Since the first implementation of a simple chatbot was made in1964, countless research and development have been made to makethe fascinating idea of talking to a computer a reality. But not untilrecently, have chatbots started to make an appearance in everydaylives amongst a broader audience. As the popularity of chatbotsincreases, the demands and functionality of the chatbots rises whichconsequently expands the size and complexity of the chatbot. Theconversational data from a chatbot can become very complex andhard to understand. Therefore, to ensure the continuousadvancement of features in chatbots, the developer needs tools andinstruments to compete in the growing market. Through a prototype based design process, a problem amongstdevelopers to visualize and understand the conversational data froma chatbot is first identified and addressed. A Conversational DataVisualization (CDV) prototype in virtual reality is then developedwith the intention to help developers understand and explore theconversational data from the chatbot they are working on. Thedesign of the CDV is based on theories about key features ofvisualizations in 3D and related work that study visualizations withsimilar data structures as the conversational data from chatbots.Furthermore, the features of the CDV is based on the identifiedproblem of visualizing conversational data amongst developers.Due to the importance of participatory design in a design process,an exploratory usability test of the CDV prototype was conductedto further explore the design choices regarding the identifiedproblem. The conversational data is visualized with tree structures in acircular formation to allow for visualization of links betweendifferent conversations. Results from the explorative usability testindicates that the visualization gave the users of the CDV anunderstandable overview of the conversational data. However,finding specific stories and nodes in the conversational data wasidentified as a problem due to inadequate information in theoverview of the visualization. / Sedan den första implementationen av en chatbot år 1964, har en stor mängd forskning och utveckling skett för att göra den fascinerandeidén att prata med en dator verklighet. Det är inte förens på senare tid som chatbot har spridit sig till det vardagliga livet hos den stora massan.Samtidigt som utspridningen av chatbotar ökar så höjs kraven på funktionalitet vilket i sin tur utökar storleken och komplexiteten hoschatboten. Konversionsdata hos en chatbot kan bli väldigt komplex och svår att förstå. För att säkerställa den fortsatta utvecklingen avchatbotar behövs därför verktyg och instrument utvecklas för att hjälpa utvecklare av chatbotar. Genom en prototypbaserad designprocess identifieras ett problem hos utvecklare att visualisera och förstå konversationsdata från en chatbot.En prototyp av en konversationdata-visualisering (KDV) är sedan utvecklad med syftet att hjälpa utvecklare förstå och utforskakonversationsdata från chatbotar de jobbar på. Designen på KDV är baserad på teorier angående nyckelområden inom 3D-visualisering ochrelaterade forskningsarbeten som studerar visualiseringar med data liknande konversationsdata från chatbotar. Designen av KDV är ocksåbaserad på problem som identifieras hos utvecklare av chatbotar. På grund av hur viktigt det är att inkludera användaren i designprocesser såutförs en utforskande användbarhetsstudie på KDV för att utforska implementeringarna av dem identifierade designbesluten angående detidentifierade problemen hos utvecklare. Konversationsdata är visualiserad med trädstrukturer i en cirkulär formation för att tillåta visualisering av länkar mellan olika konversationer.Resultat från den utforskande användarbarhetsstudien indikerar att KDV är en visualisering som förstås av användarna. Dock så identifieradesett problem med att hitta specifika noder i konversationsdata eftersom översikten av visualisering inte innehöll tillräckligt med information.

The purpose of this qualitative case study is to evaluate an early stage survey skill developed for the social robot Furhat, and look into how the user experience (UX) and voice user interface (VUI) of that skill can be improved. Several qualitative methods have been used: expert evaluations using heuristics for human-robot interaction (HRI), user evaluations including observations and interviews, as well as a quantitative questionnaire (RoSAS – Robot Social Attribution Scale). The empirical findings have been classified into the USUS Evaluation Framework for Human-Robot Interaction. The user evaluations were performed in two modes, one group of informants talked and interacted with Furhat with the support of a graphical user interface (GUI), and the other group without the GUI. A positive user experience was identified in both modes, showing that the informants found interacting with Furhat a fun, engaging and interesting experience. The mode with the supportive GUI could be suitable in noisy environments, and for longer surveys with many response alternatives to choose from, whereas the other mode could work better for less noisy environments and for shorter surveys. General improvements that can contribute to a better user experience in both modes were found; such as having the robot adopt a more human-like character when it comes to the dialogue and the facial expressions and movements, along with addressing a number of technical and usability issues. / Syftet med den här kvalitativa fallstudien är att utvärdera en enkätskill för den sociala roboten Furhat. Förutom utvärderingen av denna skill, som är i ett tidigt skede av utvecklingen, är syftet även att undersöka hur användarupplevelsen (UX) och röstgränssnittet (VUI) kan förbättras. Olika kvalitativa metoder har använts: expertutvärderingar med heuristik för MRI (människa-robot-interaktion), användarutvärderingar bestående av observationer och intervjuer, samt ett kvantitativt frågeformulär (RoSAS – Robot Social Attribution Scale). Resultaten från dessa har placerats in i ramverket USUS Evaluation Framework for Human- Robot Interaction. Användarutvärderingarna utfördes i två olika grupper: en grupp pratade och interagerade med Furhat med stöd av ett grafiskt användargränssnitt (GUI), den andra hade inget GUI. En positiv användarupplevelse konstaterades i båda grupperna: informanterna tyckte att det var roligt, engagerande och intressant att interagera med Furhat. Att ha ett GUI som stöd kan passa bättre för bullriga miljöer och för längre enkäter med många svarsalternativ att välja bland, medan ett GUI inte behövs för lugnare miljöer och kortare enkäter. Generella förbättringar som kan bidra till att höja användarupplevelsen hittades i båda grupperna; till exempel att roboten bör agera mer människolikt när det kommer till dialogen och ansiktsuttryck och rörelser, samt att åtgärda ett antal tekniska problem och användbarhetsproblem.

Scheduling a time to meet can be time-consuming, especially when coordinating with email. It could be challenging for business people when each participant is required to email back and forth to propose their availability, matching each other's time availability, and finding a suitable location to meet. It is even worse when participants must reschedule the entire meeting.   This thesis aims to design and develop an artificial intelligence (AI) scheduling assistant chatbot mobile app that could assist people in scheduling meetings efficiently in the business environment. The research process involves two rounds of design iterations. In the first design iteration, the goal was to explore and test the possible ways to design the chatbot. In the second design iteration, the goal was to learn from the first iteration and improve the design to fulfil the users' needs. The results implied five options for designers to consider when designing an AI assistant chatbot for the business environment. The considerations include the (1) maturity of natural language processing, (2) instructions to new users, (3) feedback provided by the AI assistant, (4) effort of typing messages, and (5) personality of the AI assistant. / Det kan vara tidskrävande att planera en tid att träffas, särskilt när man samordnar med e-post. Det kan vara utmanande för affärsmän när varje deltagare måste skicka e-post fram och tillbaka för att föreslå deras tillgänglighet, matcha varandras tillgänglighet och hitta en lämplig plats att möta. Det är ännu värre när deltagarna måste planera om hela mötet. Denna avhandling syftar till att utforma och utveckla en artificiell intelligens (AI) schemaläggningsassistent chatbot mobilapp som kan hjälpa människor att schemalägga möten effektivt i affärsmiljön. Forskningsprocessen innefattar två omgångar med design-iterationer. I den första designversionen var målet att utforska och testa möjliga sätt att utforma chatboten. I den andra designiterationen var målet att lära av den första iteration och förbättra designen för att uppfylla användarnas behov. Resultaten innebar fem alternativ för designers att överväga när de designade en AI-assistent-chatbot för affärsmiljön. Övervägandena inkluderar (1) mognad för naturlig språkbehandling, (2) instruktioner till nya användare, (3) feedback från AI-assistenten, (4) ansträngning att skriva meddelanden och (5) AI-assistentens personlighet.

(in English): Chatbots are automatised computer programs which are built to simulate an exchange in communication with a human being. Simultaneously, they provide new user interfaces. In 1994, Jacob Nielsen defined ten heuristic rules that are traditionally used within the design of user interfaces. This thesis's aim is to find out whether these ten rules are applicable in new fields of conversational environments. Secondly, what are the conditions under which the exchange becomes possible. The matter was examined through a qualitative research with the sample of eleven respondents who'd created chatbots within the Czech professional environment. The next step was a grounded analysis of existing established theories. The theoretical part explains the context in which chatbots are being created. It also shows theoretical canons of user interfaces which are the base of data and experience for the researches.