Análisis semántico-pragmático de la interacción humano-máquina y su relación con la efectividad en un chatbot empresarial colombiano (enero – julio 2020)

Abstract

RESUMEN: Esta investigación se desarrolla en el marco de la lingüística computacional al realizar una descripción de fenómenos semánticos y pragmáticos presentes en un corpus de interacción humano-máquina, así como la relación de estos con la efectividad en un chatbot enfocado en prestar servicio al cliente a los usuarios de una compañía de telecomunicaciones en Colombia, entre enero y julio del año 2020. Se revisaron un total de 150 conversaciones segmentadas en grupos de 50, según la calificación impuesta por el usuario, así: buenas, malas y muy malas. Una vez se tuvo el corpus definido, se aplicaron 8 factores de análisis: Saludo, Intención, Registro lingüístico, Cantidad, Relación, Modo, Calidad, Riqueza léxica y Cortesía. El estudio arrojó que factores como Intención, Registro lingüístico y Riqueza léxica deben ser parte fundamental del análisis de agentes virtuales, ya que dan cuenta del grado de entendimiento que posee el chatbot en las conversaciones con los usuarios. De igual manera, el principio de cooperación reflejado en los factores Cantidad, Relación y Modo dejan ver que son elementos que se deben cumplir dentro de un diseño conversacional para garantizar un grado de efectividad adecuado. Además, también se pudo concluir que el Saludo no influye directamente en la efectividad de una conversación entre humano-máquina, pero sí podría mejorar la experiencia de usuario.