zu antizipieren. Anschließend passt sich der PACA an die Persönlichkeit des Nutzenden an, indem er seine eigene statische Persönlichkeit während der Interaktion dynamisch verändert und sich dem Nutzenden mithilfe persönlichkeitsspezifischer Sprachvariationen individuell anpasst — diese Fähigkeit ermöglicht es dem PACA, sich an die Interaktionsbedürfnisse seiner Nutzer:innen besser anzupassen (z.B. falls der Wunsch gehegt wird, mit einer bestimmten PACA-Persönlichkeit zu interagieren, um den Wohlfühlfaktor während der Interaktion zu erhöhen). Persönlichkeitserfassung und -adaption trägt daher dazu bei, die Unvorhersehbarkeit individueller Unterschiede von Nutzenden zu minimieren, sowie personalisierte Serviceinteraktionen anzubieten, um während einer Interaktion eine natürliche und menschenähnliche Verhaltensweise einnehmen zu können. PACAs stellen eine neue CATechnologie dar, mit dem Potential, Serviceinteraktionen durch Personalisierung wertvoller zu gestalten. Der Einsatz von PACAs ist insbesondere in solchen Anwendungsfällen sinnvoll, in denen der Wert von persönlichen Interaktionen im Vordergrund stehen. Eine nähere Erforschung von PACAs bezüglich ihres Werts und Designs steuert zu einem besseren Verständnis hinsichtlich der Gestaltung personalisierter Serviceinteraktionen bei.
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