Cognitive Network Dynamics in Chatline

8 Ways to Know if You Need a Chatbot For Your Business

Con l’avanzare della tecnologia vediamo un numero crescente di dispositivi di comunicazione che hanno la capacità di archiviare, elaborare e inoltrare informazioni ai nostri ambienti fisici quotidiani; questo ci offre la possibilità di generare, raccogliere e comunicare nuove conoscenze e informazioni sui diversi aspetti della vita umana.

Chatline e chat room oltre al loro comune uso finalizzato alla comunicazione interpersonale possono essere formalizzate come modelli di sistemi dinamici. Uno studio condotto dal VirtHuLab e pubblicato nei proceedings dell'International Conference on Computational Science nel 2010 si è occupato di studiare la chatline nell’ambito dei social network. I nostri ricercatori hanno sviluppato un ambiente di chatline che consente la registrazione delle interazioni tra un gruppo di 10 partecipanti. Ciò offre la possibilità di studiare dinamiche del comportamento sociale umano in condizioni sperimentali “controllate” o quasi controllate.

Questo studio mira a sottolineare sia l’analogia con i sistemi fisici di oggetti interagenti sia le proprietà emergenti del social network legate all’esistenza di diversi modelli di comunicazione e all’utilizzo di diverse euristiche nei partecipanti. Sono stati quindi condotti una serie di esperimenti con 5 gruppi formati da 10 soggetti ciascuno in interazione per 45 minuti. I soggetti non si conoscevano tra loro e ad ognuno di essi era associato un nickname casualmente assegnato dal sistema. Ogni partecipante aveva a sua disposizione una console con due finestre testuali: una per comunicare con il resto del gruppo pubblicamente ed una per comunicare con un sottogruppo selezionato privatamente; ai partecipanti non è stato dato nessun compito specifico (blank modality). Le variabili principalmente prese in considerazione sono: gli individui, i messaggi scambiati tra loro e la struttura della rete data dalle interazioni risultanti. Risulta infatti fondamentale il grado di centralità ottenuto dalla probabilità di mandare messaggi in privato ad un altro utente ed il tempo impiegato ad interagire con gli altri utenti privatamente.

Emergono due fattori comuni nei 5 esperimenti effettuati: il tempo necessario al soggetto per raggiungere uno stato stabile delle dinamiche di comunicazione e la presenza di un numero limitato di valori anomali che utilizzano i radar in un modo opposto rispetto agli altri. Ciò suggerisce che i soggetti adattano l’euristica “comune” (common) per interagire efficacemente con l’ambiente artificiale. In particolare, questo studio inizia ad esplorare in quale modo gli umani costruiscano da zero le strutture sociali nei sistemi ICT.

Da un punto di vista psicologico è possibile notare come, in tutti e 5 gli esperimenti, la tendenza del grado di centralità per tutti i soggetti si sia stabilizzata almeno prima del terzo della sessione. Dal punto di vista comportamentale dell'utente, ciò comporta certamente processi cognitivi responsabili della costruzione della self-awareness, mediante la quale gli utenti comprendono l'ambiente (sociale) che li circonda, in base alle informazioni che possono ottenere. Questa sembra una direzione molto promettente. Le euristiche sono modi rapidi ed efficienti per elaborare informazioni parziali e fornire risposte approssimative.

Pertanto, l'euristica sembra particolarmente adatta a modellare i processi cognitivi che forniscono consapevolezza di sé che, da un punto di vista puramente funzionale, forniscono risposte "rapide e approssimative" a partire da informazioni parziali sull'ambiente circostante. I risultati possono essere utilizzati come base per esperimenti futuri e più complessi grazie anche al miglioramento dell'interfaccia, che potrebbe promuovere l'uso di componenti aggiuntivi non verbali, radar privati ​​e messaggi mirati, e all'estensione di questo strumento attraverso l’utilizzo di attività diversificate (come giochi, risoluzione dei problemi, ecc.). 



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