对话机器人的个性设计指南

本文讨论了对话机器人的个性设计为何如此重要，以及如何定义角色/个性、展示角色/个性。

单曲循环着呆在客厅，在夜深的时候开始码字。上海是真的入冬了，想到去年十二月初的时候还下起了小雪。不知道今年的下雪天会要等到什么时候？

在上一次的阅读笔记中，提到让机器人听起来更自然点的方式里有一个点是关于“个性”。正巧昨天在Medium上看到了Stefan Katz的分享《The Ultimate Guide to Chatbot Personality》，那就继续边转述边学习了。

先概述下：

Stefan首先介绍了“个性”为什么对于机器人很重要，以及角色与个性有什么关系和区别。

其次进行了深入探讨，如何来定义机器人的角色、个性以及让机器人“发光发亮”的一些场合。

步骤一：定义其角色

• 先了解你的目标用户群是谁？哪些人将与你的机器人互动？
• 你的机器人是否承担着品牌形象在里面？代表集体组织还是个人？
• 你的机器人的目标是什么？

步骤二：定义其个性

使用五因素模型（开放性、责任心、亲和性、外向性、神经质）

步骤三：展示其个性/角色

• 欢迎消息
• 错误消息
• 不相关的问题时
• 最后结束语

接下来进入正文（因是转述，会存在部分内容删减）

01 为什么“个性”很重要？

随着对话机器人越来越多，其使用的目的也慢慢有所改变。通过与客户进行有意义的对话，它们已经从单纯的“数字化”迅速发展为品牌真实的延伸。

无论你的机器人是回答问题、提供购买建议、进行解决和分类客户问题、或者只是为了吸引来进行聊天，你的机器人都被公认为是组织中重要的品牌形象大使。

因此，对话机器人的交互就必须与传统的品牌体验一样以相同的审查级别来进行。类似于人类客户服务代表进行的惊人互动，优秀的对话机器人体验也是可以积极促进品牌的强化和增强商誉。

您的对话机器人与客户进行对话，对话质量无论好坏，都代表着了你的品牌和声誉。

此外，研究表明，“个性”是人们与机器人进行互动与重复使用的关键因素，而这也正是机器人成功的关键指标。

Tuva Lunde Smestad 发现，个性鲜明的对话机器人在“实用的特性、快乐的特性和吸引力”上的得分都高于纯控制型的机器人。

这从本质上讲是有道理的，当我们在进行人际交往，我们会被对方那鲜明的个性所吸引，并且愿意花更多的时间来与那些我们感兴趣的人交往。

同样的，对于机器人来说，在对话时间和访问次数都相同的情况下，那些表现出鲜明个性的对话机器人比那些沉闷无趣的机器人更具吸引力。

角色vs个性，它们有关系吗？

在构建与人类相关的交互体验的时候，采用以人为本的方法至关重要。在设计与用户进行交互时，有很多因素需要考虑，其中包括：

• 机器人扮演了什么角色？
• 机器人将展示什么个性？
• 它应该具备怎样的形象或视觉识别？

第三点有很多经验丰富的视觉设计师有撰写优秀的博客来分析，因此接下来主要介绍第一点和第二点。

在真正的人际交往中，我们不仅仅会被对方的形象（他们的兴趣、爱好、工作和热情等）所吸引，还会因为他们在不同的情况下的行为和反应而着迷。

同样的，对于对话机器人，我们必须考虑到最终用户参与其中而设计这些因素，以最大的程度来提高用户的参与度。

不幸的是，现在很多的在线资源上，都有在混淆或者无视角色和个性之间的区别。因此，先让我们来理解这样的划分是很重要的。

“角色”是定义一个人的属性，而个性则可以看作是一个人内在的情感和行为驱动，是我们在不同的环境下的行为方式的独特组合。

例如：一个角色可以包括一个人的工作、爱好、兴趣、目标和激情之类的东西，而个性则是包括了一个人如何与周围的环境互动。

为了帮助实现这种差异：在我的公司，我们团队新加入的成员会被要求准备自己的概述介绍，并要求在第一次团队会议上进行分享。

他们狗狗的照片、家乡的照片、甚至他们在大学时喜欢的运动队。这些信息都是构成他们角色的一部分，而呈现的方式则反应了他们的个性。

而很多的在线内容鼓励阅读者在构建他们机器人时，考虑定义对话机器人喜欢的电影是什么，或者支持什么球队来以此设计对话机器人的个性。

我对此是存在质疑的，因为这实际是机器人角色的属性，并没有提示对话机器人如何与用户来进行对话。像明确定义具有个性的机器人对用户输入的响应的性质，例如，如何表现的亲切友善、外向或者神经质一点。

比如问题“你想要去哪里度假？”，机器人该怎么说？这就是为什么在寻找完整的和引人入胜的用户体验时，角色和个性对设计都很重要的原因了。

在弄清楚角色和个性的区别以及很重要后，我们再进一步研究一下。

步骤一：定义其角色

首先，需要你对角色有深入的了解。无论你的机器人是被应用在电子商务网站上进行销售或者回答员工有关工资的问题都无关紧要，因为对话机器人总会在某个时候掉入进“快乐之路”。

就像人类交谈，总会不自觉的偏离其构建的正常轨道。为什么？因为用户会问其他的问题。无论机器人的目的或者功能如何，像“你住在哪里？”“你的星座是什么？”“讲个笑话”之类常见的问题总会冒出来。

在定义机器人角色的时候，请先考虑以下几点：

你的使用者

你的目标用户群是哪些人？哪些人将与你的机器人进行交互？他们的兴趣、爱好和其他属性是什么？

尽管每个人都独一无二，但重要的是要使他们能与你的机器人产生些共鸣的东西出来。

如果听起来像一个母亲一样角色的机器人向青年人推荐牛仔裤，你觉得会成功吗？我觉得不太会。

你的品牌

你的品牌代表着什么？如果是你的个人品牌，那它会是怎样的形象存在？

你的机器人的目标

你的机器人为什么而存在？请考虑你的机器人正在模拟哪种类型的人类角色，并确保能够反映出来。

例如回答邻居噪音反馈的机器人应该与出售摇滚音乐会门票的角色区分开来。

你应该努力通过1-2张幻灯片就能将机器人的角色阐明清楚。机器人的角色清晰，作为参考资料，能够让构建该机器人的团队所有成员有清晰认识，能够创建体验一致的对话流和对话主题，也有助于与客户来进行有意义的互动。

以下是对话机器人角色的简化示例：

开发对话机器人角色的一些技巧：

始终从角色开始

在设计其视觉形象或特性前，先定义你的机器人是什么。

不要定义性别

在某些情况下，对话机器人具有性别或许更合适，但是我发现在大多数情况下，未定义性格会更有效。请确保你的机器人名字和形象能体现出这点。

步骤2：定义其个性

已经有许多的框架方法来量化或定义一个人的性格。我和我的团队比较喜欢通过“五因素模型（FFM）”的方法来思考对话机器人的个性。

FFM概述了驱动我们的行为和情感感应的五个因素。在这五个因素中，人们的得分可以分为高、低或者介于两者之间。这五个分数的组合定义了我们的基本个性。

在下面的FFM概述中，每个因素都描述了在该因素中得分较高的行为。

得分较低的因素也并不意味着可以被忽略，而是会导致相反行为的发生。

例如，那些在“开放性”得分较低的人通过坚持不懈而获得满足，同时特征是务实且以数据驱动的。

当你设计你的机器人，需要清楚的明白，在这五项因素中，机器人如何来获得得分，因为这将决定了机器人在不同情况下的反应如何。

例如：在上一节角色示例中，我们的机器人Charlie会以多种不同的方式来对同一个问题做出响应，这取决于它在FFM上的得分方式。

如下图：

尽管这有所夸大，但以上的示例说明了不同的因素是如何导致出不同类型的反应的。当推断整个流程或对话时，这些又会反过来导致不同的用户体验。当然，你的对话机器人可能不会如此极端，并且表现出不同的个性因素组合。

步骤3：让它发光！

在以上的小节中，我概述了如何定义对话机器人的角色和个性，并举例说明了如何影响对话机器人“是什么”和“怎么做”的情况。另外，除了一般的语调来展示个性外，我们还可以在哪些地方以明显的方式来展现你的对话机器人的个性呢？

欢迎消息

尽管在此处概述你的机器人可以提供哪些帮助很重要，但是欢迎消息绝对是个让个性焕发闪亮的绝好机会。它是用“晚上好”还是“怎么了？”来欢迎用户？它是会反应时事、评论用户、自我打趣还是直指问题开门见山？

错误消息

在当前对话机器人技术限定的情况下，难免你的机器人有时无法识别用户的问题或意图。这是个很好的机会，它可以用极具爆炸性或个性化的反应来让用户满意，同时仍然实现用户的重新输入表达，而不仅仅是回复“您可以再说一遍吗？”

不相关的问题时

这个与上一点类似，当用户提出的问题超出了对话机器人的功能范围的时候。或许在有些问题上你可以采用一些有趣或幽默的回应来代替单纯的解析失败报错之类。

最后一条消息时

在自然的对话中（你的机器人可以在用户关闭掉对话窗口前说再见），但请确定此时你的对话机器人已经与用户完成了有意义的对话互动了。这样让用户印象深刻、产生共鸣、让它与众不同，同时结束时加上你的公司名称。

总结

企业去部署规划对话机器人与客户进行互动越来越流行，好像快成为标配，这要求对话机器人的设计者必须去考虑如何最大程度的提升用户体验。

对话机器人的角色和个性会引起用户的共鸣，这是确保高参与度和高回报的两个关键因素，同时，也能通过有意义的对话来提升组织的品牌形象。

定义和区分清楚角色和个性十分重要。角色是关于“谁：是什么”，而个性是：“谁：怎么做”。

定义角色将为机器人的回答提供引人入胜的内容，而其个性则将决定在不同情况下对话机器人的反应。

当然，对话机器人没有说什么是好的或坏的角色/个性。最好的情况就是它们能符合你的品牌，能反映出你的品牌，能引起用户共鸣。

以上，

扩展阅读

Five Factor Model   

https://www.verywellmind.com/the-big-five-personality-dimensions-2795422

 

时间:2019-12-07 22:17  来源:    转发量:次