У сучасному цифровому середовищі голосові асистенти стали невід’ємною частиною повсякденного життя, забезпечуючи користувачам зручний доступ до інформації та послуг. З розвитком технологій виникає потреба в удосконаленні взаємодії між користувачем і голосовим асистентом, зокрема шляхом врахування емоційного контексту спілкування. Це дослідження спрямоване на аналіз впливу емоційної складової на ефективність та якість взаємодії користувача з голосовими асистентами у смарт-системах.
Традиційні голосові асистенти переважно орієнтовані на виконання функціональних завдань, не враховуючи емоційний стан користувача. Однак дослідження показують, що емоційний контекст суттєво впливає на сприйняття та взаємодію з технологіями. Зокрема, користувачі схильні приписувати голосовим асистентам людські риси, що впливає на рівень довіри та задоволеності від взаємодії. Відсутність емоційної чутливості у голосових асистентів може призводити до зниження ефективності комунікації та навіть до формування негативного досвіду користувача.
Додатковим чинником, що визначає ефективність взаємодії користувача з голосовим асистентом у контексті емоцій, є культурна чутливість системи. Різні культури мають різні уявлення про вираження та інтерпретацію емоцій, що впливає на те, як користувачі сприймають відповідь голосових помічників. Наприклад, у західних культурах пряме емоційне вираження є соціально прийнятним, тоді як у східних – емоційна стриманість вважається нормою. Таким чином, глобальні смарт-системи мають адаптуватися до культурних особливостей для покращення сприйняття та ефективності [1].
Одним із ключових аспектів емоційно-орієнтованої взаємодії є здатність голосових асистентів розпізнавати та відповідати на емоційний стан користувача. Інтеграція емоційного інтелекту в голосові асистенти сприяє підвищенню рівня задоволеності користувачів та покращенню якості взаємодії. Зокрема, використання просодичних елементів, таких як інтонація та тембр голосу, дозволяє голосовим асистентам виражати емпатію та адаптуватися до емоційного стану користувача.
Ще одним аспектом є контекстно-залежне реагування голосових помічників. Врахування попередніх емоційних взаємодій дозволяє створити «емоційний профіль» користувача, на основі якого голосовий асистент може адаптувати свої відповіді. Застосування машинного навчання у цій сфері дає змогу підвищити точність передбачення емоційної реакції користувача та формувати більш природну модель діалогу [2].
Крім того, врахування емоційного контексту сприяє формуванню більш тісного зв’язку між користувачем і голосовим асистентом. Деякі дослідження вказують на те, що користувачі, які відчувають емоційну підтримку від них, демонструють вищий рівень довіри та лояльності до бренду. Це відкриває нові можливості для персоналізації взаємодії та створення більш ефективних смарт-систем.
Різного роду експериментальні дослідження показують, що користувачі демонструють підвищений рівень залученості у взаємодію, коли голосовий асистент демонструє емпатійні реакції – наприклад, заспокійливий тон при виявленні ознак тривоги або відповідне гумористичне зауваження у позитивному настрої користувача. Такі дії з боку голосового асистента сприяють створенню емоційної зв’язності, що наближає взаємодію до людської комунікації [3].
Врахування емоційного контексту у взаємодії з голосовими асистентами є важливим кроком у напрямку створення більш інтуїтивних та ефективних смарт-систем. Інтеграція емоційного інтелекту дозволяє покращити якість взаємодії, підвищити рівень задоволеності користувачів та сприяє формуванню довготривалих відносин між користувачем і різними технологіями смарт-систем. Подальші дослідження у цій галузі мають на меті розробку більш чутливих, адаптивних і культурно обізнаних голосових асистентів, здатних не лише розпізнавати, а й адекватно інтерпретувати емоційні потреби користувачів у різних контекстах.
Список літератури:
1. Batliner, A., Zeiler, S., & Schuller, B. (2021). The Problem of Labels in Emotion Recognition: Do We Need a Meta-Database? arXiv preprint. URL: https://arxiv.org/abs/2108.01923 (дата звернення: 22.04.2025).
2. Gałka, M., Laskowski, M., & Grabowski, Ł. (2025). Improving Speech Emotion Recognition Using Transformer-Based Models. arXiv preprint. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.15367 (дата звернення: 23.04.2025).
3. Kollias, D., & Zafeiriou, S. (2022). Affect Analysis in-the-Wild: Valence-Arousal, Expressions, Action Units and a Unified Framework. arXiv preprint. URL: https://arxiv.org/abs/2204.10191 (дата звернення: 23.04.2025).
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter