Automatic Analysis of Collaboration Through Human Conversational Data Resources: A Review

Yi YU, Maria Boritchev, Chloé Clavel

Titre: Analyse Automatique de la Collaboration à partir de Ressources de Données Conversationnelles Humaines : Une Revue

Type Of Submission: Recent Work Published in Major International Conference / Travaux publiés récemment dans les conférences majeures internationales

Keywords: Multimodal Task-Oriented Conversation Resources, Human Collaboration Analysis, Literature Review

Mots-cles: Ressources Conversationnelles Multimodales Axées sur les Tâches, Analyse de la Collaboration Humaine, Revue de la Littérature

Abstract: Collaboration is a task-oriented, high-level human behavior. In most cases, conversation serves as the primary medium for information exchange and coordination, making conversational data a valuable resource for the automatic analysis of collaborative processes. In this paper, we focus on verbal aspects and conduct a review of collaboration analysis using task-oriented conversation resources, encompassing related theories, coding schemes, tasks, and modeling approaches. We aim to address the question of how to utilize task-oriented human-human conversational data for collaboration analysis. We hope our review will serve as a practical resource and illuminate unexplored areas for future collaboration analysis.

Resume: La collaboration entre êtres humains, dans le but d'accomplir une tâche commune, met en jeu des interactions comportementales complexes. Une partie de ces interactions s'explicite à travers les conversations, qui constitue le principal moyen d’échanger des informations et de se coordonner. Les données conversationnelles constituent ainsi une ressource précieuse pour l’analyse automatique des processus collaboratifs. Dans cet article, nous nous concentrons sur les interactions verbales et proposons une analyse de la collaboration à partir de ressources conversationnelles portant sur la réalisation de tâches précises. Nous couvrons dans cet article les théories linguistiques associées, les schémas d'annotation, les différents types de tâches considérées ainsi que différentes approches de modélisation. Notre objectif est d’examiner comment exploiter des données conversationnelles humaines pour l’analyse de la collaboration. Nous espérons que cette analyse constituera une ressource pratique et qu’elle permet de mettre en lumière des pistes encore peu explorées, en vue de travaux futurs.

Submission Number: 31