Das Auge leiten

Das Auge leiten

Willkommen zurück zu unserer Reihe über die Optimierung von Fachartikeln für Leser*innenbedürfnisse – wir freuen uns, dass du mehr darüber erfahren willst, wie du die tägliche Arbeit deiner Leser*innen schneller und weniger frustrierend gestalten und das Auge leiten kannst.

Heute geht es uns um die visuelle Gestaltung deiner Texte. Damit meinen wir keine Illustrationen – dazu wird es in Kürze einen weiteren Artikel geben – sondern Strukturierung und Hervorhebungen, die das Auge leiten und so das Überfliegen, Lesen, Verstehen und Merken erleichtern.

 

Gib eine Übersicht

Als Einleitung kannst du deinen Leser*innen eine Übersicht geben; so wie die, die du hier gerade gelesen hast. Sicher, bei manchen Themen und Inhalten ist eine Übersicht eher Platzverschwendung. Aber es lohnt sich, genau zu überlegen, ob dein Artikel eine gebrauchen kann:

  • Sie zeigt deinen Leser*innen, ob sie die Information, die sie suchen, auf dieser Seite oder in diesem Kapitel überhaupt finden, und wenn ja, wo.
  • Sie dient ihnen außerdem zur Vorbereitung auf die nachfolgenden Informationen. Wenn deine Leser*innen beispielsweise wissen, dass nun eine Anleitung für eine bestimmte App folgt, können sie die App bereits zur Hand nehmen und sich mit deren Oberfläche vertraut machen.

Überlege dir bei Fachartikeln oder Anleitungen deswegen folgendes:

  • Wenn dein Artikel etwas länger ist, verwende ein Inhaltsverzeichnis. Idealerweise wird dieses automatisch erstellt und verlinkt direkt die entsprechenden Kapitelüberschriften.
  • Wäge ab, ob eine Zusammenfassung hilfreich ist. In manchen Fällen bietet eine Zusammenfassung keine hilfreiche Information, beispielsweise bei Seiten mit vielen Daten. In anderen Fällen jedoch hilft eine kurze Zusammenfassung am Anfang jeder längeren Schrittfolge den Leser*innen enorm dabei, zu verstehen, was gleich auf sie zukommt.

 

Teile den Text auf

Kommen wir nun zum Hauptteil, dem Herz deines Inhalts. Auch hier gibt es eine Menge Tricks, wie man das Auge leiten kann. Eye-Tracking-Studien zeigen, wie der Blick und damit die Aufmerksamkeit der Benutzer*innen entlang der Elemente einer Seite springt (dabei folgt er üblicherweise dem F-Muster). Du kannst diese Sprungmuster zielgerichtet leiten und passend zu deinen Inhalten ausrichten, sodass deine Leser*innen diese leichter überliegen können, ohne dabei den Faden zu verlieren.

Kurze Absätze

Versuche, deine Absätze kurz zu halten.

Lange Absätze erfordern mehr Aufmerksamkeit, wenn man sie komplett und gründlich lesen möchte, ohne aus Versehen etwas zu überspringen. Bei langen Anleitungen verliert man so immer mehr Konzentration beim Lesen. Das kann zu Fehlern führen, wenn man dadurch wichtige Informationen nicht aufnimmt.

Versuche deswegen, kurze Absätze zu schreiben. Diese sind einfacher zu überfliegen und zu lesen. Es gibt keine einzelne, ideale Länge, die wir empfehlen können, aber sobald auf dem Endgerät mehr als 5-8 Zeilen erscheinen, lohnt es sich, die Absätze aufzuteilen, um das Auge besser zu leiten.

Denk auch daran, dass dein eigener Bildschirm womöglich größer ist als der deiner Leser*innen. Für dich sieht ein Absatz also vielleicht nicht sehr lang aus, aber auf merklich schmaleren Geräten könnte er den ganzen Bildschirm füllen.

Überschriften

Beim Aufspalten von langen Texten lohnt es sich auch, mit Überschriften nicht knausrig zu sein. Sie sind doppelt hilfreich: Sie brechen den Text auf, was eine bessere Orientierung ermöglicht, und dienen auch als Mini-Zusammenfassung.

Außerdem kannst du sie als Anker für Verlinkungen benutzen (nicht nur aus dem Inhaltsverzeichnis heraus).

Listen und Tabellen

Listen und Tabellen sind natürlich ebenfalls gut geeignet, um längere Texte aufzubrechen, denn es liegt in ihrer Natur, Informationen in Häppchen aufzuteilen. Natürlich passt nicht jede Information in eine Liste oder Tabelle. Aber gerade, wenn du einen Absatz schreibst, der…

  • Mehrere Bedingungen
  • Einzelne Schritte
  • Vergleichbare Daten

… enthält, versuchen es stattdessen mit einer Liste oder Tabelle. Diese überfliegen sich viel leichter als lange Fließtexte.

 

Sichtbarkeit

Du kannst das Auge nicht nur durch die Aufteilung des Textes leiten, sondern auch durch sein Aussehen. Natürlich können nicht alle Autor*innen beeinflussen, wie ihre Fachartikel oder andere Inhalte auf verschiedenen Medien dargestellt werden. Aber wenn du Kontrolle über die Textgestaltung hast, findest du hier ein paar nützliche Tipps:

Kontrast

Achte darauf, dass der farbliche Kontrast, z.B. zwischen Schrift und Hintergrund, groß genug ist um einfach lesbar zu sein. So ermüdet der Text das Auge nicht und kostet den Leser keine zusätzliche Konzentration.

Online-Tools wie der Contrast Checker von WebAIM helfen bei der Auswahl. Diese Tools sind auch deswegen besonders nützlich, weil nicht jeder Leser die beste Sehstärke hat. So kannst du den Kontrast nicht nur nach eigenem Ermessen beurteilen, sondern ganz objektiv.

Schriftart

Um deinen Inhalt weniger komplex und leichter lesbar zu gestalten, wirf auch einen Blick auf die Schriftart:

  • Such dir eine Schrift aus, die auch als Fließtext leicht lesbar ist (tob dich z.B. nicht zu sehr mit eleganten Handschriften aus 😉).
  • Verwende insgesamt wenige verschiedene Schriftarten gleichzeitig (z.B. eine für den Fließtext, eine für Überschriften und eine für hervorgehobene Inhalte wie Codebeispiele).

Achte außerdem darauf, dass der Text- und Zeilenabstand groß genug ist, damit alle Leser*innen deinen Text leicht lesen können. Aktuelle Empfehlungen für den Text- und Zeilenabstand sind:

  • Schriftgröße: Mindestens 16px für textlastige Seiten
  • Zeilenabstand: 130 % – 150 %

Abstand

Zusätzlich kannst du mit dem Abstand zwischen den Absätzen und weiteren Elementen spielen, um das Auge besser zu leiten. Hier ist es schwer, eine eindeutige Empfehlung für den idealen Abstand zwischen verschiedenen Arten von Elementen zu geben. Aber wenn deine Seite etwas zu voll und unaufgeräumt aussieht, versuch es mit größeren Abständen.

Dabei musst du dich nicht auf vertikale Abstände beschränken. Auch größere Seitenränder können helfen. Durch die seitlichen Abstände wirkt die Seite weniger voll und die Zeilenlänge wird reduziert. So kann das Auge leichter von Zeile zu Zeile springen. Der Idealwert liegt zwischen 50-60 Zeichen pro Zeile.

 

Hervorheben

An manchen Stellen ist es gut, wichtige oder spezielle Informationen hervorzuheben, damit die Leser*innen sie schneller finden können. Welche Art von Hervorhebung am besten passt, hängt natürlich vom Inhalt ab. Hier ein paar Vorschläge für den Anfang:

Was wird hervorgehoben? Vorschläge für Hervorhebung
Die wichtigsten Schlagworte Fettschrift
Code Schreibmaschinenartige Schriftart, getrennte Absätze und (optional) eine andere Farbe
Richtig-Falsch-Gegenüberstellungen / Empfehlungen Grüne und rote Schriftfarbe oder kleine Symbole (wie ein grünes Häkchen und ein rotes Kreuz)
Warnung vor möglichen Fehlern Warnsymbol oder Hintergrundfarbe (wie gelb oder rot)

Achte dabei darauf, dass du und deine Kollegen einheitliche Hervorhebungen verwenden, um Vertrauen aufzubauen. Wenn verschiedene Artikel einer Wissensdatenbank verschiedene Hervorhebungen nutzen, kann das die Leser*innen verwirren und sie können sich nicht an das Hervorhebungssystem gewöhnen.

 

Zusammenfassung am Ende

Zum Schluss kannst du eine Zusammenfassung der wichtigsten Aussagen des Textes liefern. Wie auch die Übersicht eignet sich die Zusammenfassung nicht für alle Arten von Informationen. Sie ist aber sehr nützlich als Checkliste oder zum schnellen Einlesen in ein Thema.

Um das Auge der Leser*innen deiner Fachartikel zu leiten, denke an Folgendes:

  • Falls nützlich, Inhaltsverzeichnis und Übersicht
  • Den Text durch kürzere Absätze, Überschriften, Listen und Tabellen aufbrechen
  • Sichtbarkeit durch Kontrast, lesbare Schriftarten und Abstände erhöhen
  • Wichtige Punkte konsistent hervorheben
  • Falls nützlich, eine Zusammenfassung am Ende

Haben Sie Ideen, Fragen, Anregungen? Sie erreichen uns unter: marketing@avato.net

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Wissen intelligent managen – wie Unternehmen zeitsparend ihre Knowledge Base analysieren können

Wissen intelligent managen – wie Unternehmen zeitsparend ihre Knowledge Base analysieren können

Wir leben in einer Wissensgesellschaft, Wissen ist meist nur einen Klick entfernt. Doch was passiert, wenn die Menge an Informationen zu groß wird? Die relevante Information geht darin unter! Dadurch dauert die Suche nach Wissen lange und ist ermüdend. Am Ende stehen wir womöglich sogar mit der falschen Information da. Hierbei kann es helfen, dass Sie automatisiert die Knowledge Base analysieren!

Unternehmen stehen vor der Aufgabe, die Flut an Informationen zu managen und Wissen an den richtigen Stellen bereitzustellen. Häufig überschreitet der redaktionelle Aufwand dafür jedoch die verfügbaren Ressourcen an Mitarbeitern. Daraus folgen veraltete, falsche und redundante Informationen in der Knowledge Base des Unternehmens. Das führt zu Kosten, z.B. durch längeres Suchen und häufigere Fehler.

Für die Unternehmung ist es also von Vorteil, die Qualität der Knowledge Base zu erhöhen: Einerseits werden dadurch Folgekosten gesenkt. Andererseits kann die erfolgreiche Nutzung von Wissen zu einem wichtigen Wettbewerbsvorteil werden!

Häufig kommt schnell die Frage auf: Wo überhaupt anfangen?

Meist ist den Zuständigen für die Knowledge Base selbst nicht klar, wo Probleme sind. Welche Informationen wichtig und aktuell sind und welche veraltet, falsch oder redundant ist selten eindeutig.

Für eine manuelle Auswertung ist kaum ausreichend Zeit vorhanden: Nehmen wir an, es dauert 10 Minuten einen Überblick der Seite zu erlangen. Bei einer Knowledge Base mit 1.000 Artikeln fällt so bereits ein Workload von mehr als 166 Stunden an!

Es wird deutlich, dass eine händische Analyse – wenn überhaupt möglich – hohe Kosten verursacht. Um den Ist-Stand schnell und günstig zu erhalten, bietet es sich an, dass Sie automatisiert die Inhalte der Knowledge Base analysieren.

Die Inhalte liegen jedoch als Text in menschlicher Sprache vor. Natural Language Processing macht diese für Computer auswertbar. Damit können Inhalte einer Knowledge Base schnell und kosteneffektiv automatisiert analysiert werden.

Entwicklung des Modells – wie man zu aussagekräftigen Ergebnissen kommt

Die Entwicklung eines Modelles, das die Qualität von Informationen einschätzt, läuft in 5 Schritten ab:

  1. Im ersten Schritt identifizieren Sie alle relevanten Daten und machen sie verfügbar. Die meisten Knowledge Bases liefern die Möglichkeit, die einzelnen Artikel als XML- bzw. HTML-Datei zu exportieren.
  2. Als nächstes bereiten Sie die Daten auf und untersuchen, welche Kennzahlen sich aus den Daten berechnen lassen. So kann man z.B. die Lesbarkeit mithilfe des FRE-Scores ermitteln oder aber den Inhalt auf veraltete Benennungen untersuchen. Außerdem lassen sich mit Natural Language Processing Duplikate innerhalb der Knowledge Base erkennen. Aufbauend auf den Erkenntnissen berechnen Sie die Kennzahlen.
  3. Im dritten Schritt bewerten Sie die berechneten Kennzahlen. Welchen spezifischen FRE-Score müssen meine Inhalte erreichen, um als „gut“ bewertet zu werden? So können für jede Kennzahl Werte angegeben werden, die zu Plus- bzw. Minuspunkten bei der Bewertung führen.
  4. Danach übersetzen Sie die Erkenntnisse in ein Python-Skript, welches für jeden Artikel der Knowledge Base einen Score berechnet.
  5. Zum Schluss wenden Sie das Skript noch auf die untersuchte Knowledge Base an und leiten weitere Schritte aus den Ergebnissen ab.

Was sagt mir das Ergebnis?

Nachdem Sie die Knowledge Base des Unternehmens mithilfe des Modells analysiert haben, heißt es, Schlüsse daraus zu ziehen. Das Modell misst für jede Seite einen Qualitäts-Score. Für die gesamte Knowledge Base eines großen Konzerns kann die Verteilung z.B. so aussehen:

Diagramm zur Analyse der Dokumentation

Der Großteil der Artikel bewegt sich im Score-Bereich von -5 bis 4. Einige Artikel erreichen auch sehr gute, bzw. sehr schlechte Werte. Neben dieser Gesamtübersicht liefert die Analyse Details wie die Bewertung eines Artikels zustande kommt.

Diese Ergebnisse bieten eine hohe Transparenz und gute Planungsgrundlage für Knowledge Management Projekte. Damit kann die aktuelle Qualität der Knowledge Base identifiziert werden. Außerdem wird klar, wo es Potential für Verbesserungen gibt. Auch das zeitliche Ausmaß eines Projektes kann genauer bestimmt werden.

Das Modell kann auch zur Erfolgsbewertung von Maßnahmen dienen.

Häufig stehen Unternehmen vor der Herausforderung Knowledge Management Maßnahmen in ihrer Wirksamkeit zu messen und zu bewerten. Das Modell kann zunächst vor Beginn des Projekts und anschließend nach Ende des Projektes auf die Knowledge Base angewendet werden. Im Anschluss können die Ergebnisse dann verglichen werden. So kann die tatsächliche Verbesserung der Qualität bestimmt werden.

Knowledge Base analysieren – Fazit

Durch die anhaltende Informationsflut wird das Thema der computergestützten Analyse von Informationen in Zukunft noch relevanter werden und wird vielfältige Anwendungsfälle liefern.

Wann immer Sie

  • Wissen aus Texten gewinnen wollen,
  • eine sehr gute Doku benötigen,
  • Ihr Unternehmenswissen optimieren wollen

hilft Information Management. Damit ein unternehmensweites Knowledge Management aufgebaut werden. Das ist z. B. die Basis für erfolgreichen Kundenservice, Cloud-Migrationen oder IT Operations.

 

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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 werden. 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 es 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 „Die Kunst der einfachen Informationsvermittlung: Wie Sie Fachartikel für Ihre Leser optimieren“.

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 Flesch Reading Ease Score (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!

Haben Sie Wünsche, Fragen, Anregungen? Sie erreichen uns unter: marketing@avato.net

Impressum: 
Datum: August 2021
Autor: Kris Schmidt
Kontakt: marketing@avato.net
www.avato-consulting.com
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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