Braz. J. of Develop.,Curitiba, v. 6, n. 11, p.88425-88439 nov. 2020. ISSN 2525-8761
Chatbot para facebook messenger - assistente virtual de uma página institucional
universitária
Chatbot for facebook messenger - virtual assistant of a university institutional
page
DOI:10.34117/bjdv6n11-314
Recebimento dos originais:08/10/2020 Aceitação para publicação:16/11/2020
Melise Peruchini
Universidade Federal do Pampa – UNIPAMPA, São Gabriel - RS, Brasil E-mail:meliseperuchini@unipampa.edu.br
RESUMO
No presente trabalho, discutimos acerca do desenvolvimento de um chatbot, um sistema que tenta simular diálogos humanos, (também conhecidos como agentes de conversação) para interagir através do aplicativo Messenger, do Facebook, na página oficial do Campus São Gabriel, da Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA. Nesse contexto, buscamos identificar solicitações recorrentes realizadas por usuários da referida rede social, por meio da análise do conteúdo das mensagens recebidas desde o momento de criação da página, no ano de 2018, com intuito de subsidiar conteúdos para a construção de um robô (bot) baseado em regras, a fim de torná-lo capaz de prover respostas para demandas de informações recorrentes. Posteriormente, após a fase de implantação do projeto, analisamos as conversas realizadas entre pessoas e o assistente virtual. Portanto, os registros das mensagens trocadas entre a página do Campus e perfis de indivíduos através do Messenger, antes e depois da inserção do chatbot, consistem no principal instrumento de coleta de dados deste estudo, que possui caráter metodológico exploratório e descritivo. Subsequentemente, discutimos as principais contribuições e limitações da proposta que, embora se encontre em fase preliminar, já nos permite vislumbrar variadas possibilidades que transitam entre a automação de tarefas, ampliação da comunicação entre universidade e sociedade, agilidade e disponibilidade de informações importantes para a comunidade e outros aspectos relevantes.
Palavras-chave: Chatbot, agente conversacional, robô de conversação, assistente virtual. ABSTRACT
In this work, we discussed the development of a chatbot, a system that tries to simulate human dialogs, (also known as chat agents) to interact through the Messenger application, from Facebook, on the official page of Campus São Gabriel, from Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA. In this context, we seek to identify recurring requests made by users of this social network, through the analysis of the content of messages received since the moment of creation of the page, in the year 2018, in order to subsidize content for the construction of a robot (bot) based on rules, in order to make it capable of providing answers to demands for recurring information. Later, after the implementation phase of the project, we analyzed the conversations between people and the virtual assistant. Therefore, the records of the messages exchanged between the Campus page and profiles of individuals through Messenger, before and after the insertion of the chatbot, consist of the main instrument of data collection of this study, which has an exploratory and descriptive methodological
Braz. J. of Develop.,Curitiba, v. 6, n. 11, p.88425-88439 nov. 2020. ISSN 2525-8761 character. Subsequently, we discussed the main contributions and limitations of the proposal which, although in a preliminary phase, already allows us to glimpse various possibilities that transit between the automation of tasks, expansion of communication between university and society, agility and availability of important information for the community and other relevant aspects.
Keywords: Chatbot, conversational agente, chat robot, virtual assistant.
1 NTRODUÇÃO
A sociedade contemporânea se vê permeada pela necessidade de acesso imediato e instantâneo à informação, pois, na medida em que buscamos ganhar tempo, procuramos agilidade nas respostas. Os sistemas de comunicação instantânea por mensagem através da web têm se popularizado e vêm ganhando espaço entre empresas e instituições de médio e pequeno porte, muitas vezes facilitadas por tecnologias de gigantes como a Facebook.
No Brasil e no mundo, o número de usuários de aplicativos de mensagens instantâneas cresce vertiginosamente, cenário em que WhatsApp e Messenger figuram como os aplicativos mais populares (CLEMENT, 2020). Ambos fazem parte das aplicações oferecidas pela empresa Facebook, que por sua vez, aponta um expressivo número de brasileiros que os utilizam não só para conversar com outros usuários, mas também para enviar mensagens para perfis comerciais (FACEBOOK, 2018), perpassando a ideia de troca de mensagens entre perfis pessoais. Outros dados da plataforma nos mostram que, mensalmente, através do Messenger, o segundo aplicativo de mensagens instantâneas mais utilizado no país, indivíduos trocam bilhões de mensagens com mais de 20 milhões de empresas, (FACEBOOK, 2017).
A inegável popularidade da própria rede social Facebook pode ser relacionada a uma conjuntura que leva instituições de diversas áreas a adotar a plataforma, possivelmente buscando avultar canais de interação com indivíduos conectados por algum interesse em comum, cenário que abrange também instituições de ensino, como universidades. É nesse contexto que surge o escopo inicial desta proposta, a partir da análise de interações realizadas em na página no Facebook da Universidade Federal do Pampa – Campus São Gabriel, através do Messenger. Como mencionado anteriormente, as páginas do Facebook que possuem caráter “comercial” (empresas, instituições, ONGs etc.), também são conectadas ao Messenger e podem receber e enviar mensagens de e para contas “pessoais” de usuários da rede social. Diante do crescimento da troca de mensagens instantâneas entre pessoas e empresas nessas redes, novos recursos de respostas automatizadas foram inseridos nos últimos anos, método que também foi adotado pela página do Campus, por um determinado período, para dar retorno às demandas solicitadas através do Messenger.
Paralelamente, enquanto a tecnologia e a troca de mensagens se intensifica, acontece a evolução dos “robôs de conversação” (chatter robots – ou apenas chatbots) que, conforme Wijaia et
Braz. J. of Develop.,Curitiba, v. 6, n. 11, p.88425-88439 nov. 2020. ISSN 2525-8761 al. (2020), consistem em programas de computador desenhados para simular uma conversa interativa com usuários humanos através de textos, sons e imagens. Atualmente, há quem mencione estarmos vivendo a “revolução dos robôs”, devido à sua popularização, uma tendência que parecer acompanhar a inserção dos smartphones e da internet móvel no corpo social atual. Shevat (2017) discorre que tal revolução acontece porque mudanças significativas no comportamento dos usuários de softwares estão tornando os robôs cada vez mais atrativos, visto que, nos últimos anos, mais usuários adotaram a mobilidade e está ficando difícil de interagir com estes indivíduos pela web de forma convencional, levando muitos desenvolvedores de software a focar na criação de aplicativos para dispositivos móveis. Entretanto, “o ecossistema móvel rapidamente ficou saturado e usuários ficaram cansados de instalar e desinstalar apps” (SHEVAT, 2017). Os apps que prevalecem nos smartphones são justamente os de troca de mensagens, e essa tendência é ainda maior em jovens que não possuem muito conhecimento sobre a "velha web" (SHEVAT, 2017), desenvolvida com estrutura e layout próprios para o formato de tela dos monitores atuais. Em abril de 2016, o Facebook liberou a plataforma para conexões com chatbots desenvolvidos por terceiros, tornando-a bastante vantajosa para implantação de robôs como assistentes virtuais de instituições e empresas, uma vez que o público alvo não precisa instalar aplicativos adicionais caso já possua uma conta na rede social, além de se encontrar em uma interface já conhecida, o que torna a experiência mais amigável (SMUTNY & SCHREIBEROVA, 2020).
Embora a temática possa parecer relativamente nova, aplicações desse tipo já vêm sendo desenvolvidas há algum tempo. Conforme Smutny & Schreiberova (2020), o primeiro chatbot, ELIZA, foi desenvolvido em 1956, seguido por outros exemplos notáveis como ALICE, Claude e Hex, com diferentes propósitos e funcionalidades. Esses primeiros agentes conversacionais, como ELIZA, foram construídos com orientação baseada em regras, em que o sistema analisa palavras-chave na frase inserida pelo interlocutor humano e realiza uma busca em sua base de dados, retornando uma resposta previamente configurada para aquela palavra-chave, em específico (SINGH et al, 2019). Por exemplo, se a mensagem do interlocutor contém as palavras-chave “endereço” ou “telefone”, o bot deverá enviar a resposta contida em um bloco com dados de contato, onde devem constar o endereço, telefone e outras informações similares, conforme determinado pelo desenvolvedor.
Atualmente, o avanço no conhecimento em áreas como aprendizagem de máquina e processamento de linguagem natural (PLN) vêm dando a esses agentes conversacionais uma maior capacidade de compreensão da conversação humana (SINGHT et al, 2019), de maneira que esses sistemas começam a demonstrar, cada vez mais, inteligência artificial de fato. Consequentemente, o modelo baseado em regras tornou-se mais acessível, junto ao surgimento de diversas ferramentas que permitem que indivíduos sem conhecimento específico na área possam produzir seus próprios robôs virtuais, com auxílio de interfaces gráficas intuitivas e amigáveis. Neste trabalho, utilizamos uma
Braz. J. of Develop.,Curitiba, v. 6, n. 11, p.88425-88439 nov. 2020. ISSN 2525-8761 destas ferramentas para criação de um chatbot conectado ao Messenger, com intuito de automatizar algumas informações da página institucional da Unipampa Campus São Gabriel no Facebook.
A iniciativa surgiu em meio à suspensão das atividades presenciais e implantação do trabalho remoto de caráter emergencial devido à pandemia do covid-19, de maneira que todo atendimento anteriormente realizado dentro do espaço físico da universidade e, em alguns casos, mesmo por telefone, ficou praticamente indisponível ou de difícil acesso. Além da redução da quantidade de canais de atendimento, que então passou a concentrar-se quase que exclusivamente aos e-mails, o novo cenário suscitou uma série de dúvidas na comunidade acadêmica e na população gabrielense, provocando aumento na busca por informações, especialmente diante da divulgação de ações realizadas no combate ao coronavírus, como a criação de um laboratório para testes PCR e produção de máscaras faceshield, ambos projetos de pesquisadores do Campus.
Atualmente, a página “Unipampa Campus São Gabriel”, no Facebook, é o único canal oficial do Campus em uma rede social, ainda que haja diversas iniciativas de setores e laboratórios nesta e em outras redes, principalmente com o intuito de divulgação científica. Portanto, além do website institucional e dos endereços de e-mail, este é um dos poucos canais ao qual a população pode recorrer em busca de informações, além de ser a única opção para troca de mensagens instantâneas entre Campus, comunidade acadêmica e comunidade externa. Por conseguinte, acreditamos que o chatbot possa ser capaz de proporcionar respostas mais rápidas para questões frequentemente solicitadas por esses grupos, do que os canais tradicionais já utilizados, como website e e- mail. Essa hipótese se sustenta, primeiramente, porque o agente conversacional é inserido no aplicativo de mensagens instantâneas, que, logicamente, fornece retorno imediato, diferentemente das mensagens enviadas por correio eletrônico. Segundamente, porque disponibiliza opções condensadas em poucos botões que direcionam cada passo, diferentemente do website, que possui uma grande quantidade de itens de menu,submenu, botões e links, tudo em uma mesma página, o que pode fazer com que a busca por qualquer informação demande um pouco mais de tempo. De acordo com Shevat (2017), chatbos que fornecem serviços de suporte inicial ou uma espécie de FAQ (Frequent Asked Questions – Perguntas frequentes) já são comumente utilizados por empresas para responder questões internas e externas, visto que seguem um padrão simples de pergunta/resposta e os questionamentos são, por via de regra, repetitivos. Logo, essas tarefas podem ser supridas por um sistema relativamente simples.
À vista desse contexto, objetivamos, no presente trabalho, analisar os assuntos mais abordados por usuários em mensagens trocadas com a página do Campus dentro da plataforma Facebook, bem como, elaborar conteúdos que contemplem essas solicitações de forma mais ampla possível, entregando-os interativamente a partir de um agente de conversação desenvolvido especificamente para esta proposta, a fim de automatizar processos simples e repetitivos, otimizar o trabalho de servidores e gerar maior satisfação ao público da página.
Braz. J. of Develop.,Curitiba, v. 6, n. 11, p.88425-88439 nov. 2020. ISSN 2525-8761 2 MATERIAL E MÉTODOS
Inicialmente, buscamos analisar qualitativamente as mensagens instantâneas enviadas à página do Campus, a fim de identificar os assuntos mais frequentemente abordados, para então categorizá-los de acordo com a temática principal do tópico abordado. Adicionalmente, consultamos também o FAQ do Campus e da instituição como um todo, sendo essas as bases de dados para a primeira etapa do projeto. Posteriormente, elaboramos conteúdos em forma de mensagens informais, despojadas e com caráter multimídia, com imagens, emoticons e links, para compor a base de “conhecimento” do chatbot. Por fim, considerando a disponibilidade de recursos gratuitos que permitem a criação de chatbots no modelo baseado em regras, optamos por utilizar a ferramenta “ManyChat”, específica para criação de bots para o Messenger, que permite a utilização de fluxos em uma interface gráfica descomplicada. Mediante cadastro na plataforma, disponibilizada online, o desenvolvedor pode criar um agente conversacional a partir de modelos prontos, previamente configurados, fazendo somente as alterações necessárias, ou construí-lo desde o início, se assim preferir. A página disponibiliza, na sessão “automação”, a interface para configuração dos seguintes itens: mensagem de boas-vindas, resposta padrão, menu principal, palavras-chave, sequências e regras, funcionalidades substanciais para que o assistente virtual realize suas tarefas de forma eficaz.
Julgamos pertinente cumprir alguns requisitos referentes à qualidade do software e, para tanto, valemo-nos dos critérios mencionados por Pereira & Díaz (2018), que sugerem que um chatbot deve ser capaz de apresentar os seguintes atributos:
- Suportar comandos básicos como saudações, pedidos de ajuda e encerramento da conversa, ou seja, demonstrar capacidade de responder mensagens como “olá”, “ajuda” ou “cancelar”;
- Prever variações na linguagem de entrada (como gírias ou erros de linguagem ou de digitação); - Exibir variações nas mensagens enviadas (diferentes aspectos nas mensagens ainda que o conteúdo seja o mesmo);
- Disponibilizar a possibilidade de solicitação de assistência humana; - Apresentar eficiência (retorno imediato).
Portanto, para elaboração do chatbot do Campus, buscamos seguir os parâmetros supracitados e utilizar os principais recursos apresentados nos modelos prontos do ManyChat, disponíveis na sessão de automação. Consequentemente, este trabalho possui caráter metodológico descritivo-qualitativo cuja coleta de dados se deu, principalmente, através da análise de mensagens instantâneas trocadas entre usuários e a página “Unipampa Campus São Gabriel” no Facebook, tanto nas interações humano/humano quanto nas interações humano/chatbot. Consideramos, além do conteúdo das conversas, outras informações disponíveis nos logs, como data e horário das mensagens, para observarmos a frequência das solicitações em um comparativo anual. Adicionalmente, buscamos identificar o grupo ao qual o interlocutor pertence, seja comunidade interna (aluno ou servidor da
Braz. J. of Develop.,Curitiba, v. 6, n. 11, p.88425-88439 nov. 2020. ISSN 2525-8761 instituição) ou externa (sem vínculo com a instituição), através de consulta junto ao Sistema de Informações Educacionais (SIE), na secretaria acadêmica do Campus, onde podemos buscar essas informações a partir do nome dos indivíduos. Complementarmente, buscamos identificar quais temáticas são mais frequentemente mencionadas nos FAQs disponíveis no portal da Unipampa e na página do Campus. A partir da análise desses dados, discutimos as contribuições e limitações da proposta.
3 RESULTADOS E DISCUSSÃO
No que se refere ao FAQ do Campus, disponível no website institucional, percebemos que apresenta quatro categorias macro: ingresso, cursos, infraestrutura e concursos. Posteriormente, analisando qualitativamente as mensagens enviadas, via Messenger, à página “Unipampa Campus São Gabriel” no Facebook, constatamos que assuntos relacionados a concursos nunca foram abordados, o que nos levou a ignorar esse tópico na etapa de desenvolvimento de conteúdo das mensagens do chatbot.
Dado o caráter preliminar desta proposta, recentemente implantada e, portanto, em fase inicial, pudemos analisar dados correspondentes às duas primeiras semanas de atuação do assistente virtual, que foi disponibilizado no dia primeiro de julho. Complementarmente, foram analisadas
qualitativamente todas as mensagens da página desde seu momento de criação, ou seja, desde 2018 até o presente momento, totalizando 67 mensagens. Logo após a criação da página, a primeira mensagem, que foi atendida por um humano, obteve um tempo de resposta de 6h e 37min. Na sequência, 9 mensagens foram submetidas à página e os usuários não obtiveram retorno. Posteriormente, ainda no mesmo ano (2018), foi incorporada ao Messenger uma mensagem automática, recurso do próprio Facebook, que buscava informar a indisponibilidade de atendimento através daquele canal, indicando contato via telefone e/ou e-mail. Este método foi utilizado neste primeiro ano da página, durante todo o ano de 2019 e até o final de maio de 2020, período em que totalizamos 41 mensagens “respondidas” através dessa automação.
No período final do mês de maio de 2020, uma servidora foi designada para administrar a página do Campus e, consequentemente, passou a assessorar e atender as demandas provenientes do Messenger. Analisando os registros, percebemos que a partir dessa intervenção, a página respondeu mensagens de 4 indivíduos, com tempo médio de resposta de 3 horas, período que é demasiado longo em uma comunicação assíncrona, proposta inicial da página, mas que pode ser frustrante quando o indivíduo do outro lado da tela busca sincronização e imediatismo. Em resumo, velocidade de informação é altamente demandada atualmente, como necessidade na rotina das pessoas (Wijaya, 2020). De acordo com Shevat (2017): “há um grande incentivo em usar robôs como suporte porque eles normalmente custam menos e são mais rápidos do que humanos em tarefas repetitivas”. Portanto,
Braz. J. of Develop.,Curitiba, v. 6, n. 11, p.88425-88439 nov. 2020. ISSN 2525-8761 propor uma solução automatizada para essas solicitações repetitivas, permite atribuir aos servidores apenas assuntos mais complexos e que necessitem de uma interferência humana, possibilitando que o responsável pela demanda possa delegar o trabalho de fornecer informações simples ao chatbot, dispondo, assim, de mais tempo para realizar outras atividades. Consequentemente, consideramos que a aplicação também é benéfica para a produtividade desses indivíduos e, por conseguinte, para a instituição, como um todo.
Conforme mencionado anteriormente, além do FAQ, categorizamos as mensagens de acordo com as temáticas mais frequentemente abordadas nas conversas registradas no Messenger da página do Campus. A partir desses dados, pudemos perceber que o termo “Ingresso” é o assunto recorrente nas interações entre indivíduos e a página, correspondente a 28,3% de todas as mensagens, desde 2018, seguido por solicitações de suporte à secretaria acadêmica (11,9%), pedidos de divulgação (10,4%) e mensagens cuja temática não pôde ser identificada, que consistem, geralmente, em apenas uma saudação inicial (10,4%). A Figura 1 apresenta um comparativo destas categorias entre os anos 2018, 2019 e 2020.
Figura 1. Gráfico comparativo.
Analisando o conteúdo das conversas, observamos também que a grande maioria das solicitações é feita por pessoas pertencentes à comunidade externa, correspondendo a 73,1%, número que aumentou em 2020, chegando a 86,6%. Ao constatarmos que o contato é feito massivamente por pessoas que não possuem vínculo com a Universidade, julgamos que o chatbot desenvolvido oportuniza uma maior aproximação entre a universidade e a população.
A frequência de mensagens também aumentou ao longo dos anos, desde a criação da página. No primeiro semestre de 2020, a quantidade de interações no Messenger já havia passado a totalidade de mensagens enviadas em todo o ano de 2019. Quanto a isso, levantamos a hipótese de que maior acessibilidade tecnológica, a popularidade dos aplicativos de mensagens, a melhora nos serviços de automação do próprio Facebook, em conjunto com uma maior presença ativa da própria instituição na plataforma através de postagens, podem ser fatores que contribuíram significativamente para esse crescimento. Complementarmente, combina-se a situação global no período atual, visto que o cenário
Braz. J. of Develop.,Curitiba, v. 6, n. 11, p.88425-88439 nov. 2020. ISSN 2525-8761 pandêmico levou a Universidade a suspender as atividades presenciais, aspecto que também pode ter interferido no engrandecimento do número de mensagens, uma vez que o contato in loco e, em alguns casos, por telefone, ficou praticamente indisponível.
Cientes das temáticas mais frequentemente abordadas em conversas com a página do Campus, pudemos determinar o conteúdo base do chatbot e dar início ao desenvolvimento do assistente virtual.
4 DESENVOLVIMENTO E IMPLANTAÇÃO DO AGENTE CONVERSACIONAL
O desenvolvimento deste chatbot inicia-se a partir da configuração de duas mensagens fundamentais: a mensagem de boas-vindas, acionada toda vez que o solicitante estabelece a conversa com uma saudação, desde que esteja inclusa nas palavras-chave (ex: oi, olá, bom dia, boa tarde, etc.) e a resposta padrão, utilizada sempre que o bot não reconhece nenhuma palavra-chave na mensagem do interlocutor. A configuração desta resposta padrão é imprescindível, considerando a enormidade de possíveis diferentes palavras que podem ser inseridas pelo interlocutor e sua indisponibilidade deixaria o solicitante sem qualquer resposta. A figura 2 mostra como funciona esse processo de reconhecimento de palavras-chave:dúvidas na população local, de maneira que optamos por adicionar informações que contemplassem essa demanda. Por conseguinte, o menu inicial apresentado pelo chatbot contém três botões, que dão início ao primeiro fluxo de mensagens. São eles: “seja nosso aluno” onde constam informações sobre formas de ingresso, cursos e assistência estudantil; “Informações Covid-19”, onde esclarecemos sobre as ações que o Campus está realizando no enfrentamento ao vírus; e “contato”, onde disponibilizamos e-mail, endereço e telefone. A Figura 3 apresenta a interação entre o assistente virtual e um indivíduo, mostrando inicialmente a resposta padrão, que retorna quando o agente recebe uma mensagem e não identifica nenhuma palavra- chave e, posteriormente, as informações disponibilizadas quando o interlocutor escolhe a opção “informações Covid-19”, abrindo um submenu com os botões “Testes/Exames” e “Máscaras”. Essas opções, por sua vez, acionam mensagens esclarecendo as ações do Campus dentro dessas categorias.
Braz. J. of Develop.,Curitiba, v. 6, n. 11, p.88425-88439 nov. 2020. ISSN 2525-8761 Observa-se, portanto, que a resposta padrão também contém botões onde estão inseridas outras palavras- chave. Visualmente, esse recurso funciona como um submenu dentro da janela de conversação e foi adicionado à mensagem para guiar o diálogo, pois julgamos essencial orientar o solicitante sobre quais caminhos percorrer, visando maximizar a exploração das informações disponibilizadas e evitar respostas incoerentes por parte do agente. Portanto, a estrutura deste chatbot consiste em fluxos interligados, com objetivo de orientar o usuário quanto às ramificações existentes e as direções possíveis de serem percorridas, tanto para avançar em um determinado assunto, quanto para retornar a um tópico anterior.
Considerando as especificidades identificadas na análise das mensagens, grande parte do conteúdo do assistente virtual abrange informações sobre formas de ingresso, cursos disponíveis, investimento, auxílios e subsídios, além de informações de contato. Entretanto, devido ao período específico em que este projeto foi desenvolvido, ou seja, em meio à pandemia causada pelo coronavírus, as ações de combate realizadas pelo Campus suscitaram algumas
Figura 3. Conversa – Menu principal e submenu “Informações Covid-19”.
Na parte inferior da imagem, é possível perceber outro botão, intitulado “voltar ao início”, que possibilita retornar ao menu principal que, por sua vez, está disponível tanto na resposta padrão quanto na mensagem de boas-vindas. Este botão, foi inserido em todas as mensagens entregues pelo chatbot, para que o interlocutor sempre possa não só avançar, mas também retornar, dentro da estrutura de conversação. Optamos por esta estratégia por considerarmos essencial direcionar os indivíduos em todos os caminhos possíveis nas mensagens, a fim de minimizar interações que deixem o assistente virtual “perdido”, privando o remetente de uma resposta. Dessa forma, podemos garantir uma taxa de retorno de 100%, além de delinear todos os trajetos que podem ser percorridos na conversa, ampliando e facilitando as possibilidades de exploração das informações disponibilizadas.
No que se refere ao desenvolvimento dos menus, a Figura 4 mostra um fluxo dentro da ferramenta utilizada, a plataforma “ManyChat”, referente ao botão “Seja nosso aluno”, onde podemos
Braz. J. of Develop.,Curitiba, v. 6, n. 11, p.88425-88439 nov. 2020. ISSN 2525-8761 observar a mensagem que o chatbot retorna quando essa opção é acionada, abrindo um submenu com três itens: “formas de ingresso”, “cursos” e “investimento”.
Figura 4. Fluxo dentro da plataforma “ManyChat”
Convém destacar que a Unipampa é uma universidade pública, por conseguinte, gratuita. Entretanto, observamos que questionamentos referentes aos valores dos cursos surgiram algumas vezes nas mensagens direcionadas à página (observável na Figura 1), de maneira que julgamos pertinente esclarecer esse aspecto em alguma parte do conteúdo disponibilizado pelo chatbot.
Cada item do submenu supracitado abre outros submenus, em uma espécie de ramificação. O botão “formas de ingresso” encaminha o solicitante ao submenu com os itens “SISU/ENEM”, “Ex Offício” e “Regime Especial de Graduação”. Conforme mencionado anteriormente, ao final do menu, encontra-se o botão “voltar ao início” que abre um novo fluxo de encaminhamento, permitindo impedir que o suporte humano (e humanizado) seja substituído completamente por uma ferramenta tão simples.
Em relação aos parâmetros de qualidade sugeridos por Pereira & Díaz (2018), dispomos, na Tabela 1, a correlação entre os critérios de qualidade previamente mencionados e a forma como está sendo apresentada pelo chatbot. Julgamos que atendemos as especificidades quase que plenamente, uma vez que:
1) estabelecemos variações de linguagem de entrada, em que consideramos gírias comumente utilizadas no âmbito virtual;
2) permitimos solicitação de assistência humana, quando necessário; 3) garantimos eficiência, determinando tempo de resposta de 2s e,
4) definimos comandos básicos para responder saudações e solicitações de ajuda.
Contudo, ficamos aquém quanto à possibilidade de encerramento da conversação e quanto à variação das mensagens de saída, uma vez que disponibilizamos somente uma mensagem para cada tópico ou botão de menu. Entretanto, destacamos, há variações nas formas de apresentação de menu principal, disponível tanto na mensagem de boas-vindas quanto na resposta padrão. Também julgamos que há espaço para aprimoramento do assistente mediante disponibilização de botões para encerrar a
Braz. J. of Develop.,Curitiba, v. 6, n. 11, p.88425-88439 nov. 2020. ISSN 2525-8761 conversação, ainda que todas as mensagens possuam o botão “voltar ao início” anexado, de forma que o usuário solicitante pode ser direcionado a sair daquele bloco. Invariavelmente, esse é um aspecto que deverá ser considerado em um momento de atualização do assistente virtual, que se encontra em constante processo de aperfeiçoamento.
Tabela 1. Parâmetros de qualidade do chatbot
Cabe ressaltar, a respeito do critério “eficiência”, apresentado na Tabela 1, que estipulamos um período de 2 segundos para que o bot responda as mensagens recebidas, ainda que este retorno pudesse ser imediato, mediante recurso disponível no ManyChat (observável previamente na Figura 4). Esse recurso exibe uma pequena animação na janela do usuário, com duração de 2 segundos, que dá a impressão de que o assistente está digitando a mensagem. Acreditamos que esses detalhes tornam a interação mais dinâmica e mais condizente com a realidade de uma conversa humana através da web.
Subsequentemente, no procedimento de análise, categorizamos os dados referentes à origem da resposta disponibilizada pela página, seja ela feita por humano, chatbot, mensagem automática (configurada com recurso de automação do Facebook) ou “sem resposta”, designada para quando o solicitante não obteve nenhum retorno. Observando o gráfico exposto na Figura 5, podemos perceber que, no primeiro ano da página, a maioria das solicitações ficou sem qualquer resposta neste canal, cenário que sofreu alterações consideráveis após a configuração de mensagem automática, que ficou ativa durante todo o ano de 2019 e no primeiro semestre de 2020.
Braz. J. of Develop.,Curitiba, v. 6, n. 11, p.88425-88439 nov. 2020. ISSN 2525-8761 Figura 5. Gráfico comparativo.
De acordo com Pereira & Díaz (2018), nesse tipo de automação, que apenas redireciona a mensagem para um atendente humano, pode acabar por confundir o interlocutor, visto que nem sempre fica claro de que se trata de uma mensagem automática de resposta assíncrona, dando a impressão de que o chatbot apresenta um tempo de resposta demasiado extenso. Destacamos que não foi o caso da mensagem automática configurada pela página do Campus São Gabriel, que informava a indisponibilidade de atendimento através do Messenger e orientava o encaminhamento da demanda por e-mail. Entretanto, não podemos concluir que essa opção seja realmente satisfatória, uma vez que não analisamos o seguimento dessas demandas, ou seja, não sabemos se o solicitante entrou em contato através do endereço de e-mail ou mesmo se, caso afirmativo, este obteve resposta, pois essas bases de dados não foram consultas neste estudo.
O gráfico apresentado na Figura 5 também mostra a implantação do chatbot em 2020, conforme mencionado anteriormente. Na primeira quinzena de julho, período em que tivemos a oportunidade de coletar dados no que tange à atuação do assistente, a página recebeu 6 solicitações através do Messenger, em que percebemos que a temática mais frequentemente abordada tratava das formas de ingresso (50%), conforme esperado, tendo em vista a análise geral das mensagens nos anos anteriores e das categorias apresentadas nos FAQs do Campus e da própria Unipampa. Dentre essas mensagens, apenas uma partiu de indivíduo pertencente à comunidade interna, de forma 83,3% das interações provêm da comunidade externa, seguindo o padrão já observado na Figura 1, onde vê-se que esse grupo é de fato responsável pela maioria dos diálogos via Messenger com a página do Campus.
Diante da análise e discussão dos resultados demonstrados no presente trabalho, consideramos que houve aprimoramento na agilidade da comunicação e na disponibilidade da informação, uma vez que o assistente virtual responde de forma instantânea e está disponível ininterruptamente. O baixo número de solicitações de assistência humana pode representar o suprimento das demandas que surgiram nas conversações e, espera-se, aliado ao retorno imediato, possa engrandecer a satisfação da comunidade com os serviços oferecidos pelo Campus. Evidentemente, devido ao curto espaço de tempo em que o assistente se encontra disponível e que, portanto, os dados obtidos nesta pesquisa
Braz. J. of Develop.,Curitiba, v. 6, n. 11, p.88425-88439 nov. 2020. ISSN 2525-8761 sejam preliminares, julgamos que o chatbot poderá ser mais profundamente estudado no futuro próximo, proposta que enriqueceria esta discussão. Contudo, por hora, apontamos a consecução dos objetivos de desenvolver um agente conversacional para atuar como assistente virtual e atender requisições feitas pelo Messenger, ampliando as possibilidades de canais de comunicação com as comunidades interna e externa e, assim, promovendo melhorias na satisfação dos indivíduos que compõem esses grupos, tão relevantes para a Universidade.
5 CONCLUSÃO
Neste trabalho, apresentamos uma análise sobre as contribuições iniciais de um chatbot, um agente conversacional, atuando como assistente virtual da página “Unipampa Campus São Gabriel” na rede social Facebook, realizando interações através do aplicativo Messenger. É perceptível que se trata essencialmente de um bot para perguntas e respostas, que propõe uma forma mais interativa de apresentar um FAQ. Não temos a pretensão, nesse momento, de utilizá-lo para fins educacionais complexos pois, consideramos, ainda há um longo caminho a ser percorrido para que esse tipo de intervenção apresente um resultado satisfatório na referida Universidade, ou seja, não podemos considera-lo um objeto educacional, ainda que esteja inserido no meio acadêmico.
À vista das possibilidades, consideramos significativas as contribuições do assistente no âmbito do suporte inicial, especialmente à comunidade externa, responsável pela maior parte das solicitações realizadas na plataforma, gerando maior eficiência e aproximando sociedade e universidade. Julgamos a ferramenta benéfica também para a equipe administrativa por trás do atendimento dessas demandas, que pode redirecionar seus esforços para atividades mais complexas. Nesse sentido, esperamos promover satisfação dos indivíduos que têm ou que buscam ter vínculo com a universidade, além de proporcionar estratégias para valorizar o trabalho dos servidores envolvidos, automatizando tarefas repetitivas e contribuindo para a produtividade.
Diante das especificidades da proposta, tão recentemente implementada, percebemos nossas limitações quanto à quantidade de dados disponíveis no que tange à atuação do chatbot, entretanto, essa análise preliminar em conjunto com estudos apresentados na revisão teórica, nos leva a acreditar que o assistente virtual trará significativas contribuições e, especulamos, o desenvolvimento de agentes conversacionais poderá ser ampliado na universidade, perpassando o limite do Campus. Cabe ressaltar que atualizações e aprimoramentos constantes se fazem necessários neste projeto, como em qualquer iniciativa que envolva tecnologia, uma vez que esta evolui aceleradamente. Subsequentemente, nossas próximas ações compreenderão o acréscimo de conteúdo disponibilizado pelo assistente virtual, com intuito de expandir e aprimorar o atendimento aos indivíduos da comunidade interna, como alunos, professores e técnicos administrativos em educação. Outras ações possíveis podem se dar no âmbito de capacitações ofertadas aos servidores que tenham interesse em
Braz. J. of Develop.,Curitiba, v. 6, n. 11, p.88425-88439 nov. 2020. ISSN 2525-8761 aprender a criar e desenvolver um chatbot a partir da mesma ferramenta utilizada neste trabalho, o que permitirá aplicações em outras páginas institucionais e setoriais dentro do Facebook, neste e em outros Campi.
Em conclusão, almejamos que a maior participação, ainda que virtual, através das redes sociais, e a aproximação com a comunidade externa, possibilite a um número maior de indivíduos conhecer e, quem sabe, fazer parte da universidade pública, indo ao encontro dos princípios da criação da própria Unipampa, que tem a proposta de promover o desenvolvimento da região. Esperamos que este trabalho possa contribuir em projetos e estudos que envolvam chatbots em cenários que aperfeiçoem as interações entre pessoas e instituições, humanos e robôs, o físico e o virtual, a universidade e a sociedade.
Braz. J. of Develop.,Curitiba, v. 6, n. 11, p.88425-88439 nov. 2020. ISSN 2525-8761 REFERÊNCIAS
Clement, J. Most popular global mobile messenger apps as of October 2019, based on number of monthly active users. Statista, 2020. Disponível em:
<http://www.statista.com/statistics/258749/most- popular-global-mobile-messenger-apps/>. Acesso em: julho 2020.
Facebook for business. Por que trocar mensagens com as empresas é o novo padrão. Facebook for
business, 2018. Disponível em:
<https://www.facebook.com/business/news/insigh ts/why-messaging-businesses-is-the-new- normal>. Acesso em: julho 2020
Facebook for business. Mudanças para 2020 – a economia dos serviços móveis. Facebook for business, 2017. Disponível em: < https://www.facebook.com/business/news/insight s/shifts-for-2020-mobile-service- economy#differentiators>. Acesso em: julho 2020
Pereira, J.; Díaz, O. A quality analysis of Facebook Messenger’s most popular chatbots. Proceedings of ACM SAC Conference, France, 2018.
Singh, J. et al. Rule-based chatbot for student enquiries. Journal of phisics – conference series, 1228 – 012060, 2019.
Shevat, A. Designing bots – creating conversational experiences. O’Reilly Média, 1 ed. Califórnia, 2017.
Smutny, P.; Schreiberova, P. Chatbots for learning – a review of educational chatbots for the Facebook Messenger. Computers & Education, v. 151, 2020.
Wijaya, H. D. et al. Designing chatbot for college information management, International Journal Information System and Computer Science, v. 4, n. 1, p. 8-13, 2020.
