Context-based Automated Responses of Unavailability in Mobile Messaging
Context-based Automated Responses of Unavailability in Mobile Messaging
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移动消息传递中基于上下文的不可用自动响应
DOI：
10.1007/s10606-021-09399-z
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Lee, Adam J.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jain, Pranut;Farzan, Rosta;Lee, Adam J.
人们并不总是能够立即响应他们的移动的设备上的传入消息，这要么是由于参与另一项任务，要么仅仅是因为这一刻对他们来说不方便。这种响应延迟可能会影响社会关系，因为通常存在与移动的消息传递相关联的期望，并且人们可能会经历挥之不去的压力来关注他们的消息。在这项工作中，我们研究了一种方法，用于生成自动上下文响应代表消息收件人时，他们无法响应。我们首先确定了几种类型的上下文信息，可以从用户的智能手机，并探讨这些是否可以用来解释不可用。然后，我们评估用户的感知这些基于传感器的类别的有用性和他们的舒适度与共享这些信息通过土耳其机械的调查研究。我们的研究结果显示，新兴群体在分享两种类型的上下文信息时，对有用性和舒适性有不同的偏好：用户状态和设备状态。此外，我们还观察到消息上下文的强烈影响（即，消息紧迫性和社会联系强度）在用户对这些自动生成的消息的感知中的作用。我们的研究提供了理解用户的感知共享上下文通过自主代理，可以帮助设计和创建有效的方法，使通信意识。
People are not always able to respond immediately to incoming messages on their mobile devices, either due to engagement in another task or simply because the moment is inconvenient for them. This delay in responding could affect social relationships, as there are often expectations associated with mobile messaging and people may experience a lingering pressure to attend to their messages. In this work, we investigate an approach for generating automated contextual responses on behalf of message recipients when they are not available to respond. We first identify several types of contextual information that can be obtained from a user’s smartphone and explore whether those can be used to explain unavailability. We then assess users’ perception of the usefulness of these sensor-based categories and their level of comfort with sharing such information through a Mechanical Turk survey study. Our results show emergent groups with varying preferences with regards to the usefulness and comfort in sharing two types of contextual information:user stateanddevice state. Further, we also observed a strong influence of message context (i.e., message urgency and social tie strength) in users’ perceptions of these auto-generated messages. Our research provides understanding of users’ perceptions of sharing context through an autonomous agent that can help design and create effective approaches towards enabling communication awareness.
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