Анна Дегтева написала о проектировании голосового помощника.

— 2 типа запросов: сервисный и поболтать. Важно их не перепутать: представьте, вы хотите включить свет, а голосовой помощник начинает шутить;
— Если она вас не понял, задача сводится к «поболтать» — сгладить коммуникативный провал и рассказать, как избежать его в будущем;
— В 1950-м Алан Тьюринг предположил, что в 2000-м компьютер сможет 5 минут выдавать себя за человека в разговоре с 30% респондентов;
— Это смог чатбот Eugene Goostman, у которого была удачно выбранная личность: 12-летний мальчик из Одессы. Когда диалог на английском, иностранец и ребёнок может ошибаться, чего-то не знать и не понимать;
— Избежать ошибок нельзя, но можно сделать так, чтобы пользователи чаще их прощали;
— Имитация некоторой свободы воли превращает диалогового агента в личность: «Я с ней стал заигрывать, а она меня послала!»;
— Чтобы человек поверил в имитацию связного диалога, нужны: раппорт, эмоциональная поддержка («Ты великолепен!»), совместная деятельность (вербальные игры);
— Раппорт — ощущение, что вы на одной волне. Можно показать, что вы принадлежите одной культуре: читали одни книжки и так далее;
— Как рассказать о характере голосового помощника, когда никто не спрашивает? Обычно легенду зашивают в группу вопросов «Расскажи о себе» (сколько тебе лет, что любишь), но люди редко задают такие вопросы. Характер можно раскрыть при обработке непонимания, агрессии и троллинга, при эмоциональной поддержке;
— Не думайте, что интуитивно понимаете, что такое живая беседа. Поможет социолингвистика, антропология, психология общения;
— Вечерняя фраза «Уже так поздно, ляг, поспи!» от голосового устройства для взрослого — проявление заботы, для ребёнка — повод для обиды;
— При тестировании на детях учтите, что они думают дольше, чем вы заложили на ожидание ответа;
— Хорошо показал себя визуальный сигнал о состоянии системы: устройство ждёт ответа, обрабатывает запрос, что-то пошло не так. Дети за 15 минут научились эти сигналы учитывать: «Нет-нет, сейчас он слушает»;
— Тестировать диалоги лучше в голосовом, а не текстовом режиме, так как время ожидания становится критически важным, и его надо подгонять.

#voice #user_testing

Кирилл Богатов написал о голосовых помощниках.

— Женский голос кажется более тёплым и менее опасным;
— Людям некомфортно, если робот ведёт себя на равных или доминирует;
— Экстравертному роботу больше доверяют и легче прощают ошибки, взаимодействие с ним кажется более увлекательным;
— Льстящего робота люди считают более качественным;
— Придерживаясь этой формулы привлекательности голосового помощника, компании размывают их индивидуальность и ослабляют свои бренды;
— И увековечивают предрассудки: «Мы обучаем наших детей тому, что они могут давать команды женщине, а она будет отвечать»;
— В 2017-м реакции голосовых помощников на флирт и оскорбления варьировались от непонимания и уклонения до кокетства;
— Не этично создавать универсально безобидную личность;
— Чтобы бороться с негативом и предрассудками, можно игнорировать оскорбления, позволять переключаться между женским и мужским голосом, менять активационную фразу и личность ассистента, быть гендерно нейтральным в ответах, использовать гендерно нейтральный голос (Q);
— Личность голосового помощника — это антропоморфный голосовой интерфейс, своего рода скеоморфизм. Она нужна, пока люди не привыкли к голосовому взаимодействию с программами;
— Ценность голосового помощника не в реализме и подражании человеку, а в помощи с решением человеческих задач в роли источника знаний, контролёра, точки доступа к услугам.

#voice

Юля Коновалова написала о проектировании разговорных интерфейсов.

— Проектированием ботов занимается дизайнер диалоговых интерфейсов. Другие названия: скриптолог, архитектор разговорных решений, CUI/CUX-редактор;
— Первый шаг — high-level design (HLD), чаще всего это схема с отображением входа и выхода из диалога, ключевых сценарных веток и обращений к внешним системам;
— Low-level design (LLD) — максимальная степень детализации: конечные формулировки реплик бота, запросы пользователей, которые он отрабатывает, все сюжетные переходы и реакции, обработчики ошибок и событий, логика обращений к внешним системам;
— Также в сценарной папке хранится детальное описание ToV и, если есть, sequence-диаграмма и прочая документация по взаимодействию с внешними сервисами, мультимедиа-контент;
— LLD помогает визуализировать ожидания заказчика и концепцию разработки, обозначить объём работ, декомпозировать задачи, тестировать бота (сценарий будет эталоном), проводить UX-исследования;
— Дизайн бота нужен при презентации сценария, реализации, тестировании, презентации готового решения, разборе логов, проектировании доработок;
— Важно дообучать бота, расширять его базу знаний, добавлять реакции на вопросы вне изначального сценария, иначе он перестанет быть полезным;
— Баг, найденный на этапе согласования сценария, всегда дешевле исправить, нежели баг, найденный на этапе тестирования готового кода;
— Если предполагается сложный древовидный сценарий с множеством сюжетных веток, лучше разделить его создание на этапы: общий костяк, первая ветка и так далее. Как только кусочек сценария согласован, можно заниматься его реализацией.

#voice

Сергей Кондауров написал, как подготовиться к проектированию голосового взаимодействия в рамках продуманного разработчиками диалога.

— Виртуальные помощники постоянно переключаются между сценариями общения, которые можно разделить на три типа;
— 1. Фактовый вопрос-ответ — фактически верный ответ на вопрос пользователя, например, «Какой орех самый крепкий»;
— 2. Продуманный разработчиками диалог — получение определённых данных в заданной последовательности, чтобы сыграть в угадывание персонажа или заказать такси;
— 3. Свободный диалог — имитация естественного диалога при ответе на вопросы вроде «Как у тебя дела»;
— Сначала определите целевую аудиторию сценария, почему пользователь выберет голосовое взаимодействие вместо привычной альтернативы, в чём выгода бизнеса (деньги, лояльность, пиар);
— Вторым шагом опишите основную идею сценария, цель взаимодействия, контекст (дома, за рулём, на прогулке), изучите прямых конкурентов (голосовые технологии) и косвенных (альтернативные технологии и методы вроде «спросить соседа»);
— Затем создайте каркас сценария. На диаграмме покажите все возможные развилки. Проверьте, чтобы их не было слишком много, избавьтесь от тупиков, добавьте способы вернуться назад;
— Детализировать сценарий удобнее уже в таблице;
— Можно заранее синтезировать аудио фраз голосового помощника и запускать их при проверке сценария — погружение будет полнее, чем при зачитывании ответов своим голосом;
— Четвёртым шагом проверьте сценарий на коллегах;
— Диалог записывайте, потому что по ходу общения не будет времени для заметок;
— Ищите ситуации, когда: а) пользователю непонятно, чего от него ожидают, б) слишком разнообразные ответы пользователей не уложить в сценарий, в) возникают тупики, г) собеседник забывает инструкции;
— Если такие проблемы не возникают, переходите к тестированию с потенциальными пользователями.

#voice