Exploring How Older Adults Use a Smart Speaker–Based Voice Assistant in Their First Interactions: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smart speaker-based voice assistants promise support for the aging population, with the advantages of hands-free and eyes-free interaction modalities to handle requests. However, little is known about how older adults perceive the benefits of this type of device. OBJECTIVE: This study investigates how older adults experience and respond to a voice assistant when they first interact with it. Because first impressions act as strong predictors of the overall attitude and acceptability of new technologies, it is important to understand the user experiences of first exposure. METHODS: We conducted semistructured interviews with 18 people 74 years and older who had never used a smart speaker before, investigating the patterns of use, usability issues, and perspectives that older adults have when using a voice assistant for the first time. RESULTS: The overall first response to a voice assistant was positive, thanks to the simplicity of a speech-based interaction. In particular, a positive and polite response to complete the interaction with a voice assistant was prevalent, such as expressing gratitude or giving feedback about the quality of answers. Two predominant topics of commands made in the first interaction include asking health care-related questions and streaming music. However, most of the follow-up reactions were unfavorable because of the difficulty in constructing a structured sentence for a command; misperceptions about how a voice assistant operates; and concerns about privacy, security, and financial burdens. Overall, a speech-based interaction was perceived to be beneficial owing to its efficiency and convenience, but no other benefits were perceived. CONCLUSIONS: On the basis of the findings, we discuss design implications that can positively influence older adults' first experiences with a voice assistant, including helping better understand how a voice assistant works, incorporating mistakes and common interaction patterns into its design, and providing features tailored to the needs of older adults.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».