[pt] Assistentes de Voz (AVs) trazem diversos benefícios para os usuários e estão se tornando progressivamente populares, mas algumas barreiras para adoção de
AVs ainda persistem, como atitudes dos usuários, preocupações com privacidade e
percepções negativas desses sistemas. Uma abordagem para mitigar os obstáculos
e melhorar as interações pode ser entender os modelos mentais dos usuários de
AVs, uma vez que estudos indicam que o entendimento dos usuários não é alinhado
com as reais capacidades desses sistemas. Assim, considerando a importância de
um modelo mental correto para as interações, explorar fatores geradores de percepções inadequadas e soluções para lidar com tal questão pode ser essencial. O objetivo desta pesquisa foi identificar fatores influentes para as percepções inadequadas
de usuários e oferecer recomendações de design para alinhar os modelos mentais
de usuários com as reais capacidades desses sistemas. Para alcançar esse objetivo,
nós conduzimos uma revisão sistemática de literatura, entrevistas exploratórias com
experts e um estudo Delphi de três rodadas com base em questionários. Os resultados indicam que os aspectos de design como a humanização dos AVs e a transparência em respostas do sistema são influentes para os modelos mentais. Apesar desses fatores terem sido indicados como causas para incorreções em modelos mentais,
remover a humanização dos AVs e apresentar informações excessivas pode não ser
uma solução imediada. Indica-se que designers devem avaliar o contexto de uso e
os domínios de tarefa em que os AVs serão usados para guiar as soluções de design.
Além disso, os designers devem entender os perfis e backgrounds dos usuários para
ajustar as interações uma vez que as características dos usuários são influentes para
sua percepção do produto. Finalmente, o time de desenvolvimento deve ter um entendimento correto e homogêneo do AVs, e deve possuir o conhecimento
necessário para aplicar soluções corretamente. Esse último requisito é desafiador
porque os AVs são produtos relativamente novos e podem demandar que os profissionais dominem novas habilidades e ferramentas. / [en] Voice Assistants (VAs) bring various benefits for users and are increasingly
popular, but some barriers for VA adoption and usage still prevail, such as users
attitudes, privacy concerns, and negative perceptions towards these systems. An
approach to mitigating such obstacles and leveraging voice interactions may be understanding users mental models of VAs, since studies indicate that users understandings of VAs are unaligned with these systems actual capabilities. Thus, considering the importance of a correct mental model for interactions, exploring influential factors causing misperceptions and solutions to deal with this issue may be paramount. The objective of this research was to identify leading causes of users
misperceptions and offer design recommendations for aligning users mental models of VAs with these systems real capacities. In order to achieve this goal, we
conducted a systematic literature review (SLR), exploratory interviews with experts, and a questionnaire-based three-round Delphi study. The results indicate that
design aspects such as VAs high humanness and the lack of outputs transparency
are influential for mental models. Despite the indication that these drivers lead to
users misperceptions, removing VAs humanness and excessively displaying information about VAs might not be an immediate solution. In turn, developers should
assess the context and task domains in which the VA will be used to guide design
decisions. Moreover, developers should understand the users profiles and backgrounds to adjust interactions, as users characteristics are influential for how they
perceive the product. Finally, developing teams should have a correct and homogeneous understanding of VAs and possess the necessary knowledge to employ solutions properly. This latter requirement is challenging since VAs novelty might demand professionals to master new skills and tools.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:62087 |
| Date | 28 March 2023 |
| Creators | ISABELA CANELLAS DA MOTTA |
| Contributors | MARIA MANUELA RUPP QUARESMA, MARIA MANUELA RUPP QUARESMA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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