Expressing the Personalities of the Conversational Agents with Visual and Verbal Feedback and Its Match with Tasks

Abstract

대화형 에이전트의 심리적이고 감성적인 능력이 인간과 컴퓨터의 자연스러운 관계 형성을 위해 필요로 된다. 대화형 에이전트의 부자연스러운 표현과 반응은 사용자들에게 오히려 반감을 줄 수 있으며, 관계에 부정적인 영향을 끼친다. 감성 컴퓨팅 분야에서 주로 감정을 적용해 이를 해결했다면, 본 연구에서는 성격을 부여함으로써 대화형 에이전트의 자연스러운 피드백과 반응을 표현하고자 한다. 본 연구에서는 대화형 에이전트의 성격을 어떻게 표현할 수 있을지에 대해 탐구했다. 성격 표현 요소들로 선정된 요소들은 시각적 피드백과 언어적 요소들이다. 피험자 간 설계 방식으로, 실험을 실시했는데, 스터디 1에서는 다른 시각적 피드백들에 따른 다섯 가지 성격의 인식을 측정했다. 스터디 2에서는 다른 성별의 목소리와 언어적 요소들에 따른 다섯 가지 성격 인식을 측정했다. 또한, 특정 성격들이 업무수행에 더 적합하다는 관점을 적용하여, 스터디 3에서는 대화형 에이전트가 수행하는 과제들과 성격들에 따라 사용자들의 선호도와 인지한 지적 능력을 측정했다. 스터디 1, 2의 연구 결과에 따르면 시각적 피드백의 색깔에 상관없이 움직임 정도에 따라 사용자들이 인식하는 성격이 달라짐을 확인할 수 있었다. 5가지 성격들 중에, 우호성(agreeableness)을 제외한 성격들에 따른 적합한 언어적 요소들을 확인할 수 있었다. 스터디 3의 연구 결과에 따르면, 대화형 에이전트가 사회적 수행 과제를 제외한 다른 과제들을 수행할 때, 창의성(openness)이 가장 선호되고, 가장 지적으로 여겨졌다. 사회적 과제를 수행하는 대화형 에이전트일 경우에만 외향성이 가장 선호되고, 지능적으로 여겨졌다. 연구 결과들에 따르면, 빠르고, 활발한 움직임의 표현 요소들이 더 뚜렷하며, 긍정적인 성격으로 인식된다. 그리고 대화형 에이전트의 성격에 대한 인식이 목소리의 성별에 따라 달라졌다. 또한, 다양하고, 표현적인 요소들을 사용하는 것이 긍정적인 성격들을 표현하기에 적합하다. 사람들이 대화형 에이전트를 인식할 때 사람들을 인식할 때와 비슷한 패턴들을 적용함을 알 수 있었다.

Conversational agents with psychological abilities could facilitate natural communication between humans and computers while conversational agents unnatural expressions and reactions could frustrate users. This research applies the concept of personality to conversational agents to implement natural feedback and reactions. This study explores how to express conversational agents personalities. The selected cues were visual feedback and verbal cues. As a between-participants study design, Study 1 measured the perception of five personalities toward different visual feedback and Study 2 measured the perception of five personalities depending on different verbal cues with voices of different genders. Concerning that certain personalities of conversational agents were considered more suitable for certain tasks, Study 3 investigated the user preference and perceived intelligence toward conversational agents with different personalities and tasks. The study results demonstrate that different motions of visual feedback were highly influential on the perceptions of personalities. Color was not a decisive factor. In addition, except for agreeableness, different verbal cues were perceived as different personalities. For conversational agents performing service, physical, and office tasks, openness was the most preferred and perceived as intelligent. In case of social tasks, the extravert conversational agents were the most preferred and perceived as intelligent. Fast and active visual feedback is suitable to design conversational agents with distinct and positive personalities. In addition, perceptions of conversational agents personalities differed according to the gender of voice. Diverse and expressive cues were suitable for expressing positive personalities. Interactions between conversational agents and humans demonstrated similar patterns of perception as human-human interactions.