So simpel wie möglich: Lesbarkeit messen für bessere Doku

So simpel wie möglich: Lesbarkeit messen für bessere Doku

„Keep it simple“ ist ein bekannter Grundsatz in der Dokumentation. Je leichter eine Anleitung oder Beschreibung geschrieben ist, umso geringer das Risiko von Fehlern. Dabei bezieht sich „leicht“ nicht nur auf die Struktur des Textes, sondern vor allem auch auf die Formulierung. Wie gut sich ein Text lesen lässt, kann mit einfachen Methoden gemessen werden. Hier eine kurze Übersicht, wie das geht und warum man Lesbarkeit messen sollte.

Warum sollte ich bei Doku die Lesbarkeit messen?

… um schwer zu lesende Dokumentation erkennen und überarbeiten zu können. Gute Lesbarkeit steht gerade bei interner Doku oft nicht im Fokus. Schließlich sind Fachexperten die Zielgruppe. Hier ein paar Gründe, warum leichte Lesbarkeit trotzdem wichtig ist:

  1. Es kommt seltener zu Missverständnissen, also Fehlern.
  2. Der Text kann schneller gelesen So geht weniger Zeit verloren.
  3. Leser sind sich sicherer, ob sie etwas richtig verstanden haben. Deshalb vertrauen sie der Doku mehr.
  4. Auch nicht-Muttersprachler verstehen den Text gut.
  5. Neue Mitarbeiter, ungelernte Aushilfen und Azubis können den Text nutzen.
  6. Der Text wird auch bei geringer Konzentration noch richtig verstanden. (Z.B. kurz vor Feierabend, unter Zeitdruck oder mit einer leichten Erkältung; oder allem gleichzeitig.)
  7. Andere Bereiche können die Doku mit nutzen, auch wenn dort keine Experten für das Thema arbeiten (z.B. bei der Kundenhotline).

Es gibt also viele Gründe, warum wir die Lesbarkeit messen sollten – auch wenn sich bei der primären Zielgruppe der Doku um Fachexperten handelt.

Wie kann man Lesbarkeit messen?

Neben dem Inhalt bestimmen 3 Aspekte, wie gut ein Text zu verstehen ist:

  • Layout: Bilder, Hervorhebungen und andere optisch auffällige Elemente geben dem Auge Orientierung und erleichtern es so die Information zu konsumieren.
  • Struktur: Kurze Absätze und Zwischenüberschriften helfen das Thema zu erfassen.
  • Formulierung: Kurze Sätze sind leichter als lange. (Kurze) Alltagswörter sind leichter als (lange) Fachbegriffe.

Die Qualität des Layouts ist schwierig zu bestimmen. Ein paar Tipps, worauf man achten sollte, gibt Kris Schmidt in dem Artikel „ “.

Struktur und Formulierung lassen sich aber leicht messen. Im Marketing ist das sogar üblich. Dieselben Messmethoden können für Dokumentation verwendet werden, auch wenn man evtl. andere Werte anstrebt.

Um die Struktur zu bewerten, werden Wörter gezählt. MS Word und die meisten anderen Text Editoren können das. Es braucht also keine komplizierten Tools. Ein Absatz sollte nicht mehr als 100 Wörter haben. Nach 300 Wörtern sollte eine Zwischenüberschrift folgen. Dabei ist es nicht schlimm, wenn ein einzelner Absatz oder Abschnitt etwas länger ist. Gute Hervorhebungen können das ausgleichen. Im Schnitt sollten diese Zielwerte aber eingehalten werden.

Wie kompliziert ein Text formuliert ist, kann man mit dem (FRE-Score) messen. Es gibt ihn in vielen Varianten und Erweiterungen. Der FRE-Score berücksichtigt 3 Eigenschaften:

  • die Sprache (Deutsch, Englisch, …)
  • die durchschnittliche Zahl der Silben pro Wort
  • die durchschnittliche Zahl der Wörter pro Satz

Der Score gibt an, wie gut ein Leser lesen können muss, um den Text zügig zu verstehen. Hohe Werte bedeuten, dass der Text leicht ist. Um schwierige Texte zu verstehen, braucht man entweder mehr Konzentration oder mehr Vorwissen.

Im Marketing liegt das Ziel bei einem FRE-Score von 60-70. Texte mit einem Score von unter 30 können nur Akademiker noch flüssig lesen. Für Dokumentation sollte der FRE-Score deshalb nicht unter 30 liegen. Werte von 40-50 sind meist gut zu schaffen und für die meisten Nutzer noch ausreichend verständlich.

Fazit

Die Lesbarkeit zu messen ist leicht. Wer darauf achtet, Texte verständlich zu schreiben, wird bessere, nützlichere Doku erstellen. Aufgaben werden zuverlässiger und schneller ausgeführt. Außerdem kann dieselbe Doku an vielen Stellen wiederverwendet werden, weil nicht nur Experten sie nutzen können. Das spart Zeit bei der Erstellung und Pflege der Doku. Die Lesbarkeit zu messen ist deshalb kein Gimmick, sondern ein Muss für effizientes Wissensmanagement.

 

 

 

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Chatbot Persönlichkeit: Freundlicher Smalltalk vs. zielstrebiger Assistent

Chatbot Persönlichkeit: Freundlicher Smalltalk vs. zielstrebiger Assistent

Wenn wir einem Menschen begegnen, bilden wir uns innerhalb weniger Augenblicke eine erste Meinung. Haltung und Mimik vermitteln uns einen Eindruck, der dann durch Verhalten und Ausdrucksweise ergänzt wird. Ob wir jemanden für sympathisch, kompetent oder vertrauenswürdig halten, hängt oft von Kleinigkeiten ab. Mit Chatbots machen wir es genauso. Da sie auf menschliche Art kommunizieren – nämlich über Sprache – beurteilen wir sie anhand derselben Merkmale. Deshalb ist es wichtig, nicht nur darauf zu achten, was ein Chatbot sagt (Inhalt) sondern auch wie (Persönlichkeit). Aber welche Chatbot Persönlichkeit ist die beste? Wovon hängt das ab?

Diesen Fragen sind wir in Zusammenarbeit mit der Universität Würzburg nachgegangen. Als Versuchsobjekt diente dabei Liibot, ein Chatbot für Knowledge Bases im IT-Umfeld. Die überraschenden Erkenntnisse sind in diesem Artikel zusammengefasst.

Vielen Dank an Fiona Wiederer für Design, Durchführung und Auswertung der Studie.

 

Wie macht sich die Chatbot Persönlichkeit bemerkbar?

Genau wie bei Menschen: Kleidung, Verhalten, Ausdrucksweise.

Die „Kleidung“ eines Chatbots ist das Chatfenster. Bunt oder eher gedeckt? Eckig oder abgerundet? Times New Roman oder Calibri? Dazu kommt das Icon des Chatbots. Eine neutrale Sprechblase weckt andere Assoziationen als ein grinsendes Maskottchen.

Unter das Verhalten eines Chatbots fällt vor allem das Timing. Ein Bot, der den Nutzer von sich aus anspricht, wirkt vielleicht hilfsbereiter – oder, bei schlechtem Timing, aufdringlicher – als ein Bot, der wartet, bis er angesprochen wird. Auch während des Gesprächs ist Timing wichtig. Wie lange dauert es, bis die Antwort kommt? Wann werden zusätzliche Fragen gestellt, Vorschläge gemacht und Tipps gegeben? Wann an menschliche Kollegen weitergeleitet?

Die Ausdrucksweise ist der dritte Aspekt der Chatbot Persönlichkeit. Sie stand in unserer Studie im Fokus. Ausführlich oder knapp, salopp oder formell, persönlich oder maschinell?

Zur Veranschaulichung: Eine Variante des Liibots nutzt Floskeln wie „Let’s have a look…“, baut Smileys in die Antworten ein und spricht von sich in der 1. Person („I can find pages and answer FAQs.“). Außerdem äußert diese Variante Ansichten, etwa: „I suggest writing a mail to the service desk.“

Dem gegenüber stellten wir einen nüchternen, zielorientierten Bot. Er wählt stets die kürzest mögliche Formulierung wählt und bezeichnet sich selbst als „This bot“. Als Antworten gibt er nur Fakten und Anweisungen statt Empfehlungen und Vorschlägen.

 

Welchen Effekt hat eine geänderte Chatbot Persönlichkeit?

Das wurde in einer ganzen Reihe von Studien untersucht (Jain et al 2018, Chaves & Gerosa 2020, Ruane et al 2021, …). Generell hängt der Effekt eines Persönlichkeitsmerkmals von der Domäne ab. Das heißt, je nach Zweck des Bots und je nach Nutzergruppe kann dieselbe Persönlichkeit unterschiedliche Eindrücke erwecken. Zum Beispiel sind bei der Finanzberatung andere Eigenschaften gewünscht als bei der Modeberatung.

Nutzer bewerten Chatbots (wie alle Medien) anhand bestimmter Merkmale. Dazu gehören vor allem:

  • Nützlichkeit (Inwieweit erreiche ich mein Ziel?)
  • Usability (Wie schwierig ist es, das Medium zu nutzen?)

Man kann diese Faktoren auch zu einer Frage zusammenfassen: Erhöht der Chatbot meine Produktivität? Davon hängt die Nutzerzufriedenheit am stärksten ab. Weitere Einflussfaktoren sind Unterhaltsamkeit und generelle soziale Absichten (z.B. Bestätigung zu erfahren).

Anders ausgedrückt: Ein zu nüchterner Bot entfaltet sein Potential vielleicht nicht, weil er langweilig ist. Ein Bot, der zu viele Motivationsfloskeln und Witze von sich gibt, läuft Gefahr, nur als Spielzeug verwendet zu werden. Ein universell optimales Verhältnis zwischen freundlichem Smalltalk und aufgabenorientiertem Abarbeiten gibt es dabei nicht. Verschiedene Nutzer haben verschiedene Präferenzen. Deshalb ist es wichtig, den Bot nicht nur an die Aufgabe, sondern auch an die Nutzergruppe anzupassen.

 

Welche Persönlichkeit sollte ein IT-Chatbot haben?

Um das herauszufinden, haben wir den Chatbot Liibot mit 2 verschiedenen Persönlichkeiten ausgestattet. Liibot hilft Nutzern aus verschiedenen IT-Bereichen (DevOps, Service Desk, Management, …), Informationen in einer internen Knowledge Base zu finden. Technisch sind die beiden Versionen des Bots identisch. Sie verwenden dasselbe Sprachmodell, greifen auf dieselben Daten zu und nutzen dieselbe Oberfläche. Auch der Gesprächsverlauf ist gleich. Neben den schon beschriebenen Unterschieden in der Ausdrucksweise gibt es außerdem noch zwei kleine Unterschiede im Verhalten: Erstens ändert der Avatar des sozial ausgerichtete Bots seine Mimik je nach Situation. Der aufgabenorientierte Bot hingegen behält immer einen neutralen Gesichtsausdruck. Zweitens gibt der soziale Bot Antworten teilweise bis zu 1 Sekunde verzögert, während der aufgabenorientierte Bot stehts so schnell wie möglich antwortet.

80 Probanden (je 40 pro Bot-Variante) sollten dann eine Reihe von Aufgaben mit Hilfe des Liibots lösen. Zuvor wurde ihre Einstellung gegenüber Chatbots abgefragt und hinterher ihre Bewertung des Liibots.

Der Verdacht

Die Ausgangsvermutung war, dass

  • der soziale Bot als unterhaltsamer und sozial kompetenter bewertet wird.
  • der aufgabenorientierte Bot als fachlich kompetenter, nützlich und leichter zu bedienen wahrgenommen wird.

Produktivität gilt allgemein als wichtigste Qualität eines Mediums. Vor allem in IT-Unternehmen spielt Effizienz eine große Rolle. Emotionale Aspekte stehen weniger im Fokus. Deshalb gingen wir weiter davon aus, dass der aufgabenorientierte Bot insgesamt etwas besser abschneiden würde als der soziale.

Das Ergebnis

Die erste Vermutung stellte sich als wahr heraus. Der soziale Bot wurde als signifikant unterhaltsamer bewertet als der aufgabenorientierte Bot. Auch der Unterschied in der Bewertung der Sozialkompetenz war signifikant zugunsten des sozialen Bots.

Bezüglich der fachlichen Kompetenz und Nützlichkeit wurden die beiden Bot-Varianten gleich bewertet. Da die Bots dieselben Inhalte vermittelten, mag das nicht allzu verwunderlich sein. Zwar kann die Persönlichkeit auch die gefühlte Effizienz beeinflussen; aber dafür scheinen größere Anpassungen nötig zu sein, z.B. am Gesprächsverlauf oder der Oberfläche.

Überraschend waren die übrigen Ergebnisse. Bei der Usability zeichnet sich – entgegen der Erwartung – die Tendenz ab, dass der soziale Bot auch hier die Nase vorn hat. Die Gesamtqualität des Liibot-Services bewerten Nutzer der sozialen Variante sogar signifikant besser. Sie können sich tendenziell eher vorstellen, den Liibot auch in Zukunft zu nutzen und sind allgemein zufriedener.

Wie kommt das?

Dass der soziale Bot als in jeder Hinsicht gleich gut oder gar besser bewertet wird, kann verschiedene Ursachen haben. Da wäre zunächst die Testgruppe. Die bestand zum größten Teil nicht aus „echten“ IT-lern, sondern aus Studierenden, die sich über ein Szenario in einen IT-ler hineinversetzen sollten. Solche Methoden werden häufig verwendet. Trotzdem kann es die Ergebnisse verfälschen. Studierende mögen als Nutzergruppe andere Anforderungen mitbringen als IT-ler.

Der zweite Grund könnte darin bestehen, dass die soziale Variante die ursprüngliche Persönlichkeit des Bots ist. Gesprächsverlauf, Oberfläche und Avatar sind passend zu dieser Variante gewählt. Dadurch werden die Stärken der aufgabenorientierten Variante vielleicht in Teilen überlagert.

Schließlich bleibt natürlich noch eine dritte Erklärung: Es ist durchaus möglich, dass ein nüchterner, nur auf Resultate ausgelegter Bot tatsächlich auch in der IT weniger gut ankommt.

Fazit

Wie auch immer man die Ergebnisse der Studie interpretieren möchte – eines ist unbestreitbar: Die Chatbot Persönlichkeit lässt sich mit kleinen Änderungen an Ausdrucksweise und Verhalten merklich beeinflussen. Außerdem hat die Persönlichkeit einen deutlichen Einfluss darauf, wie die Nutzer den Chatbot bewerten. Das heißt auch, dass der Erfolg eines Chatbots nicht nur von der Technologie abhängt. Die Inhalte und ihre Ausgestaltung sind ebenfalls wichtig. Daher sollte bei der Planung eines Chatbot-Projekts ebenso viel Bedacht auf die Auswahl der Persönlichkeit und die Formulierung der Antworten verwendet werden wie auf die Auswahl der Tools. Achten Sie darauf, dass Ihr Bot zum Unternehmen passt und den richtigen Eindruck bei Kunden und Partnern erweckt. Genau, wie Sie es bei einem menschlichen Mitarbeiter auch tun würden.

 

 

 

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Einfach machen: Einfachere Sprache für schnelleres Lesen

Einfach machen: Einfachere Sprache für schnelleres Lesen

Zugegeben waren wir versucht, als Untertitel für diesen Artikel etwa „Effektivere Formulierungen für optimierte Lesbarkeit“ zu verwenden. Viele Autoren würden zustimmen, dass komplexe Phrasen und Wörter beim Schreiben ganz natürlich entstehen – sie machen einen Text anspruchsvoller, unterhaltsamer, vielfältiger… das ist natürlich gut. Es gibt jedoch Fälle, in denen Sie Ihren Lesern einen Gefallen tun, wenn Sie auf komplexe Formulierungen verzichten und eine einfachere Sprache verwenden: beim Schreiben von Fachartikeln. Sehen wir uns an, warum das so ist und wie Sie Ihre Texte konkret verbessern können.

(Im Laufe des Artikels wird Ihnen auffallen, dass wir uns selbst nicht durchgehend an die beschriebenen Regeln halten. Das liegt daran, dass dieser Artikel selbst kein Fachartikel ist. Sehen Sie es als Gelegenheit, ihr neues Wissen über Verbesserung der Lesbarkeit gleich anzuwenden.)

Warum?

Wenn Sie Fachartikel schreiben, sind Ihre Leser wahrscheinlich Experten. Warum sollten Sie Ihre Sprache vereinfachen, wenn Ihre Leser doch über eine hohe Expertise verfügen? Einfachere Sprache hilft Ihren Lesern aus verschiedenen Gründen:

  • Leichteres Verständnis: Auch für Experten ist einfachere Sprache leichter zu lesen und zu verstehen als komplexe Wörter und Sätze. Für das Lesen einzelner Schritte oder eines ganzen Artikels ist weniger Konzentration erforderlich, so dass man sich mehr auf die eigentliche Arbeit konzentrieren kann.
  • Kürze: Einfachere Begriffe und eine zielgerichtete Satzstruktur sind im Allgemeinen kürzer als ihre komplexeren und komplizierteren Gegenstücke. Die Wortlänge und Wortzahl, die Sie so in einem ganzen Artikel einsparen, kann große Auswirkungen haben. Und natürlich können Ihre Leser einen kürzeren Artikel schneller lesen oder überfliegen, was ihnen viel Zeit erspart.
  • Höhere Konsistenz: Einfachere Sprache und ein eingeschränktes Vokabular machen Ihren Inhalt konsistenter. Verwenden Sie über alle Ihre Inhalte hinweg konsistent denselben Begriff für dieselbe Sache. So können Ihre Leser einfacher zwischen verschiedenen Artikeln wechseln und sofort erkennen, welche Artikel dasselbe Thema behandeln.
  • Bessere Durchsuchbarkeit: Diese Einheitlichkeit der Begriffe bedeutet auch, dass sich Ihre Leser stärker auf die Suchfunktionen verlassen können, da diese mehr passende Ergebnisse für einen bestimmten Begriff liefern.

Wie?

Sie können die Sprache Ihrer Fachartikel auf verschiedenen Wegen vereinfachen. Natürlich sind die Themen, die Sie behandeln, komplex. Deshalb wird es schwer, all dieser Vorschläge einzuhalten. Aber besonders wenn sie ohnehin komplexe Begriffe verwenden müssen, können Ihnen diese Tipps helfen, den Rest ihres Fachartikels etwas lesbarer zu gestalten.

Einfachere Wörter

Dieser Tipp klingt offensichtlich, man vergisst ihn jedoch leicht beim Schreiben. Einfachere Wörter sind schneller zu lesen und einfacher zu erfassen. Sie verringern auch die „Abwechslung“ in einem Text – was, wie wir bereits angemerkt haben, etwas Gutes ist. Dadurch schränken Sie den Einsatz von Synonymen ein, die die Leser im Gedächtnis behalten müssen, vor allem, wenn sie nach etwas suchen.

Im obigen Abschnitt sehen wir gleich ein paar Beispiele, die man vereinfachen könnte:

Aus „Einsatz einschränken“ wird „weniger verwenden“.

Aus „im Gedächtnis behalten“ wird „merken“.

Wenn Sie einfachere Sprache verwenden, haben Sie vielleicht Angst, Ihr Text wirkt monoton oder als würden Sie Ihren Lesern kein anspruchsvolles Textverständnis zutrauen. Behalten Sie aber im Kopf, dass Fachartikel nicht zur Unterhaltung der Leser geschrieben werden, sondern damit sie fachliche Informationen schnell erfassen können. Sie werden dankbar für einen Text sein, der einfacher zu lesen ist.

Kontrolliertes Vokabular

Selbst, wenn Sie einfachere Wörter verwenden, haben Sie am Ende womöglich mehrere Synonyme für denselben Begriff. Versuchen Sie, dies zu vermeiden. Mit einem eingeschränkten Vokabular erreichen Sie mehr Klarheit, Konsistenz und eine gute Durchsuchbarkeit.

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie beschreiben das Schließen eines Programms:

Verschiedene Wörter: Dabei könnten Sie die Benennungen „Symbol X“, „Icon X“, „Schaltfläche X“, „Bedienelement X“ oder einfach nur „X“ verwenden, um zu beschreiben, was der Benutzer anklicken soll.

Kontrolliertes Vokabular: Entscheiden Sie sich für eine konsistente Benennung für das, was als Symbol, Icon oder Schaltfläche bezeichnet werden könnte, z.B. „Bedienelement X“. Damit machen Sie es Ihren Lesern einfacher, nach einem spezifischen Element zu suchen und es in anderen Artikeln wiederzuerkennen.

Ein Styleguide kann hilfreich sein, um Sie und andere Autoren daran zu erinnern, immer dieselbe Benennung für denselben Begriff zu verwenden.

Aktive Sprache

Eine aktive anstatt einer passiven Sprache zu verwenden ist auf vielen Gebieten ein guter Schreibtipp. Besonders hilfreich ist dies jedoch in Fachartikeln. Aktive Sprache in Anleitungen macht deutlich, welche Person was tun soll.

Hier ein Vergleich:

Passive Sprache: „Nachdem die Alarmmeldung per Mail versandt und die Hotline angerufen wurde, kann das System neu gestartet werden.“

Aktive Sprache: „Nachdem das Supportteam die Alarmmeldung per Mail versandt und die Hotline angerufen hat, können Sie das System neu starten.“

In der ersten Aussage bleibt unklar, welche Schritte die Leser selbst ausführen müssen und bei welchen sie auf Aktionen anderer warten müssen. Nach Lesen der zweiten wissen sie genau, wer was tun muss.

Kurze Sätze

Auch ein klarer Kandidat für einfachere Sprache: Sätze so kurz wie möglich halten. Lange Sätze können zu komplexen Satzstrukturen führen, bei denen die Aussage am Anfang begonnen und erst am Ende eines langen Satzes zu Ende gebracht wird. Solchen Satzstrukturen können Leser nur schwer folgen, wenn sie schnell eine bestimmte Information finden möchten, zumal sie in den meisten Fällen ohnehin schon an einem komplizierten Thema arbeiten. Ein weiterer Vorteil kürzerer Sätze ist, dass Sie sich Verbindungswörter sparen, die in langen Sätzen notwendig sind, wodurch der Text insgesamt kürzer wird.

Schauen wir auf die Verständlichkeit und Länge der folgenden Beispielsätze:

Längerer Satz: „Es empfiehlt sich, Ihre Einstellungen nach der Eingabe des Codes 1234 und nach dem Setzen der Einstellungen A und B auf ‚aktiv‘ zu speichern.“

Kürzerer Satz: „Geben Sie den Code 1234 ein. Setzen Sie die Einstellungen A und B auf ‚aktiv‘. Speichern Sie Ihre Einstellungen.“

Die kürzere Variante spart nicht nur Platz, sondern sorgt auch für ein klares Verständnis der 3 darin beschriebenen Handlungsanweisungen.

Vor allem bei einer Abfolge von Schritten ist das sinnvoll, um die Anweisung in einzelne Schritte zu unterteilen. (Zur noch stärkeren Verdeutlichung empfehlen wir eine nummerierte Aufzählung. Dieser Tipp passt jedoch besser in einen Artikel mit Tipps zur Strukturierung.)

Leitende Satzstruktur

Was ist eine leitende Satzstruktur? Damit meinen wir eine Satzstruktur, bei der die wichtigsten Teile oder die Schritte, die in einer Abfolge als erstes erfolgen, an den Anfang des Satzes gestellt werden. Unwichtigere Teile oder Schritte, die zuletzt erfolgen, werden ans Ende gestellt. Diese Regel eignet sich nicht für jede Art von Satz, ist aber sinnvoll, wenn Bedingungen genannt werden oder Schritte in einer Abfolge beschrieben werden.

Zwei Beispiele:

Bedingungen hervorheben: Die Leser sollen etwas bestimmtes tun, wenn etwas anderes eintritt. Sie könnten das zwar so beschreiben:

„Starten Sie die Anwendung neu, falls der Fehlercode 123 angezeigt wird.“

Wenn Sie die Bedingung jedoch als erstes nennen, wissen Ihre Leser gleich Bescheid, wann die Anweisung zutrifft. Schreiben Sie deshalb lieber:

„Falls der Fehlercode 123 angezeigt wird, starten Sie die Anwendung neu.“

Abfolgen verdeutlichen: Wenn Sie Schritte einer Abfolge erläutern, wäre es zwar nicht falsch, dies so zu tun:

„Vergewissern Sie sich vor Einreichen des Formulars (durch Klick auf ‚Fertig‘), dass Sie das Kontrollkästchen ‚Für später speichern‘ unten im Dialog aktiviert haben.“

Sie können den Lesern aber auch bei der Orientierung helfen, indem Sie Folgendes schreiben:

„Aktivieren Sie unten im Dialog das Kontrollkästchen ‚Für später speichern‘. Klicken Sie dann auf ‚Fertig‘, um das Formular einzureichen.“

So beginnen Sie mit der wichtigsten Orientierungshilfe („unten im Dialog“) und mit dem ersten Schritt („Aktivieren Sie das Kontrollkästchen ‚Für später speichern‘“). Dies hilft den Lesern, die Schritte schneller zu finden und zu befolgen.

Mit diesem Tipp helfen Sie Ihren Lesern dabei, den wichtigsten Teil der Handlungsanweisung sofort zu erkennen. So können sie der Satzstruktur einfacher folgen oder wissen gleich Bescheid, falls die Anweisung nicht auf sie zutrifft.

Wie einfach ist einfach genug?

Wenn Sie versuchen, die genannten Tipps einzuhalten, haben Sie schon viel getan, um Ihren Lesern dabei zu helfen, Ihre Inhalte schneller zu erfassen. Wenn Sie wissen möchten, wie lesbar Ihre Inhalte tatsächlich sind, können Sie dies mit verschiedenen Mitteln messen.

  • Webtools, in die Sie Texte einfügen und evaluieren lassen können: Es gibt viele Webseiten, in die Sie Ihre Texte einfach einfügen und nach verschiedenen Lesbarkeitskriterien bewerten lassen können. Das ist eine gute Möglichkeit, einzuschätzen, wie Ihre typischen Artikel sind und wie bestimmte Änderungen sich auf ihn auswirken. (Ein guter Anfang sind z.B. die kostenlosen Optionen bei readable und WebFX.)
  • Zugeschnittene Analytik: Wenn Sie die Lesbarkeit Ihrer Inhalte regelmäßig messen möchten – vielleicht auch nicht nur Ihrer eigenen, sondern großer Mengen an Text aus einer Wissensdatenbank – könnten eigene Analysekriterien das Mittel der Wahl sein. Diese können Sie je nach Inhalt anpassen, sodass notwendiges Fachvokabular berücksichtigt wird. Inhalte können automatisch vor der Veröffentlichung oder in Masse gescannt werden. Natürlich erfordert dies Expertise – idealerweise sowohl im Programmieren allgemein wie auch in Textverarbeitung und Verarbeitung natürlicher Sprache. Neugierig? Dann sollten Sie sich unseren Artikel zu Content-Analytik vormerken, der in Kürze erscheint.

Sicherlich ist Ihnen inzwischen schmerzhaft bewusst, welche Punkte in diesem Artikel vereinfacht werden könnten, wenn er die Anforderungen an schnell lesbare Fachartikel erfüllen müsste. Nehmen Sie diese Verbesserungsvorschläge mit für Ihren nächsten Fachartikel und schauen Sie kritisch auf Stellen, an denen ein einfacheres Wort oder eine kürzere Satzstruktur Ihren Lesern ein schnelleres Arbeiten mit weniger Frust ermöglichen könnte.

Sie möchten mehr darüber erfahren, wie Sie außer mit einer einfacheren Sprache Fachartikel lesefreundlicher gestalten können? Unser Artikel Die Kunst der einfachen Informationsvermittlung enthält eine Übersicht und weitere Artikel kommen bald.

Haben wir Möglichkeiten zur Vereinfachung der Sprache nicht erwähnt, die Sie in Ihren Fachartikeln immer verwenden? Schreiben Sie es uns!

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Webinar: Wissensmanagement & Analytics – Automatische Auswertung von Wissensbeständen

Webinar: Wissensmanagement & Analytics – Automatische Auswertung von Wissensbeständen

In der modernen Welt ist Wissen zum dominierenden Produktionsfaktor geworden. Ein großer Teil des Wissens, das ein Unternehmen besitzt, ist in Texten – Dokumentation, Berichten, Mails usw. – gespeichert.
Mit Textanalyse und Wissensmanagement können Sie dieses Potenzial erschließen, indem Sie die zugrundeliegenden Informationen identifizieren, sortieren und kontextualisieren.
 
Nehmen Sie an unserem Webinar teil und erfahren Sie, wie Sie mit Hilfe von Textanalyse den Wert Ihrer Texte voll ausschöpfen und ein effizientes Wissensmanagement aufbauen können.
 
Ort: Online, kostenfreies Webinar
Datum: 14 September 2021
Zeit: 16 Uhr CET   (10 am EDT / UTC -4)
Dauer: 1 Stunde
 
Die Kunst der einfachen Informationsvermittlung: Wie Sie Fachartikel für Ihre Leser optimieren

Die Kunst der einfachen Informationsvermittlung: Wie Sie Fachartikel für Ihre Leser optimieren

Wenn Sie Fachartikel und Anleitungen schreiben, wissen Sie, dass es dabei so einiges zu beachten gibt: Sind alle notwendigen Schritte beschrieben? Stimmt jedes Detail? Sind die Informationen aktuell? Sollen Codeauszüge oder Flussdiagramme eingebunden werden? Bei so vielen Aspekten, die es unter einen Hut zu bringen gilt, kann leicht der wichtigste Faktor aus dem Blick geraten: Ihr Leser. Um diesen wieder in den Fokus zu bringen, haben wir eine Checkliste der einfachsten Mittel zusammengestellt, mit denen Sie die schnelle und einfache Verständlichkeit Ihrer Fachartikel und Anleitungen verbessern können. Einfachere Fachartikel helfen Ihren Lesern, erfolgreich und weniger frustriert durch ihren Arbeitstag zu kommen.

Einfachere Sprache

In den allermeisten Fällen überfliegen Leser die Dokumentation lediglich auf der Suche nach der Information oder dem Anleitungsschritt, den sie gerade benötigen. Ziehen Sie Informationen deshalb nicht unnötig in die Länge. Fassen Sie sich kurz und verständlich. Dazu gehört:

  • Eine einfache Sprache: Kurze Sätze und eine einfache Sprache helfen Ihrem Leser, den Text schneller und leichter zu überfliegen. Wenn Sie einen Satz auch in mehrere aufteilen können: tun Sie es. Wenn Sie ein kompliziertes Wort mit einem einfachen ersetzen können, umso besser. Machen Sie sich keine Sorgen, dass einfache Sprache von Ihren Lesern als herablassend oder langweilig wahrgenommen werden könnte. Sie lesen Ihren Fachartikel nicht zur Unterhaltung, sondern möchten schnell die Information finden, die sie suchen.
  • Reduziertes Vokabular: Verwenden Sie im gesamten Artikel oder der gesamten Anleitung konsistent dieselbe Benennung für einen Begriff. Auch wenn es monoton erscheint: Es hilft Ihren Lesern, der Anleitung zu folgen und auch die Verwendung der Suchfunktion liefert so passendere Ergebnisse.
  • Leitende Satzstrukturen: Damit ist gemeint, dass am Anfang jedes Satzes diejenigen Worte stehen, die Ihrem Leser am meisten bei der Orientierung helfen oder die zeitlich zuerst einzuordnen sind.

Das Auge leiten

Nicht nur die Sprache kann Ihren Fachartikel vereinfachen: Wenn Ihre Inhalte visuell leicht nachvollziehbar sind, vereinfacht dies sowohl das Lesen als auch das Überfliegen.

  • Eine Übersicht geben: Vor allem längere Artikel sollten ein interaktives Inhaltsverzeichnis haben, über das Leser mithilfe von Links direkt zu dem Teil springen können, den sie benötigen.
  • Den Text durch Strukturierung aufteilen: Kurze Absätze, Zwischenüberschriften und Strukturelemente wie Listen helfen Lesern, Inhalte zu überfliegen und die gesuchte Information zu finden.
  • Hervorhebungen: Verwenden Sie Elemente wie fettgedruckten Text und Farben, um wichtige Informationen ins Auge springen zu lassen. Aber achten Sie auf Ausgewogenheit. Wenn Sie jedes zweite Wort hervorheben, ist dem Leser nicht geholfen.

Konventionen einhalten

Versuchen Sie, gängige Konventionen einzuhalten, die ein intuitives Lesen ermöglichen, wie zum Beispiel:

  • Allgemeingültige Terminologie anstatt Eigenkreationen
  • Vertraute Farbschemata wie etwa Rot für Negativ- und Grün für Positivbeispiele

Leserfreundliche Illustrationen

Zuallererst: Sie müssen keine Illustrationen verwenden. Falls Illustrationen für den Inhalt nicht notwendig sind oder sogar Verwirrung stiften könnten, müssen Sie sich nicht die Mühe machen, ein Schaubild zu erstellen oder Stock-Fotos herauszusuchen. Was Sie wollen, ist ein einfacher Fachartikel ohne zu viel Ablenkung.

Wenn Ihr Inhalt jedoch von Illustrationen profitieren kann, ziehen Sie folgende Tipps in Betracht:

  • Welche Art von Illustration passt zu Ihrem Inhalt? Wenn Sie einen Prozess darstellen, bietet sich ein Flussdiagramm an. Wenn Sie Daten präsentieren möchten, erstellen Sie ein Diagramm. Wenn Sie die Bedienung einer Anwendung zeigen möchten, verwenden Sie einen Screenshot.
  • Minimalismus: Binden Sie in die Illustration nur Inhalte ein, die zum Verständnis notwendig sind, sodass diese schnell und ohne weitere Erklärungen aufgefasst werden können.
  • Hinweise geben: Falls die Illustration eine Erklärung benötigt, liefern Sie diese. Lassen Sie den Leser wissen, wofür verschiedene Farben, Symbole, Spalten oder Balken stehen.
  • Die Illustration barrierefrei machen: Indem Sie Illustrationen barrierefrei machen, helfen Sie allen Lesern, nicht nur denen mit Sehbeeinträchtigungen. Stellen Sie sicher, dass alle Details klar sichtbar sind und erklärt werden. Fügen Sie weitere Erklärungen im Text an, damit diese mit der Suchfunktion gefunden werden können.

Fragen Sie Ihre Leser nach ihren Bedürfnissen für einfachere Fachartikel!

Es kann herausfordernd sein, zu entscheiden, wie eine bestimmte Information oder ein Anleitungsschritt am besten darzustellen ist oder wie ein Fachartikel optimiert werden kann. Sollten Sie Schwierigkeiten haben, versetzen Sie sich in Ihren Leser hinein.

  • Erstellen Sie eine Persona Ihrer Leser: Notieren Sie ein paar typische Eigenschaften Ihrer Leser. So können Sie sich besser auf sie und ihre Bedürfnisse konzentrieren.
  • Fragen Sie einen Kollegen: Ein anderer Blickwinkel deckt womöglich Verbesserungspotenzial auf. Ihre Kollegen sind vielleicht nicht Ihre Leser, können aber trotzdem Stellen identifizieren, die genauer erklärt werden könnten oder Ideen haben, wie eine Abbildung vereinfacht werden kann.
  • Fragen Sie einen Leser: Letzten Endes ist es natürlich wichtig, die Leser nach ihrer Meinung zu fragen. Das muss nicht vor der Veröffentlichung geschehen. Feedback kann auch über eine Möglichkeit zur Bewertung, eine Kommentarfunktion oder ein Kontaktformular eingeholt werden. Alle diese Möglichkeiten bieten wertvolle Einblicke sowohl für den veröffentlichten Inhalt als auch für zukünftige Fachartikel.

Auf viele der hier in der Übersicht genannten Punkte kann noch näher eingegangen werden: mit Tipps zur Reduzierung des Vokabulars, Regeln für Hervorhebungen oder einem genaueren Blick auf Konventionen im Netz oder Richtlinien für die Barrierefreiheit. Bleiben Sie gespannt auf weitere Artikel, die Ihnen helfen, Ihre Inhalte weiter auf die Bedürfnisse Ihrer Leser zu optimieren.

Haben wir einen Punkt auf Ihrer persönlichen Checkliste für Fachartikel übergangen? Schreiben Sie uns gern Ihr Feedback an marketing@avato.net!

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KI trifft KM: Synergie von Künstlicher Intelligenz und Knowledge Management

KI trifft KM: Synergie von Künstlicher Intelligenz und Knowledge Management

KI ermöglicht es, große Datenmengen schnell zu untersuchen und so den größtmöglichen Nutzen aus ihnen zu ziehen. Je komplexer das Problem, umso mehr Daten werden benötigt, damit die KI überhaupt funktioniert. Daher ist gerade für mittelständische Unternehmen die Datenakquise häufig eines der größten Hindernisse bei der Einführung von KI.

Auf der anderen Seite steht Knowledge Management oft vor dem entgegengesetzten Problem: Die große Menge an Daten – Knowledge Articles, Templates, Metadaten, Zugriffsdaten, … – macht es schwer, den Überblick zu behalten und den Wert der vorhandenen Information voll auszuschöpfen.

Genau deshalb sind KI und KM wie füreinander geschaffen: Die Stärken des einen sind die Lösung für das Problem des jeweils anderen. Dieser Artikel stellt einige Anwendungsfälle vor, in denen die Synergie von KM und KI neue Möglichkeiten eröffnet, die Effizienz erhöht und Qualität verbessert.

Wissen finden: Suche und Navigation

Je größer die Knowledge Base, umso schwieriger ist es, die gesuchte Information zu finden. KI kann dabei unterstützen und so Zeitaufwände minimieren und die Effizienz erhöhen. Hier einige Beispiele:

Empfehlungen

Eine schon häufig genutzte Methode, wie KI hier unterstützen kann, sind Empfehlungen in der Art von „Andere Nutzer interessierten sich für“. Diese Empfehlungen basieren meist darauf, welche Artikel Nutzer vor oder nach dem aktuellen Artikel angesehen haben. Artikel, die dabei besonders oft auftauchen, werden empfohlen. Noch etwas genauer kann die Vorhersage erfolgen, wenn die Nutzer in Gruppen unterteilt sind. Dann können die Interessen der Gruppe des jeweiligen Users stärker berücksichtigt werden.

Derselbe Mechanismus kann auch das Ranking von Suchergebnissen beeinflussen. Wird eine Seite von der eigenen Nutzergruppe häufiger verwendet, taucht sie weiter vorn in der Ergebnisliste auf.

Nutzergruppen erkennen

Nutzergruppen können z.B. aus der Stellenbeschreibung, Abteilung oder den Rechten des Nutzers abgeleitet werden. KI-Systeme sind in der Lage, Gruppen auch automatisch zu bilden und neue Nutzer einer Gruppe zuzuordnen. Das Grundkonzept: Nutzer mit ähnlichem Nutzerverhalten bilden eine Gruppe.

Menüs optimieren

Verwendet die Knowledge Base ein hierarchisches Menü für die Navigation, kann auch dieses von den Erkenntnissen über die Nutzergruppen profitieren. Das System kann vorschlagen, welche Seiten im Menü nebeneinanderstehen sollten, weil sie oft gemeinsam genutzt werden. Es kann sogar für jede Nutzergruppe eine eigene Menüstruktur erzeugt werden, die auf die jeweiligen Bedürfnisse angepasst ist.

Der Zeitpunkt der Suche

Neben der Frage, wer sucht, kann KI auch die Frage nach dem Wann berücksichtigen. Gibt ein Nutzer mehrere Suchanfragen hintereinander ein, ohne eines der Ergebnisse gründlich anzusehen, lohnt es vielleicht, proaktiv einen anderen Kommunikationskanal vorzuschlagen.

Auch kalendarische Information kann einfließen. Bestimmte Informationen werden nur zum Monatsende oder Jahreswechsel benötigt, oder in bestimmten Zeitintervallen. KI erkennt solche Regelmäßigkeiten und ermöglicht es, die jeweilige Information zum richtigen Zeitpunkt anzubieten, ohne dass erst danach gesucht werden muss.

KM Prozesse: Monitoring und Moderation

Information veraltet. Sogar die Anforderungen an einen Knowledge Artikel können sich mit der Zeit ändern. Daher muss die Qualität der Inhalte dauernd überwacht werden. Da der Aufwand für ein manuelles Monitoring zu hoch wäre, bietet es sich an, auch hier von KI Gebrauch zu machen. Eine ganze Reihe von KPIs sind denkbar und können maschinell erhoben werden.

Um ein Beispiel herauszugreifen: Viele Knowledge Bases bieten eine Kommentarfunktion an. KI kann mittels Sentiment Analyse bestimmen, ob die Kommentare loben, kritisieren oder Fragen stellen. In Kombination mit anderen Informationen, etwa der Zugriffshäufigkeit und der Zahl von Likes, kann daraus ermittelt werden, wie gut der Artikel aus Nutzersicht bewertet wird. Artikel mit schlechter oder schnell sinkender Bewertung setzt das System automatisch auf die Liste der Artikel, die Überarbeitet werden müssen.

(Mehr Details dazu, wie man die Qualität einer Knowledge Base überwacht, gibt es in dem Artikel „Schlankheitskur für Confluence-Wikis“.)

Wo immer es eine Kommentarfunktion gibt, muss es auch ein gewisses Maß an Moderation geben. Auch hier wäre es ineffizient, Inhaltsexperten regelmäßig die Kommentare nach Fragen und Anregungen absuchen zu lassen. Wenn eine KI aber die Kommentare nach ihrer Dringlichkeit beurteilt und nur wenn nötig den Verantwortlichen auffordert zu reagieren, erreicht man das bestmögliche Ergebnis bei kleinstmöglichem Aufwand.

Training: Wissenslücken erkennen und beseitigen

Zum Knowledge Management gehört nicht nur die Verwaltung von verschriftlichter Information. Auch das Wissen in den Köpfen von Kunden und Mitarbeitern kann und sollte gemanagt werden. Das geschieht über gezieltes Training. Personalisiertes Training ist dabei effektiver als ein vereinheitlichter Plan, der sich am Durchschnitt statt am Bedarf des Einzelnen orientiert. KI kann den Bedarf des Einzelnen erkennen und entsprechende Auffrischungen und Vertiefungen vorschlagen. Wer oft Informationen zu einem bestimmten Thema sucht oder immer wieder ähnlich Fehler macht, bekommt ein Training zu diesem Thema vorgeschlagen.

Die Trainings sind aufgrund ihrer Komplexität nur schwer automatisch zu generieren. Tests zur Kontrolle des Wissenstandes hingegen können automatisch erzeugt werden, zumindest in Fällen, in denen die Abfrage von Faktenwissen ausreicht. Moderne Methoden zur Wissensextraktion können aus einem Text eine Frage inklusive der dazugehörigen Antwort generieren. Nach redaktioneller Prüfung können diese Tests dann ebenfalls verwendet werden, um den individuellen Trainingsbedarf zu bestimmen.

Fazit

Die Mengen an Daten, die im und rund um das Knowledge Management entstehen, sind ohne KI nur zu einem geringen Prozentsatz nutzbar. KI wiederum benötigt diese Daten und kann auf ihrer Basis echten Mehrwert erzeugen. Dadurch lässt sich das Knowledge Management verbessern. Das Ergebnis: qualitativ hochwertige Inhalte, effiziente Nutzung und dadurch am Ende auch bessere Resultate und weniger Fehler. KI und KM: ein perfektes Team.

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Impressum: 
Datum: Juli 2021
Autor: Isabell Bachmann
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