Разговор с Поддержкой: Как Технологии Могут Оживить Общение в Группе

Автор: Денис Аветисян

В новой работе исследуется, как технологии смешанной реальности могут помочь участникам небольших групп более эффективно взаимодействовать и обмениваться информацией в реальном времени.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

В ходе исследования прототипируемые технологические зонды позволили создать условия для групповых бесед, где участник, используя MR-гарнитуру, получал контекстную информацию, накладываемую на его поле зрения, что, в свою очередь, обеспечивало поддержку беседы и доступ к сводке предыдущего обсуждения.

Исследование выявляет потребности и возможности для разработки систем проактивной информационной поддержки в процессе живого общения, используя смешанную реальность и пользовательский дизайн.

Несмотря на повсеместность, организация эффективного взаимодействия в небольших группах при личных встречах сопряжена с рядом трудностей, обусловленных скоротечностью общения и необходимостью интерпретации невербальных сигналов. В данной работе, посвященной исследованию ‘Exploring Needs and Design Opportunities for Proactive Information Support in In-Person Small-Group Conversations’, рассматривается возможность использования технологий смешанной реальности для проактивной поддержки участников групповых дискуссий. В ходе предварительного пользовательского исследования с применением фокус-групп и технологических проб ( $\mathcal{N}=10$ ) были выявлены ключевые возможности проектирования и потребности пользователей в интеллектуальной поддержке. Каким образом можно разработать AI-агентов, способных органично дополнять и улучшать опыт участия в живых групповых беседах?

Неявный контекст: основа естественного общения

Успешное общение в небольших группах при личной встрече неразрывно связано с неявным контекстом и общим пониманием, которые зачастую теряются при переходе в цифровое пространство. В ходе беседы люди постоянно обмениваются невербальными сигналами, используют общие знания и жизненный опыт, чтобы интерпретировать слова и намерения друг друга. Этот незримый обмен информацией позволяет участникам эффективно взаимодействовать, предвидеть вопросы и дополнять мысли собеседников. В отличие от этого, онлайн-коммуникация, лишенная этих тонких нюансов, требует более явного выражения мыслей, что может приводить к недопониманию и затруднять поддержание естественного потока разговора. Отсутствие общего физического пространства и немедленной обратной связи усложняет создание чувства общности и взаимопонимания, характерного для живого общения.

Существующие подходы к предоставлению всполнительной информации в ходе беседы часто сталкиваются с проблемой поддержания естественного ритма диалога. Исследования показывают, что попытки оперативно снабдить участников разговора релевантными данными нередко приводят к прерыванию мысли, нарушению логической связи фраз и ощущению искусственности происходящего. Особенно остро эта проблема проявляется в ситуациях, когда информация предоставляется не по запросу, а проактивно, что может восприниматься как навязчивость или вмешательство в процесс общения. Таким образом, ключевая задача заключается в разработке систем, способных улавливать потребности в дополнительной информации и предоставлять её ненавязчиво, не нарушая плавность и спонтанность живой беседы.

Предварительное исследование с участием десяти человек выявило существенную сложность в определении информационных потребностей участников естественной беседы и предоставлении релевантных данных, не нарушая при этом её плавное течение. Участники исследования демонстрировали потребность в поддержке, однако, своевременное и ненавязчивое предоставление контекстной информации оказалось непростой задачей. Неудачные попытки предоставить информацию приводили к отвлечению от темы и снижению вовлеченности в разговор, в то время как слишком позднее предоставление информации оказывалось бесполезным. Данные результаты подчеркивают необходимость разработки систем, способных тонко улавливать нюансы беседы и предоставлять поддержку, адаптированную к конкретному моменту и потребностям говорящих.

Демографические характеристики участников показали, что опыт использования ИИ и слепой ввод текста варьировался от полного согласия до несогласия (оценивалось по шкале от 1 до 5), а оценки по шкале Interpersonal Communication Skill Inventory (от 0 до 30) указывали на уровень развития навыков межличностного общения.

Моделирование проактивной поддержки: эксперимент «Волшебника из страны Оз»

Для моделирования системы проактивной AI-поддержки в диалогах нами был проведен “Wizard-of-Oz” эксперимент. В рамках данного исследования, взаимодействие с пользователями осуществлялось человеком-оператором, имитирующим поведение автоматизированной системы. Это позволило нам контролировать и варьировать предоставляемую поддержку, оценивать реакцию пользователей на различные стратегии проактивного вмешательства, и собирать данные для последующей разработки и обучения реальных AI-моделей, без необходимости предварительной реализации сложного программного обеспечения.

Использование метода “Волшебника из страны Оз” позволило протестировать различные стратегии предоставления дополнительной информации пользователям в процессе диалога, не ограничиваясь текущими возможностями автоматизированных систем. Данный подход подразумевал ручное управление реакциями системы, имитирующими проактивную поддержку, что позволило оценить эффективность различных типов информации, времени её предоставления и способов интеграции в беседу. Это дало возможность исследовать влияние поддержки на пользовательский опыт и выявить оптимальные методы подачи вспомогательных данных, не дожидаясь полной автоматизации соответствующего функционала.

Предварительные результаты исследования показали, что эффективность проактивной поддержки напрямую зависит от контекстуальной релевантности предоставляемой информации. Анализ данных выявил, что успешное вмешательство требует не просто определения ключевых слов, а детального понимания текущего контекста диалога и неявных сигналов, передаваемых пользователем. Неспособность учесть нюансы коммуникации, такие как тон, эмоциональная окраска и подразумеваемые смыслы, приводила к снижению полезности предоставляемой поддержки и даже к негативной реакции пользователей. Таким образом, для эффективной реализации проактивной поддержки необходим алгоритм, способный к тонкому анализу и интерпретации не только явного содержания, но и скрытых сигналов в процессе общения.

Автоматизированная поддержка с использованием ИИ: генерация и захват данных

Для генерации релевантной “Поддерживающей Информации” в ответ на запросы в ходе диалога была использована модель ‘GPT-4o-mini’. Реализация осуществлялась посредством механизма ‘Реактивного Поиска Информации’ (Reactive Information Seeking), позволяющего системе динамически формировать ответы на основе текущего контекста разговора. Этот подход обеспечивает предоставление информации по запросу, а не заранее подготовленных шаблонов, что повышает актуальность и полезность предоставляемых данных.

Для обеспечения захвата и анализа речи в реальном времени использовались сервисы ‘Azure Speech Services’. Данная технология позволила осуществлять транскрибацию аудиопотока в текстовый формат, а также выполнять диаризацию — определение говорящих и разделение речи по участникам разговора. Это включает в себя автоматическое определение границ речевых сегментов каждого говорящего, что необходимо для последующей обработки и контекстуализации информации, полученной в ходе диалога.

Комбинация генерации релевантной информации моделью GPT-4o-mini и анализа речи в реальном времени с помощью Azure Speech Services позволила обеспечить оперативную доставку поддерживающих данных в контексте диалога. Однако, важной задачей являлось сохранение естественности взаимодействия, поскольку синтезированная информация должна быть представлена таким образом, чтобы не нарушать плавность и логичность беседы, что требовало тщательной проработки алгоритмов интеграции и форматирования предоставляемых данных.

Предоставление поддержки в смешанной реальности: погружение в контекст

В рамках исследования использовались гарнитуры смешанной реальности, реализованные на базе Meta Quest 3S, в качестве платформы для предоставления вспомогательной информации во время групповых взаимодействий. Данный подход позволил интегрировать цифровой контент непосредственно в физическое окружение участников, обеспечивая ненавязчивое и естественное дополнение к происходящему обсуждению. Гарнитуры обеспечивали возможность отображения релевантных данных, подсказок и визуализаций, которые не отвлекали от живого общения, но при этом предоставляли необходимую поддержку для более эффективного решения задач и обмена знаниями. Использование Meta Quest 3S позволило создать иммерсивный опыт, где цифровая информация органично дополняла реальный мир, повышая вовлеченность и продуктивность участников групповых сессий.

Разработанный подход стремится к органичному включению цифровой поддержки в физическое окружение, избегая отвлекающих факторов и повышая вовлеченность участников. Вместо традиционных методов, таких как проекции или отдельные экраны, информация предоставляется непосредственно в поле зрения пользователя через смешанную реальность. Это позволяет сохранить естественность взаимодействия, не нарушая зрительный контакт и не создавая ощущения искусственности. Система спроектирована таким образом, чтобы поддержка появлялась своевременно и ненавязчиво, дополняя реальную обстановку, а не конкурируя с ней. Такой метод призван повысить эффективность групповой работы и облегчить обмен информацией, делая процесс более интуитивным и продуктивным.

Предварительные наблюдения указывают на перспективность использования гарнитур смешанной реальности для обеспечения проактивной поддержки в условиях совместной работы, что может существенно улучшить качество общения в небольших группах при личных встречах. Исследования показывают, что интеграция цифровой информации непосредственно в поле зрения участников позволяет предоставлять релевантную помощь в режиме реального времени, не отвлекая от обсуждения и способствуя более глубокому пониманию. Такой подход позволяет избежать прерываний, характерных для традиционных методов поддержки, и создает более естественную и продуктивную среду для взаимодействия, где цифровая помощь становится незаметным, но эффективным инструментом для достижения общих целей.

Понимание пользовательского опыта и паттернов общения: взгляд в будущее

Качественные данные, полученные в ходе применения «Инвентаря навыков межличностного общения» и тематического анализа, позволили получить ценные сведения о том, как пользователи воспринимают и взаимодействуют с системой. Исследование выявило, что понимание пользователями предоставляемой информации напрямую связано с тем, насколько естественно и уместно она встроена в процесс взаимодействия. Анализ ответов респондентов продемонстрировал, что пользователи более позитивно реагируют на систему, когда она предоставляет поддержку, не перегружая их избыточной информацией и не нарушая естественный ход работы. Полученные данные подчеркивают важность учета когнитивных особенностей пользователей при разработке интерфейсов и адаптации информационных потоков.

Анализ данных показал, что успешная интеграция вспомогательной информации в систему напрямую зависит от тонкого баланса между полезностью и навязчивостью. Чрезмерное количество подсказок или излишне подробные разъяснения, даже если они потенциально полезны, могут восприниматься пользователями как отвлекающий фактор и снижать эффективность взаимодействия. В то же время, недостаток поддержки может привести к затруднениям в освоении функционала и снижению удовлетворенности. Таким образом, оптимальное предоставление вспомогательной информации требует учета контекста использования, индивидуальных предпочтений пользователя и степени его осведомленности, чтобы обеспечить своевременную и ненавязчивую поддержку.

В дальнейших исследованиях планируется усовершенствование способности системы адаптироваться к индивидуальным особенностям общения и предвосхищать потребность пользователей в информации. Данная работа опирается на данные, полученные в ходе изучения коммуникативных навыков десяти участников, разделенных на группы по три и четыре человека. Оценка этих навыков проводилась с использованием сорока пунктов специального опросника, что позволило выявить закономерности и создать основу для разработки более персонализированного и эффективного взаимодействия между пользователем и системой. Успешная адаптация к стилю общения каждого пользователя позволит значительно повысить удобство и продуктивность работы с системой, минимизируя необходимость в ручном поиске необходимой информации.

Исследование возможностей проактивной информационной поддержки в групповых беседах, представленное в данной работе, подчеркивает сложность систем взаимодействия человек-компьютер. Нельзя просто создать систему, которая предвосхищает потребности участников беседы; её необходимо ‘вырастить’ в контексте реального общения. Роберт Тарьян однажды заметил: «Структуры данных — это не просто способ организации информации, это отражение нашего понимания мира». Эта фраза резонирует с подходом, описанным в статье, где акцент делается на понимание нюансов групповой динамики и адаптацию поддержки к текущему контексту разговора. Система, игнорирующая эти нюансы, обречена на провал, ведь идеальное решение, лишенное гибкости и учета человеческого фактора, попросту нежизнеспособно.

Куда же дальше?

Представленная работа, исследуя возможности проактивной информационной поддержки в непосредственном общении небольших групп, лишь приоткрывает завесу над сложной экосистемой взаимодействия. Не стоит полагать, что удастся “построить” идеальную систему; скорее, речь идет о взращивании среды, в которой информация проявляется органично, подобно грибнице под пологом леса. Истинная устойчивость не в отсутствии сбоев, а в способности адаптироваться к ним, извлекать уроки из моментов истины, которые неизбежно возникают в любом сложном взаимодействии.

Наиболее острым вопросом остается не столько техническая реализация проактивной поддержки, сколько понимание её истинной ценности для участников разговора. Мониторинг — это, по сути, осознанное страдание, предвидение возможных проблем. Но достаточно ли просто предвидеть? Не приведет ли постоянный поток “полезной” информации к когнитивной перегрузке, к параличу анализа, когда участники будут больше озабочены интерпретацией данных, чем самим содержанием разговора?

Будущие исследования должны сместить фокус с технологической реализации на изучение динамики группы, на выявление неявных сигналов, на понимание того, как информация влияет на процесс принятия решений. Необходимо помнить, что системы — это не инструменты, а экосистемы. Каждый архитектурный выбор — это пророчество о будущем сбое. И, возможно, самый ценный результат — это не создание “идеальной” системы, а признание её принципиальной неполноты.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.17240.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-27 18:36