基于社交特征的聊天机器人交互设计研究

张颖 马琳睿

关键词：社交特征;聊天機器人;人机交互;设计

1 社交特征概述

社交特征是指在任何社会背景下都能产生预期结果，并表现出适应能力的特征。不同个体按某种特征结合在一起，进行共同活动、相互交往，形成群体。个体往往通过群体活动达到参加社会生活，并成为社会成员的目的，并在群体中获得安全感与成就感。

2 聊天机器人交互设计现状

聊天机器人是以自然语言与用户进行交互的计算机程序[1]，其概念起源可以追溯到1950 年[2]。由于无语言障碍、24 小时运营以及比人类客户服务更低的运营成本等优势，聊天机器人已被广泛用于企业。小米科技、Facebook 等许多互联网公司提供了聊天机器人开发平台，这些聊天机器人可以与用户进行常规对话，帮助他们解决特定任务。传统网站和应用程序正在为这种新形式的人机交互提供空间。

尽管如此，聊天机器人仍然无法满足用户的期望[3]。大量关于聊天机器人的设计研究都致力于提高聊天机器人的功能性能和准确性，但部分学者强调，聊天机器人的交互目标也应包括社交功能[4]。根据媒体方程论，人们在与计算机交互时自然会对社交环境做出反应，由于聊天机器人旨在与用户进行交互，以模仿人与人之间的对话。Neururer 等指出，使会话代理程序被用户接受是一个社会问题，而非技术问题[5]。当聊天机器人无法满足人们的期望时，用户可能会感到沮丧和不满。相比之下，过度人性化的行为会使用户产生情绪依赖并增加期望值，这对人机交互过程产生负面影响。因此，了解哪些社交特性可以改善聊天机器人与用户的交互过程至关重要。

3 基于社交特征的聊天机器人交互设计意义

为了增加用户使用体验感，开发设计人员可以赋予聊天机器人常规的社交特征属性。基于社交特征对聊天机器人进行的迭代设计，可以有效提高其多轮交互的上下文语义理解能力，提升用户体验的流畅度与趣味性，有效提升了用户在使用聊天机器人过程中的主观感受。

当前聊天机器人分布在业务办理、餐饮服务等多个工作领域，当聊天机器人被赋予常规的社交特征属性后，在不同的领域内，势必会给用户带来不同的使用体验感。如精准的语义情绪分析能力，可以协助机器人准确判断用户意图。亦或借助自身聊天的语气以及丰富的上下文场景分析能力，更加智能地根据人的反应做出恰当的反馈，其表情与神态使用户感到更加愉悦。综上所述，将社交特征运用到聊天机器人的开发设计，对增加聊天机器人的用户体验感具有重要的现实意义。

4 基于社交特征的聊天机器人交互设计思路

4.1 智能对话

智能对话是指聊天机器人与用户有效对话的能力。本节主要讨论与会话智能相关的社会特征，即：主动性、尽责性和可交流性。

1） 主动性。主动性是系统代表用户自主采取行动的能力，从而减少用户完成任务所需的精力。在人与聊天机器人的对话中，主动行为使聊天机器人可以与用户共享主动性，从而以更自然的方式为对话做出贡献。聊天机器人在发起交流、提出新话题、提供其他信息、提出后续问题时，可能会表现出主动性。

2） 尽责性。尽责性是聊天机器人表现出对当前对话的专注性的能力。它使聊天机器人能够遵循对话流程，显示对上下文的理解，并将每个话语解释为整个对话中有意义的一部分。

3） 可交流性。由于用户通过与系统交换消息来实现其目标，因此交互软件本质上是可交流的。其是软件向用户传达潜在的设计意图和交互原则的能力。提供可交流性可帮助用户提高系统的可学习性。聊天机器人可交流性的问题在于，其人机交互的本质。聊天机器人通过对话轮流展示了它们的功能，缺乏可交流性可能导致用户在无法理解可用功能以及如何使用它们时，放弃使用聊天机器人。

4） 自然交互。自然交互指用户运用多种感官通道，并利用非机械、并行的方式和界面进行交互。因此自然交互的特点主要有：

（1） 自然性：降低学习成本，用户借助经验即可操作;（2） 习惯性：符合用户习惯和操作常识;（3） 非精准性：用户通过粗略行为进行交互;（4） 高效性：交互方式更加直观，提高交互效率。结合文章所述的聊天机器人交互设计，可以发现自然交互方式能显著提高用户体验，所以将自然交互融入聊天机器人交互设计，可以在一定程度上提高聊天机器人的交互性。

4.2 智能社交

智能社交是指个人为了实现预期目标，而产生足够的社会行为的能力。在人机交互领域，媒体方程理论提出人们对计算机作为社会参与者的反应。因此，在开发聊天机器人时，有必要考虑会话交互的社交可接受度。聊天机器人应能够在对话中回应社交线索，接受差异并处理冲突，并能表现出同情心和表现出关怀，最终提高聊天机器人的真实性。

1） 损害控制。损害控制是聊天机器人处理冲突或失败情况的能力。与聊天机器人交谈时，人类更有可能骚扰、测试聊天机器人的能力和知识，并对错误感到失望。当聊天机器人无法正确响应时，它可能会鼓励滥用行为或使用户失望，最终导致对话失败等。因此，有必要使聊天机器人具有从失败中恢复并以社交上可接受的方式，来处理不适当的谈话的能力。

2） 语言通透性。语言通透性是聊天机器人就其如何使用精确的语言能力。在传统的用户界面中，可使用诸如按钮、菜单或链接之类的可视能力来进行用户通信。在对话界面中，语言是实现交流目标的主要工具。因此，聊天机器人应连贯地使用描绘预期风格的语言。当聊天机器人使用不一致的语言或非预期的语言模式时，对话对于用户而言可能听起来很奇怪，从而导致沮丧。

3） 社交礼节。社交礼节是指聊天机器人能够表现出礼貌的行为和对话习惯的能力。尽管个性不同、文化背景不同的人对礼貌的看法可能有所不同，但礼貌可以更普遍地用作融洽的管理。在此过程中，聊天机器人应努力控制人机交互过程中的和谐氛围。聊天机器人可以通过采取诸如问候、道歉之类的语言进行礼貌性举止。

4） 道德约束。道德约束是指聊天机器人基于对与错的社会观念行事的能力。聊天机器人应具有正确的价值观与强烈的道德约束，当聊天机器人具备该个性化特征，可防止其重现仇恨言论或辱骂性言论，增加用户好感度。

5） 情绪管理。情绪管理能够使个人评估和表达情感、调节情感反应，并利用情感来解决问题。尽管聊天机器人没有真正的情感，但关于在聊天机器人中表达情感线索的作用的讨论也很多。具有智能情绪的聊天机器人可以识别并影响用户的感受，表现出尊重、同情和理解，从而改善人与聊天机器人之间的关系。

6） 个性化。个性化是指技术适应其功能、界面、信息访问和内容的能力，以增加其与个人或个人类别的个人相关性。个性有助于预测人们的思想、感觉和行为等个人特质。个性化可以提高聊天机器人的社交水平，使聊天机器人能够了解情境，并动态调整其功能以更好地满足个人需求。个性化源自于记住先前交互中的信息，例如个人喜好和用户详细信息。在任务管理等以任务为导向的环境中，个性化旨在提高服务与特定用户的相关性。当聊天机器人具备个性化特征，会有以下显而易见的优点：（1） 丰富人际关系，增加拟人的真实性;（2） 为用户提供私人专属的独特服务。

4.3 拟人化

拟人化是指将非人为因素赋予个人特质，包括外貌和情绪状态。在HCI 领域，在用户界面中使用拟人化的字符是支持交互的自然方法。聊天机器人应具有至少一种类似于人类的特征。

1） 归属感。归属感是指个人证明属于特定社会群体的能力。聊天机器人缺乏选择自己想要属于哪个社会群体的能力，但设计师有意或无意地将身份赋予了他们，当他们定义聊天机器人的交谈或行为方式时，合作伙伴的身份（即使只是被感知）也会产生新的过程，从而达到期望和影响互动结果的效果。传达聊天机器人身份的方面包括性別、年龄、语言风格和姓名等。

2） 性格预判。性格预判是指聊天机器人需预测用户的思想、感觉和行为的个人特质。在聊天机器人领域，个性指的是一组特征，这些特征确定其的交互方式，描述其特征并允许最终用户了解其一般行为。具有性格预判的聊天机器人更值得信赖，聊天机器人态度中不可预测的波动会迷惑用户，并产生强烈的不适感。因此，对性格进行预判，能够确保聊天机器人在特定场景下做出符合用户期望的对话行为。

5 结语

就像人与人的交互一样，用户更喜欢与具有类似个性的聊天机器人进行交互，这种个性通过响应语言得以体现。文章基于聊天机器人的人机交互特点，结合现有社交特征，总结了聊天机器人在设计过程中应注意的与用户期望相符的社交特征，从而最终避免使用过程中的不良体验，为基于社交特征的聊天机器人交互设计与开发提供了理论参考。未来研究将侧重于检验各种人格类型与聊天机器人的交互效率，提出应对不同性格群体的特定解决方案。