[論文レビュー] Multitasking with Alexa Multitasking with Alexa: How Using Intelligent Personal Assistants Impacts Language-based Primary Task Performance

Justin Edwards, He Liu+5 more|arXiv (Cornell University)|Jul 3, 2019

Personal Information Management and User Behavior参考文献 46被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、アマゾン・アレクサなどのインテリジェント・パーソナルアシスタント（IPA）の使用が、言語ベースの主タスクに与える影響を調査し、言語生成を含む認知的に要求の高いタスクが、単純なコピー作業よりも著しく妨げられることを明らかにした。デュアルタスク実験を用いて、作業記憶および言語処理における共有認知リソースが、複雑な執筆タスク中にIPAの干渉をより深刻にすると示した。

ABSTRACT

Intelligent personal assistants (IPAs) are supposed to help us multitask. Yet the impact of IPA use on multitasking is not clearly quantified, particularly in situations where primary tasks are also language based. Using a dual task paradigm, our study observes how IPA interactions impact two different types of writing primary tasks; copying and generating content. We found writing tasks that involve content generation, which are more cognitively demanding and share more of the resources needed for IPA use, are significantly more disrupted by IPA interaction than less demanding tasks such as copying content. We discuss how theories of cognitive resources, including multiple resource theory and working memory, explain these results. We also outline the need for future work how interruption length and relevance may impact primary task performance as well as the need to identify effects of interruption timing in user and IPA led interruptions.

研究の動機と目的

• IPAとの相互作用が、特にマルチタスク状況下での主言語タスクに与える影響を調査すること。
• 執筆タスク（コピー対照）における認知的負荷の違いが、IPAの干渉に対する感受性に与える影響を検討すること。
• 複数リソース理論や作業記憶といった認知リソース理論が、IPA使用時のパフォーマンス低下をどのように説明できるかを検討すること。
• 同時に言語タスクを実行しているユーザーのパフォーマンスに悪影響を及えないようにするIPAの設計的示唆を特定すること。

提案手法

• 参加者がIPA（例：アレクサ）と相互作用しながら、コピーまたはコンテンツ生成の執筆タスクを実行する、制御されたデュアルタスク実験を実施した。
• IPAの相互作用を、主タスクの進行中に異なるタイミングで導入する、ランダム化された干渉パラダイムを用いた。
• タスク完了時間、正確性、誤り率の観点から、コピーおよびコンテンツ生成タスクの両方のパフォーマンスを測定した。
• 複数リソース理論や作業記憶負荷といった認知理論を応用して、結果を解釈した。
• 被験者内設計を用いて、干渉ありと干渉なしの状態でのパフォーマンスを比較した。
• タスク時間、干渉時間、関連性を制御することで、認知リソースの重複に起因する影響を明確にした。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IPAとの相互作用は、認知的負荷が異なる言語ベースの主タスクのパフォーマンスにどのように影響するか？
• RQ2 IPA使用と主タスクとの間に共有される認知リソース（特に言語生成時）が、タスクパフォーマンスに与える影響の程度はどの程度か？
• RQ3 干渉のタイミングと関連性は、IPAを用いたマルチタスクにおける干渉の度合いにどのように影響するか？
• RQ4 認知負荷および作業記憶の理論は、観察されたパフォーマンスの違いをどのように説明できるか？

主な発見

• 言語生成を含む認知的に要求の高いコンテンツ生成タスクは、IPAの干渉によって著しくパフォーマンスが低下した。
• 言語生成が最小限に抑えられるコピー作業は、IPAの干渉に対してそれほど影響を受けなかった。
• 本研究では、作業記憶および言語処理における共有認知リソースが、IPAを用いたマルチタスクにおいて干渉を増大させることを確認した。
• 主タスクで高い言語生成が求められる場合、IPAの干渉がより深刻な影響を与えることが示され、リソースの重複が干渉を増大させることを支持する。
• 複数リソース理論と整合し、同じメンタルリソース（例：言語処理）を競うタスクは、より大きな干渉を受けることが示された。
• 結果から、IPAは複雑な言語タスクを実行しているユーザーにとっては、意図せずパフォーマンスを低下させる可能性があることが示唆された。特に、認知的に負荷の高い執筆作業に従事しているユーザーにとっては顕著である。