26.02.2025, 15:00 Uhr
Universität Wien
Sensengasse 6
2. OG
1090 Wien
Titel: Chatbot for Inflation Data Analysis
Kurzfassung:
In der heutigen datengetriebenen Welt ist das Verständnis komplexer wirtschaftlicher
Daten, wie beispielsweise der Inflation, von entscheidender Bedeutung, jedoch für viele
Zielgruppen oft eine Herausforderung. Obwohl Werkzeuge wie der IHS Price Monitor
interaktive Visualisierungen von Inflationsmetriken bereitstellen, haben Nutzer häufig
Schwierigkeiten, komplexe Diagramme zu navigieren und die Daten zu interpretieren. Ziel
dieser Arbeit war die Entwicklung eines Chatbots, der von Large Language Models (LLMs)
unterstützt wird, um diese Herausforderungen zu bewältigen und Benutzerpräferenzen
zwischen dem Chatbot und dem IHS-Dashboard für den Zugriff auf Inflationsinformationen
zu vergleichen. Der Chatbot wurde unter Verwendung von Teilen desselben
Datensatzes wie das IHS-Dashboard entwickelt und nutzte ein Multi-Agenten-System, bei
dem jeder Agent auf eine spezifische Aufgabe spezialisiert war. Dieser Ansatz ermöglichte
es dem Chatbot, mit Antworten in natürlicher Sprache zu reagieren und Visualisierungen
als Teil seiner Antworten zu generieren. Zur Bewertung der Leistung des Chatbots und der
Benutzerpräferenzen wurde eine empirische Studie mit 10 TeilnehmerInnen durchgeführt.
Jeder Teilnehmer/Jede Teilnehmerin erledigte Aufgaben mit beiden Tools. Die Ergebnisse
zeigten, dass die TeilnehmerInnen den Chatbot als benutzerfreundlicher empfanden als
das IHS-Dashboard. Die Kombination aus textuellen und visuellen Informationen wurde
als effektiv und nützlich wahrgenommen. Die Studie identifizierte zudem Verbesserungsbereiche
und lieferte wertvolle Erkenntnisse zurWeiterentwicklung des Chatbots. Während
der aktuelle Chatbot als praktischer Assistent für die Beantwortung inflationsbezogener
Anfragen dient, könnten weitere Optimierungen ihn zu einem vollständig funktionalen
Werkzeug für den Zugriff auf Inflationsdaten machen.