Embodied Conversational Agents - virtuelle Berater im eCommerce

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung

2 Die Technik der Embodied Conversational Agents
2.1 Bot
2.1.1 Natural Language Processing
2.1.2 Knowledge Base
2.1.3 Sprachausgabe
2.1.4 Support Chat
2.2 Avatar
2.2.1 Bedeutung der visuellen Hülle
2.2.2 Darstellungsformen
2.2.3 Generierung der Bilder
2.3 Agent

3 Möglichkeiten durch ECAs im eCommerce
3.1 Erweiterung des Marktpotenzials
3.2 Möglichkeiten durch ECAs in den verschiedenen Phasen der Kundenbeziehung
3.2.1 Kontaktphase
3.2.1.1 Virtuelle Repräsentanten
3.2.1.2 Virtuelle Marktforscher
3.2.2 Evaluationsphase
3.2.2.1 One-To-One-Marketing
3.2.2.2 Aktives persönliches Verkaufen
3.2.3 Bestellabwicklung
3.2.4 After Sales Phase
3.2.4.1 Kundenzufriedenheit
3.2.4.2 Kundenbindung

4 Resümee & Ausblick

Anhang

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

Unter Electronic Commerce (eCommerce) wird die elektronische Abwicklung (Anbahnung, Aushandlung, Abschluss) von Handelstransaktionen verstanden¹. Es handelt sich hierbei um eine Untermenge des Electronic Business².³ Der momentan wohl am meisten mit eCommerce assoziierte Vertriebskanal ist das World Wide Web (WWW⁴ ). Hier befinden sich unter anderem Internetauftritte von Unternehmen der unterschiedlichsten Kategorien. Sowohl Händler als auch Hersteller stellen dort Informationen über sich und ihre Produkte zur Verfügung. Neben dem reinen Informationsangebot bieten einige Unternehmen zusätzliche Möglichkeiten wie zum Beispiel den Onlinekauf an.

Die enorme Menge an Informationen und Möglichkeiten, die in diesem Medium verfügbar sind, über-fordern viele Benutzer. Gerade wenig versierte Benutzer schreckt dieses scheinbare Chaos ab. Doch nicht nur das WWW als Ganzes kann überfordern. Oft tritt dieser Effekt bereits innerhalb einer Web-Site⁵ auf. Die Benutzer suchen dort aufgrund der großen Anzahl von Unterseiten lange nach Informa-tionen über ein Produkt oder sie finden mit dem elektronischen Einkaufswagen die Kasse nicht. Gera-de der direkte Wechsel zu einem Wettbewerber im WWW, aufgrund einer derartigen frustrierenden Erfahrung, ist eine der größten Herausforderungen, denen sich ein Unternehmen stellen muss⁶. Einen Trägheitseffekt, der die Kunden bei einem Unternehmen im WWW hält, gibt es im Gegensatz zur rea-len Welt nicht⁷.

Neben den frustrierenden Erfahrungen gibt es noch die Hemmschwellen, die selbst bei einer guten Gestaltung der Web-Site von einem Kauf abhalten. Hiervon sind vor allem beratungsintensive Produk-te betroffen. Zwar gibt es standardisierte Informationen zum Angebot, aber eine auf die persönlichen Bedürfnisse angepasste Beratung wird selten angeboten. So erklärt sich auch die Rangliste der am häufigsten gekauften Waren im WWW. Hier stehen Bücher, Bekleidung, Musik-CDs, Eintrittskarten zu Veranstaltungen sowie Software auf den obersten Rängen⁸.

Als eine Möglichkeit diesen Problemen zu begegnen, sollen die Potenziale, die durch den Einsatz von „Embodied Conversational Agents“ (ECAs) als virtuelle Berater im WWW entstehen, betrachtet werden. Hierbei handelt es sich um visuell dargestellte Softwareprogramme, die mit den Benutzern einer Web-Site kommunizieren können, um so eine persönliche Beratung zu ermöglichen.

Im Folgenden wird zunächst ein Einblick in die Technik der ECAs vermittelt. Anschließend werden die Möglichkeiten, die sich dadurch ergeben dargestellt. Abschließend erfolgt ein Resümee in dem die einzelnen Möglichkeiten noch einmal als Ganzes beurteilt werden.

2 Die Technik der Embodied Conversational Agents

In der Literatur sowie in Publikationen im WWW gibt es viele verschiedene Namen für ECAs. Oft wer-den die Begriffe Avatar, (Chat)-Bot sowie Agent synonym zum Begriff ECA benutzt. Hinzu kommen die verschiedenen Produktnamen wie Lingubot, IQ-AgentTM, ImigoTM, IPI-AgentTM und andere⁹.

In dieser Studienarbeit werden die Begriffe Avatar, Bot sowie Agent nicht synonym verstanden. Sie sind vielmehr eigenständige Teile der ECA Software die bereits im Namen angedeutet werden. Über-setzt man die einzelnen Wörter, so erhält man „verkörpert“ (embodied)¹⁰, „Gesprächs-„ (conversatio-nal)¹¹ und „Vertreter“ bzw. „Bearbeiter“ (agent)¹². Ein ECA ist also ein verkörperter Gesprächsvertreter. Embodied steht für die Hülle bzw. das Aussehen des ECAs. Diese Hülle wird auch als Avatar be-zeichnet. Die Kommunikationsfähigkeit erlangt der ECA durch den Bot. Als Vertreter bzw. Berater ist er auch in der Lage Aufgaben für den Benutzer durchzuführen. Dieser Teil wird durch einen oder meh-rere Agenten abgedeckt.

Im folgenden werden nun die einzelnen Bestandteile des ECAs genauer beschrieben.

2.1 Bot

Bot ist die englische Abkürzung für Robot. Der Begriff Roboter stammt von dem tschechischen Wort robota ab und bedeutet (Fron-)Arbeit. Mit dem Begriff werden heute bewegliche Automaten bezeichnet, deren Funktionen denen von Lebewesen nachgebildet sind¹³. Auch die menschliche Sprache ist eine solche Funktion, die durch Roboter nachgebildet wird.

Ein Bot innerhalb des ECAs ist eine Software, die die Kommunikation mit dem Benutzer ermöglicht. Da neben dem reinen Informationsaustausch zwischen Bot und Benutzer auch die Bedienerfreundlichkeit im Vordergrund steht, muss der Bot in der Lage sein, sich der Sprache seines Bedieners anzupassen. So ist eine Bedienung auch ohne zusätzliche Kenntnisse möglich.

Im Laufe der Entwicklung hat sich die Bedienung der Datenverarbeitung immer weiter vereinfacht und so die Benutzung der Technik durch Menschen mit immer weniger Fachkenntnissen ermöglicht. Von der Eingabe mittels Lochstreifen, über die Befehlszeile bis hin zu einer grafischen Oberfläche mit Maus erfolgten immer wieder Evolutionsschritte, die die Bedienung vereinfachten¹⁴. Der nächste Schritt wird nun durch die Erkennung der menschlichen Sprache vollzogen. Hierbei ist nicht die Er-kennung von gesprochenen Sätzen und das Umwandeln in Text gemeint, sondern das Erkennen der Intention in einem geschriebenen Satz. Es handelt sich um das Natural Language Processing (NLP).

In den folgenden Kapiteln wird zunächst das NLP und die Knowledge Base beschrieben, bevor auf die Ergänzungsmöglichkeiten des Bots durch eine Sprachausgabe sowie einem Support Chat eingegan-gen wird. Auf die Technik zur Protokollierung der Gespräche eines Bots wird nicht explizit eingegangen. Die Vorteile daraus werden im Kapitel 3.2.1.2 beschrieben. Ebenso werden die bekannten Verfahren zum Testen eines Bots (Turingtest sowie Loebner Prize) nicht näher beschrieben, da diese die möglichst perfekte Simulation einer menschlichen Kommunikation als Maßstab verwenden. Der Erfolg eines Bots im Umfeld eines ECAs bestimmt sich aber nicht aus der Täuschung des Benutzers, sondern durch eine effiziente Wirkungsweise¹⁵.

2.1.1 Natural Language Processing

In der Regel basiert die Eingabe in eine Software auf einer Syntax. Diese legt fest, welche Zeichenfolgen durch die Software korrekt verarbeitet werden können¹⁶. Eine solche Syntax muss zunächst vom Benutzer erlernt werden, damit die Software richtig bedient werden kann. Diese Prämisse ist für einen ECA nicht zu treffen. Er sollte für möglichst viele Personen auch ohne Vorkenntnisse bedienbar sein. Die Bedienung muss daher so intuitiv wie die eigene Muttersprache sein, da diese als einfachste und effizienteste Art der Interaktion angesehen wird¹⁷.

Doch wie versteht der Bot die Eingabe von Muttersprache, wenn zum Beispiel eine Frage auf viele verschiedene Arten gestellt werden kann? So kann die Frage nach dem Preis für das Produkt XY lauten: „Wie teuer ist das Produkt XY?“. Ein anderer Bediener könnte hingegen fragen: „Was kostet mich das Produkt XY?“. Oder er fragt im Kontext zu einem vorherigen Produktvorschlag des Bots: „Was muss ich dafür auf den Tisch legen?“ Ein Bot muss, um die Bedeutung des Satzes verstehen zu können, diesen auch mit dem Kontext der Unterhaltung verknüpfen. Die Möglichkeit der Mehrsprachigkeit soll an dieser Stelle nicht vertieft werden.

Generell lassen sich die sprachlichen Fähigkeiten eines Bots in die Bereiche Intelligenz, Wissen und Gedächtnis aufteilen. Die Intelligenz steht in diesem Fall für den Algorithmus, welcher die eingegebenen Sätze auf ihre Intention untersucht. Lutz-Peter Pape unterscheidet die verschiedenen Algorithmen in die Schlüsselwortsuche, die Erkennung mehrerer Therme, die syntaktische Sprachverarbeitung sowie die semantische Sprachverarbeitung¹⁸.

Die Schlüsselwortsuche ähnelt einer Syntax. Hier wird in der Antwort nach einer bestimmten Eingabe gesucht. Das Schlüsselwort kann auch ein Datum oder eine Zahl sein. Bei entsprechender Programmierung können zudem Synonyme wie „ja“ und „o.k.“ verarbeitet werden.

Die Erkennung mehrerer Terme wird auch als Wortsuche oder „open grammar“ bezeichnet. Die Software filtert mehrere Wörter aus einem Satz heraus. Die Reihenfolge wird hierbei nicht berücksichtigt, weshalb das System keinen Sinnzusammenhang der jeweiligen Wörter feststellen kann.

Bei der syntaktischen Sprachverarbeitung wird die Struktur eines Satzes benutzt, um neben den Wör-tern auch deren Sinnzusammenhang zu erfassen. Hierzu werden die Wörter in die Kategorien Sub-stantive, Verben, Adjektive, Adverbien,... eingeteilt. Die Software ist nun in der Lage, den Unterschied zwischen dem Substantiv „Schreiben“ und dem Verb „schreiben“ zu erkennen. Zudem ist auch die Verarbeitung von Eingaben wie „Peter bezahlt Anton.“ und „Anton bezahlt Peter.“ möglich.

Für die semantische Sprachverarbeitung wird die Bedeutung der Eingabe im Kontext zu einer be-reichsspezifischen Wissensdatenbank erfasst. Hierbei werden die eingegebenen Begriffe im Zusam-menhang mit einem bestimmten Fachgebiet gedeutet. So wird zum Beispiel der „Nagel“ im Kontext zu einer medizinischen Datenbank als Finger- bzw. Fußnagel verstanden, während er im Zusammen-hang mit einer technischen Datenbank als Drahtstift interpretiert wird. Hinzu kommt das Verständnis für abstrakte Begriffe wie „preiswert“. Ein preiswerter Drucker ist für ein Unternehmen sicherlich auch ein in der Anschaffung teurerer Laserdrucker, für einen Schüler ist es hingegen eher ein einfacher Tintenstrahldrucker. Hier ist zusätzlich das Verständnis im Bezug zu vorherigen Eingaben erforderlich.

2.1.2 Knowledge Base

Nachdem der Bot die Intention des Satzes erfasst hat, muss er diesen wie in einer realen Kommunika-tion erwidern. Hierzu ist eine Antwort bzw. eine Gegenfrage auf den vorangegangenen Satz des Be-nutzers erforderlich. Wie ein Mensch braucht auch ein Bot ein gewisses Wissen, um mit anderen kommunizieren zu können. Dies ist im Fall der Nutzung des Bots innerhalb eines ECA nicht durch künstliche Intelligenz sondern durch eine feste Verknüpfung von Fragen und Antworten innerhalb ei-ner Wissensdatenbank (Knowledge Base) realisiert. Die erfasste Intention eines Satzes wird dazu mit den Erkennungsmustern innerhalb einer Datenbank verglichen. Dieses Verfahren wird auch Pattern-matching genannt¹⁹. Hierbei sollten alle möglichen Formulierungen einer Frage zu einer vorgegebe-nen Antwort abgedeckt sein. Die Generierung von Erkennungsmustern hängt von der Art der Sprach-verarbeitung ab, da beide während der Suche in der Knowledge Base miteinander verglichen werden.

Eine Möglichkeit der Generierung von Erkennungsmustern bietet das boolsche Verketten der verschiedenen relevanten Begriffe. Diese werden mit dem logischen UND und ODER verknüpft. Hinzu kommen Variablen, die zum Beispiel für einen Produktnamen stehen²⁰. Findet ein Bot den Satz innerhalb einer Knowledge Base wieder, so kann er darauf die verknüpfte Antwort wiedergeben.

Innerhalb der Antworten können wiederum Variablen enthalten sein, die bei der Ausgabe mit Begriffen aus dem Gedächtnis des Bots oder mit Werten, die ein Agent ermittelt hat, gefüllt werden. So kann eine Vielzahl von Antworten mit einer Antwortschablone abgedeckt werden. Die Beantwortung der Frage: „Wie heiße ich?“ kann so mit: „Sie heißen %Name%!“ beantwortet werden. In das Feld %Name% wird dabei der vorher gemerkte Name das Benutzers eingefügt.

Die gemerkten Begriffe stammen aus dem Gedächtnis des Bots. Dieses ist im Gegensatz zur statischen Wissensdatenbank dynamisch angelegt und verändert sich aufgrund der Eingaben des Benutzers. Im Gedächtnis des Bots werden die wichtigen Daten des Gesprächsverlaufs gespeichert. So kann der Bot auch Eingaben mit Pronomen wie: „Das ist mir zu teuer!“ entsprechend deuten oder auch nach einem längeren Chat den Benutzer noch mit seinem Namen ansprechen.

Das statische Wissen des Bots bzw. die Verknüpfungen von Fragen und Antworten erfolgt durch Knowledge-Engineers. Neben dem kreativen Generieren der Erkennungsmuster ist vor allem das angemessene Erstellen von Antworten für den Erfolg eines ECAs entscheidend. Zu den reinen textli-chen Antworten kommt die Verknüpfung zu einem Bild oder einer Animation des Avatars welche zur entsprechenden Antwort passt²¹. Des Weiteren besteht neben diesen Bausteinen auch die Möglichkeit mit der Ausgabe der Antwort Unterseiten der Web-Site aufzurufen. So könnte zum Beispiel auf die Frage nach den Versandgebühren eine Tabelle mit den entsprechenden Werten für den Benutzer aufgerufen werden²². Die Kombination aller Ausgabeformen werden in die Knowledge Base als Reak-tion auf ein Erkennungsmuster abgelegt.

Bei den Antworten des Bots muss auch die rechtliche Sicherheit gewährleistet sein. Dies kann bei größeren Unternehmen vergleichsweise durch eine Rechtsabteilung erfolgen²³. Dieser Aspekt wird jedoch für die weitere Betrachtung vernachlässigt.

2.1.3 Sprachausgabe

Neben der Textausgabe ist auch eine auditive Sprachausgabe für einen Bot möglich. Diese Ergän-zungsmöglichkeit kann generell in zwei Methoden unterschieden werden. So kann die Antwort durch einen menschlichen Sprecher aufgenommen²⁴ oder mittels einer Software generiert werden. Das Auf-nehmen der Antwort bietet den Vorteil, dass eine passende menschliche Stimme ausgewählt werden kann, da die Generierung einer menschlichen Stimme immer noch etwas unbeholfen wirkt²⁵. Zudem können die vorproduzierten Audiodateien mittlerweile durch die modernen Komprimierungsverfahren in angemessener Zeit zum Benutzer übertragen werden. Allerdings ist bei der Vorproduktion der Ant-worten nicht die Möglichkeit echter Variablen gegeben. So ist allein die Beantwortung der Frage nach dem Namen des Benutzers aufgrund der Vielzahl der Namen zum Scheitern verurteilt. Hinzu kommt der Zeitaufwand und die Kosten der Audio-Aufnahmen.

Bei der Generierung der Sprache wird eine Text-To-Speech-Software (TTS-Software) eingesetzt. Diese teilt Text zunächst in Grapheme²⁶ auf, um daraus die Phoneme²⁷ zu bilden, welche in der zusammengesetzten Ausgabe vom Menschen als Sprache wahrgenommen werden können²⁸. Hierbei kommt es neben der exakten Lautbildung auch auf die Betonung, zum Beispiel für Fragen, an. Des Weiteren ist die Stimmlage der Sprache und die Geschwindigkeit zu beachten. Die TTS-Software kann sowohl auf dem Webserver als auch auf Seiten des Benutzers installiert sein.

Eine serverseitige Installation bietet den Vorteil, dass die Sprachqualität durch den ECA-Betreiber beeinflussbar ist, da die Sprache auf dem Server generiert wird und dann als Audiodaten zum Benutzer geschickt werden²⁹. Dies verursacht allerdings höhere Rechenleistungen des Webservers, da dieser die Audiodateien generieren muss. Zudem erfordert dieses Verfahren höhere Übertragungszei-ten, da Audiodateien größer sind als entsprechende Textdateien. Wird die Sprache durch eine Soft-ware auf Seiten des Benutzers generiert, so muss nur der auszugebene Text sowie einige Steuerbe-fehle übertragen werden³⁰. Dieses spart einen erheblichen Teil der Übertragungszeit sowie Rechen-leistung. Hierbei muss auf Seiten des Benutzers eine spezielle Software installiert sein. Damit dies reibungslos funktioniert, ist ein Standard auf beiden Seiten nötig. Erste Ansätze für einen Standard versuchen einige Betriebssystemhersteller bereits durchzusetzen. Beispiele hierfür sind die TTS-Software von Microsoft³¹ bzw. Apple³².

Zu dem Gebiet der Sprachausgabe wird auch an der Möglichkeit der Spracheingabe gearbeitet. Die-ser weitere Evolutionsschritt in der Bedienung von Software wird allerdings eher auf Seiten des Be-nutzers zu realisieren sein, da so wie bisher lediglich Text als Input zum ECA geschickt werden wird.

2.1.4 Support Chat

Auch ein ECA weiß nicht alles. Diesen Anspruch darf er auch nicht erheben, da er sonst bei fehlenden Antworten Enttäuschung beim Benutzer auslöst. Vielmehr sollte der ECA dem Benutzer anbieten Fra-gen zu seinem Fachgebiet zu stellen. Aber auch dabei kann es vorkommen, dass keine Antwort auf eine Frage des Benutzers in der Datenbank vorhanden ist, oder dass der Bot die Frage einfach nicht versteht. Hinzu kommen Spaßeingaben wie „sdfkjöfg ldljöfgsdfg“ mit denen ein Benutzer den ECA aus dem Konzept bringen will. Wichtig sind hierbei die Auffangantworten mit denen ein ECA diese Situati-on meistern soll. Es reicht nicht dem Benutzer immer wieder: „Ich verstehe Ihre Frage nicht. Bitte for-mulieren Sie Ihre Frage neu.“ auszugeben. Vielleicht liegt es gar nicht an der Formulierung, sondern vielmehr an der fehlenden Antwort. Hier gibt es zwei Möglichkeiten die Endlosschleife für den Benut-zer zu vermeiden. Zum einen kann der ECA versuchen einen neuen Gesprächszweig zu eröffnen, in dem er zum Beispiel auf aktuelle Angebote hinweist. Dies kann auch mit der vorherigen Aussage ver-bunden werden, dass die Eingabe nicht verstanden wurde³³.

Eine andere Möglichkeit bietet die Ergänzung des Bots um einen Support-Chat. Der Bot gibt dann für den Benutzer bewusst oder unbewusst das Gespräch an einen Mitarbeiter im Call-Center weiter. Die-ser kann den gesamten Dialog nachlesen und das Antworten für den Bot übernehmen. So ist die Be-antwortung fast aller Fragen ohne zeitliche Verzögerung oder Medienbruch³⁴ möglich³⁵. Zudem kann ein Call-Centeragent, der per Chat mit den Kunden in Kontakt tritt, mehrere Kunden gleichzeitig be-dienen. Dieses wird ihm durch vorgefertigte Textbausteine und mögliche Antworten erleichtert, die ihm der Bot zur Verfügung stellt³⁶.

2.2 Avatar

Der Begriff Avatar stammt ursprünglich aus dem Sanskrit (avatarati) und bedeutet die Inkarnation eines Hindugottes auf Erden. Er setzt sich aus den Begriffen ava (abwesend) und tarati (hinüberwechseln) zusammen. Eine weitere Bedeutung ist die Verkörperung in Menschengestalt³⁷. Der Begriff wurde im Jahr 1980 von Programmierern des US-Militärs erstmals im Zusammenhang mit Software benutzt. Damals suchten die Programmierer einen Begriff, der die menschlichen Artefakte innerhalb ihrer Simulationsspiele bezeichnet. Heute kommen dem Begriff im Bereich des WWW verschiedene Bedeutungen zu. Es sind zum einen die Figuren innerhalb von Computerspielen, die entweder vom Computer oder vom Spieler selbst gesteuert werden. Des Weiteren werden Photos bzw. Comicbilder so bezeichnet, wenn sie innerhalb eines Text-Chats oder in Foren den jeweiligen Benutzer darstellen sollen. Im Bereich des ECAs wird Avatar als visuelle Hülle verstanden.³⁸

In den folgenden Unterkapiteln wird zunächst die Bedeutung der visuellen Hülle für den ECA dargestellt, bevor auf die verschiedenen Möglichkeiten der grafischen Gestaltung und der Generierung der Bilder eingegangen wird.

2.2.1 Bedeutung der visuellen Hülle

Der ECA kann, wie bereits im Kapitel 2.1 beschreiben, mit dem Benutzer auf Textebene oder mittels einer Sprachausgabe kommunizieren. Warum ist es dann zusätzlich sinnvoll diese Ausgaben mit einer visuellen Hülle zu versehen? Der Grund hierfür liegt zum einen im nonverbalen Verhalten begründet. Sagen zwei Personen exakt das Selbe, so wird der Zuhörer trotzdem einen unterschiedlichen Ein-druck von dem Gesagten erhalten. Menschen ziehen in einem Gespräch aufgrund der Haltung des Gegenübers und der Art und Weise, wie es sich bewegt, unbewusst Schlüsse³⁹. „Das nonverbale Verhalten stellt das beziehungsstiftende Element in der zwischenmenschlichen Kommunikation dar.“⁴⁰ So kann zum Beispiel durch die ironische Mimik und Gestik eines Gesprächspartners ein Satz eine andere Bedeutung bekommen. Hinzu kommt die Darstellung von Gefühlsausdrücken wie Ärger, Freu-de oder Überraschung die dem Avatar eine gewisse Menschlichkeit bzw. Persönlichkeit verleihen. Dies ist mittels eines Bildes wesentlich prägnanter darzustellen, als es mit einer rein textlichen oder sprachlichen Ausgabe möglich ist. Hier trifft die Redensart: „Ein Bild sagt mehr als tausend Worte.“ zu.

Das nonverbale Verhalten wird bei einem ECA in der Knowledge Base bewusst mit den Antworten des Bots verknüpft. So kann die Ausgabe auf visuelle Weise unterstützt werden. Neben der komple-mentären bzw. supplementären Nutzung des nonverbalen Verhaltens wäre auch die substituive oder disparate Nutzung möglich⁴¹. Dies ist allerdings aufgrund des fehlenden bzw. für ECAs nicht genutz-ten visuellen Rückkanals (zum Beispiel eine Web-Cam) im WWW nur unter einem gewissen Risiko einzusetzen, da eine ironisch gemeinte Aussage, wie in einer menschlichen Kommunikation, vom Benutzer falsch verstanden werden kann. Anders als in einem realen Gespräch besteht im WWW nur bedingt die Möglichkeit ein solches Missverständnis zu erfassen und auszuräumen.

Neben den Eindrücken, die das nonverbale Verhalten erzeugt, hat auch die Erscheinung des Gegenübers Auswirkung auf die Kommunikation. Alter, Geschlecht sowie die Physiognomie beeinflussen zusätzlich die Wahrnehmung von Gesagtem⁴². So würde ein Verkäufer gehobenen Alters in einem eleganten Anzug nur schwer als glaubwürdiger Berater in einem Modegeschäft für trendbewusste junge Frauen wirken. Die Übereinstimmung mit der Zielgruppe hat auch einen positiven Effekt auf die Kommunikation zwischen Benutzer und ECA⁴³.

2.2.2 Darstellungsformen

Der Avatar kann auf unterschiedliche Weise dargestellt werden. Die Form der Darstellung unterscheidet sich in 2D und 3D sowie in animiert und statisch. Es können sowohl reale Personen als auch Comicfiguren (menschliche oder tierische) eingesetzt werden. Zudem werden Gegenstände, wie zum Beispiel „die kleine Zapfpistole von Jet“⁴⁴, eingesetzt.

Die Unterscheidung zwischen 2D und 3D ist im WWW nicht ganz eindeutig. Das räumliche Darstellen ist durch die Andeutung von Tiefe möglich. Eine Darstellung ähnlich der, die man durch Benutzung einer speziellen 3D Brille erhält, ist bisher nicht für Avatare im Bereich der ECAs üblich. 3D Avatare sind im WWW vielmehr Figuren, die durch eine Software generiert werden und von mehreren Seiten darzustellen sind. Diese können dann durch Softwarebefehle animiert werden.

Bei der statischen Darstellung wird bei jeder Antwort nur ein festes Bild angezeigt. Dies spart vor al-lem Übertragungszeit. Allerdings wird in dem Fall auch auf die aktivierende Wirkung von Bewegung verzichtet, die wiederum die Erinnerung verbessert⁴⁵. Ein Beispiel für einen statischen Avatar ist PIA, die „Persönliche Internet Assistentin“ auf der Web-Site des Clubs der Firma Bertelsmann⁴⁶. Hier wer-den zwar unterschiedliche Bilder zu den Ausgaben des Bots angezeigt, diese bewegen sich jedoch nicht. Eve von Yellostrom kann hingegen eins aus 27 animierten Bildern zu den entsprechenden Ant-worten ausgeben⁴⁷.

Die Wahl der Gestalt, die der Avatar verkörpert, ist sehr mit der Intention des Angebots verknüpft, welche der ECA unterstüten soll. So wirken Bilder von realen Personen oder Menschen nachempfundene Avatare eventuell glaubwürdiger als entsprechende Comicfiguren oder Gegenstände. Eine klare Einteilung welche Art der Verkörperung für welches Angebot genutzt werden sollte, gibt es allerdings nicht. So beantwortet zum Beispiel der Bausparfuchs⁴⁸ Fragen zum Thema Bausparen während Karl Ludwig von Wendt sowohl real als auch virtuell für die Firma Kiwilogic arbeitet⁴⁹.

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¹ Vgl. Schoder, D. und Strauß, R. E. (1998), Was ist Electronic Commerce?, in: Who is who in electronic commerce, Heidelberg 1998 zit. nach Kaufmann, M. (2001), S. 351

² Vgl. Richter, M. (o.J.), http://www.webagency.de/infopool/mittelstand/geschaeftschancen.htm

³ Es existieren in der Literatur noch zahlreiche andere Definitionen des Electronic Commerce. Für die Studienarbeit soll allerdings die Definition von Schoder, D. und Strauß, R. E. (1998) gelten.

⁴ „Das Word Wide Web ist ein globales multimediales System das auf dem Hypertext Transport Protocol (http) basiert. Die Navigation erfolgt hauptsächlich über Hyperlinks die die Internetseiten miteinander verknüpfen. Der Zugang zum WWW wird über Browser ermöglicht.“ Vgl. Wirtz, B. W. (2002), S. 277 f.

⁵ „Die Web-Site steht für das gesamte Online-Angebot innerhalb einer Domain und kann aus einer Vielzahl an untergeordneten Web-Seiten bestehen.“ Vgl. Wirtz, B. W. (2002), S. 273

⁶ Vgl. Braun, A. (2003), S. 4

⁷ Vgl. Ansorge, P. u. a. (2001), S. 43

⁸ Vgl. ENIGMA GfK (2003), S. 1; Vgl. dazu ebenso AGiREV (2003), S. 26.

⁹ Auflistung aktueller ECAs im WWW sortiert nach Hersteller, Vgl. Anlage 1

¹⁰ Vgl. Informatik der Technischen Universität München (o.J.a), http://dict.leo.org/?search=embodied

¹¹ Vgl. Informatik der Technischen Universität München (o.J.b), http://dict.leo.org/?search=conversational

¹² Vgl. Informatik der Technischen Universität München (o.J.c), http://dict.leo.org/?search=agent

¹³ Vgl. Schülerduden, Informatik (1997), S. 422

¹⁴ Vgl. Wirth, T. (2003), S. 124

¹⁵ Vgl. Vetter, M. (2003), S. 73 f.

¹⁶ Vgl. Schülerduden, Informatik (1997), S. 499

¹⁷ Vgl. Ogden, W. und Bernick, P. (1997), S. 137, Using Natural Language Interfaces, in: Helander, M. et al.: Handbook of Human-Computer Interaction, Amsterdam 1997, S. 137 - S. 161 zit. nach Braun, A. (2003), S. 28 f.

¹⁸ Vgl. Pape, L.-P. (2003), S. 60 ff.

¹⁹ Vgl. WCM Online (2000), http://www3.newmediasales.com/dl/361/Avatar_Leseprobe2.pdf, S. 4

²⁰ Vgl. von Wendt, K.-L. (2003), S. 42 ff.

²¹ Vgl. Kapitel 2.2

²² Vgl. Braun, A. (2003), S. 35

²³ Vgl. Kiwilogic (o.J.a), http://www.kiwilogic.de/linebreak/mod/netmedia_pdf/data/Case Study Schwaebisch Hall.pdf, S. 2

²⁴ Vgl. ebenda, S. 2

²⁵ Vgl. Bernhard, M. (o.J.), http://www.siemens.com/index.jsp?sdc_contentid=1069278

²⁶ Ein Graphem stellt die „kleinste bedeutungsunterscheidende Einheit in einem System von Schriftzeichen zur Darstellung von Phonemen“ dar. Der Brockhaus multimedial (2002), Suchbegriff: Graphem

²⁷ Ein Phonem ist „das kleinste lautliche Segment einer Sprache mit bedeutungsunterscheidender (jedoch nicht bedeutungstragender) Funktion“. Der Brockhaus multimedial (2002), Suchbegriff: Phonem

²⁸ Vgl. Stricker, A. (2003), S. 175

²⁹ Vgl. Fagel, S. (o.J.), http://fourier.kgw.tu-berlin.de/MBROLA-Test/main.php

³⁰ Coleridge, R. (o.J.), http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/library/en-us/dnwui/html/msdn_texttosp.asp

³¹ Vgl. Microsoft (2002), http://www.microsoft.com/reader/downloads/tts.asp

³² Vgl. Apple (o.J.), http://www.apple.com/macosx/features/speech/

³³ Gespräche mit Eve und PIA, Vgl. Anlage 2

³⁴ „Ein Medienbruch ist ein Wechsel des Kommunikationsträgers um eine Botschaft vollständig übermitteln zu können.“ Vgl. Wirtz, B. W. (2002), S. 146

³⁵ Vgl. Salimi, M. (2003), S. 133

³⁶ Vgl. Novomind (o.J.), http://www.novomind.de/products/pdf/prod_TT_dt.pdf, S. 3

³⁷ Vgl. Encyclopædia Britannica (o.J.), http://www.britannica.com/dictionary?book=Dictionary&va=avatar; Vgl. ebenso Wirtz, B. W. (2002), S. 12.

³⁸ Vgl. Schmidt, A. P. (1998), http://www.heise.de/tp/deutsch/inhalt/co/2367/1.html; Vgl. ebenso SHELINE ENTERTAINMENT (2003), http://www.PressePortal.biz/artikel/411.html.

³⁹ Vgl. Frey, S. (1999), Die Macht des Bildes, Göttingen 1999 zit. nach Bühler, K. (2003), S. 113

⁴⁰ Ebenda, S. 113

⁴¹ Vgl. Trogemann, G. (2003), S. 275

⁴² Vgl. Bühler, K. (2003), S. 119

⁴³ Vgl. Braun, A. (2003), S. 61

⁴⁴ Vgl. http://www.jet-tankstellen.de, 17.11.2003

⁴⁵ Vgl. Braun, A. (2003), S. 65

⁴⁶ Vgl. http://www.derclub.de/intershoproot/iq/images/emotionen/emo01.gif, 17.11.2003

⁴⁷ Vgl. http://www.yellostrom.de/eve-files/eve1.gif bis http://www.yellostrom.de/eve-files/eve27.gif, 17.11.2003

⁴⁸ Vgl. http://bot2.kiwi.de/images/fuchs/fuchs3.gif, 17.11.2003

⁴⁹ Vgl. http://bot.kiwilogic.com/images/karlbot/karlbot2.jpg, 17.11.2003