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Accès ouvert déclaré 2025 conference-paper

Impact of Voice Assistants’ Conversational Style on Cognitive Driver Distraction

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Rattachement africain : de. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

The integration of large language models (LLMs) in voice assistants has introduced a new level of naturalness and functionality into human-assistant interactions, also in cars.These enhancements lead to more engaging interactions that carry the potential cost of increasing cognitive driver distraction.This assumption was tested in a simulated driving study, in which 30 participants interacted with an assistant adopting an informal and a formal conversational style.As a result, the informal style tends to be more distracting, especially when discussing personal topics, which provides implications for the design of LLM-based voice assistants in automotive environments.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Impact of Voice Assistants’ Conversational Style on Cognitive Driver Distraction
Date Crossref
16/09/2025
Éditeur
ACM
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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