Chatbots sind überall. Auf Webseiten von Händlern oder Versicherungen, um Kunden Antworten auf dringende Fragen zu geben. Sie finden sich zunehmend auch in Messenger-Diensten der sozialen Netzwerke, wie etwa bei WhatsApp, Facebook oder Slack. Auch als allwissende, digitale Helfer stehen sie uns in unseren Smartphones zur Verfügung und haben Namen wie Siri, Alexa oder Cortana. Und doch – trotz der Allgegenwärtigkeit von Chatbots – ist oftmals nicht genau klar, was sich hinter dem Begriff genau verbirgt. Was nicht verwunderlich ist, denn es gibt viele Bezeichnungen für Chatbots: Digitale Assistenten ,virtuelle Assistenten, bots, conversational agents, AI-Assistenten, virtual companions – um nur einige Beispiele zu nennen.
Die Bezeichnung Chatbot leitet sich aus dem Englischen ab und besteht aus zwei Wörtern: Chat steht für „plaudern“ oder „sich unterhalten“, während Bot eine Abkürzung des Worts Robot darstellt. Konkret definiert wird der Chatbot als ein Dialogsystem welches in natürlicher, akustischer und textlicher Sprache menschliche Gespräche führen kann, und sind oft so konzipiert, dass sie überzeugend simulieren, wie sich ein Mensch als Gesprächspartner verhalten würde. Die Entwicklung von Chatbots begann in den 1960er Jahren mit ELIZA, die als erste Anwendung zur Simulation menschlicher Gespräche gilt. ELIZA zerlegte die Sätzedes Nutzers in Einzelteile und filterte bestimme Schlüsselwörter heraus, sodass ihre Antworten durch diverse Regeln und in Bezug auf die herausgefilterten Schlüsselwörter generiert wurden. ELIZAs Ziel: den Chatpartner in den Glauben zu versetzen, dass es sich um einen Psychotherapeuten handelt. Diese als regelbasiert bezeichneten Chatbots sind in ihrer Intelligenz durch die Programmierung ihres Entwicklers eingeschränkt: Wenn es sich um triviale Konversationen handelt, kann ein regelbasierter Chatbot in natürlicher Sprache antworten - die der Entwickler zuvor als mögliches Szenario implementiert hat. Der Entwickler legt also die Regeln fest, und der Kontext, indem sich der Chatbot bewegt und die Antwortmöglichkeiten sind im Voraus festgelegt.
Im Gegensatz zu regelbasierten können selbstlernende Chatbots adäquate Antworten auf unvorhergesehene Fragen geben. Diese weiterentwickelte Form eines Chatbots basiert auf Natural Language Processing (kurz: NLP). Indem NLP verschiedene Methoden und Ergebnisse aus den Sprachwissenschaften nutzt und diese mit moderner Informatik und künstlicher Intelligenz kombiniert, ist es möglich die natürliche Sprache eines Menschen nichtnur zu verstehen, sondern auch in natürlicher Sprache mit dem System zu kommunizieren. Wichtig zu erwähnen sind an dieser Stelle folgende drei Aspekte:
- Es geht nicht nur um die Verarbeitung in Form von Textnachrichten, sondern auch um die gesprochene Sprache (siehe z.B. Siri, Alexa etc.)
- Bei der Verarbeitung und Analyse der natürlichen Sprache ist es wichtig, dass der Kontext und der damit verbundene Sachverhalt erkannt wird.
- Je länger Chatbots im Einsatz sind, desto intelligenter werden sie: durch das Feedback der Nutzer lernen sie stetig hinzu und verbessern ihre Fähigkeiten mit fortschreitender Einsatzdauer.
Die verbesserten Fähigkeiten führen im besten Fall dazu, dass zwischen Chatbot und Nutzer eine wertvolle Interaktion (Value in Interaction) entsteht und der Nutzer Vertrauen zum Chatbot aufbaut. Allerdings führt das alleinige Vorhandensein einer Interaktion nicht zwangsläufig zu Wert: So wird eine von mittelmäßigen oder auch negativen Aspektengeprägte Interaktion (fehlende Qualität) negative Auswirkungen auf die Zufriedenheit des Kunden mit der Dienstleistung oder dem Produkt haben. Dies kann sich als besonders
herausfordernd gestalten, da auch selbstlernende Chatbots aktuell nur bis zu einem gewissen Grad in der Lage sind menschliche Kommunikation zu simulieren. Die für den Menschen charakteristische soziale Interaktion, die sich in einem empathischen, kompetenten Kommunikationsstil widerspiegelt und von jedem Individuum als unterschiedlich zufriedenstellend wahrgenommen wird, müssen auch Chatbots zunächst einmal lernen. Die Gestaltung von Chatbots – vor allem auch aus einer ethischen Perspektive – stellt daher ein großes und wichtiges Forschungsfeld dar.
Chatbots im Laufe der Zeit:
Quelle: https://www.digitalconnection.de/technologien-und-trends/historische-entwicklung-von-chatbots-verstehen/
Weiterführende Quellen zum Thema Chatbot finden Sie hier:
Ahmad, R., Siemon, D., Fernau, D., & Robra-Bissantz, S. (2020). Introducing “Raffi”: A Personality Adaptive Conversational Agent.
Maedche, A., Morana, S., Schacht, S., Werth, D., & Krumeich, J. (2016). Advanced User Assistance Systems. Business & Information Systems Engineering, 58(5), 367–370.
McTear, M. (2018). Conversational Modelling for ChatBots: Current Approaches and Future Directions. Technical report, Ulster University, Ireland.
Siemon, D., & Robra-Bissantz, S. (2019). Bedürfniserhebung durch Chatbots an ausgewählten Touchpoints innerhalb der Kundenkommunikation.
Strohmann, T., Fischer, S., Siemon, D., Brachten, F., Lattemann, C., Robra-Bissantz, S., & Stieglitz, S. (2018). Virtual Moderation Assistance: Creating Design Guidelines for Virtual Assistants Supporting Creative Workshops. In PACIS (p. 80).