PRVAの音声に対する隠されたベクトルの効果

この研究の目的は、ユーザーがエージェントと対話する意欲を高めることができる製品推奨事項仮想エージェント（PRVA）を設計するための新しい方法を提案することを目的としています。以前の論文では、ユーザーにモチベーションを維持する多くの方法で、仮定とマルチモーダルの相互作用を動機付けています。提案された新しい方法は、一方向の相互作用で使用できます。「隠されたベクトル」の概念、つまりPRVAによって言及されていない情報を定義し、ユーザーが自発的に想定できることを定義しました。隠されたベクトルを持つPRVAが他のPRVAよりも効果的であるという仮説を検証するための実験を実施しました。その結果、隠されたベクトルを持つPRVAが他のPRVAよりも説得力があると認識され、ユーザーがPRVAを使用するように強く動機付けたことが示されました。これらの結果から、提案された方法は効果的であることが示されました。

This study aimed to propose a novel method for designing a product recommendation virtual agent (PRVA) that can keep users motivated to interact with the agent. In prior papers, many methods of keeping users motivated postulated real-time and multi-modal interactions. The proposed novel method can be used in one-direction interaction. We defined the notion of the "hidden vector," that is, information that is not mentioned by a PRVA and that the user can suppose spontaneously. We conducted an experiment to verify the hypothesis that PRVAs having a hidden vector are more effective than other PRVAs. As a result, it was shown that PRVAs having a hidden vector were perceived as being more persuasive than other PRVAs and strongly motivated the users to use the PRVAs. From these results, the proposed method was shown to be effective.