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Contribution Details

Type Master's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Boosting Collaboration
Other Titles Automatically Measuring Meeting Quality Based on Speech Features
Organization Unit
Authors
  • Claudia Vogel
Supervisors
  • André Meyer
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Number of Pages 78
Date 2019
Abstract Text Meetings are a big part of work life. While they are important, meeting participants often perceive them as a waste of time. Attending bad meetings can not only negatively affect the general mood of employees but also lower their job satisfaction. Researchers have looked into an automatic analysis of meeting quality based on features that can be extracted from the speech. However, all of these studies are limited as they often depend on the human coding of events from recorded audio data or on usage of scenario meetings in which each participant is given a specific role. This thesis explores whether it is possible to measure participants' perceived quality of meetings using automatically extractable features of audio recordings from non-scenario meetings. To investigate this, we conducted a multi-day field study in a company based in Germany. The gathered data consists of 25 raw audio recordings from the meetings as well as 78 answers of the post-meeting survey that assesses the perception of meeting quality. We developed an approach to extract speech-related features of a raw audio file which we used to analyze the collected audio recordings. The results of our survey indicate that an open and positive meeting atmosphere and a lively exchange in meetings are both important factors contributing to participants' meeting quality. Results further suggest that the number of speaking turns is the only factor that we captured automatically and that is related to the meeting quality. Nevertheless, we see a potential to increase the meeting quality in the future, either by providing awareness about participant's meeting behavior or by reflecting on the meeting quality over time.
Zusammenfassung Mitarbeiter sind oft frustriert über Meetings und nehmen sie als Zeitverschwendung wahr. Die Teilnahme an schlechten Meetings kann die allgemeine Stimmung der Mitarbeiter negativ beeinflussen. Forscher haben sich mit einer automatischen Analyse der Meetingqualität beschäftigt, die auf Merkmalen basiert, die aus der Sprache extrahiert werden können. Allerdings sind diese Studien begrenzt, da sie oft von der menschlichen Kodierung von Ereignissen aus aufgezeichneten Audiodaten oder von der Verwendung von Szenario-Meetings abhängen, in denen jedem Teilnehmer eine bestimmte Rolle zugewiesen wird. Diese Arbeit untersucht, ob es möglich ist, die von den Teilnehmern wahrgenommene Qualität von Meetings durch automatisch extrahierbare Merkmale von Audioaufnahmen aus nicht szenariobasierten Meetings zu messen. Um dies zu untersuchen, haben wir eine mehrtägige Feldstudie in einem deutschen Unternehmen durchgeführt. Die gesammelten Daten bestehen aus 25 Rohaudioaufnahmen der Meetings sowie 78 Antworten der Umfrage, die nach dem Meeting ausgefüllt wurde und die Wahrnehmung der Meetingqualität ermittelt. Wir haben einen Ansatz entwickelt, um sprachbasierte Merkmale einer Rohaudiodatei zu extrahieren, mit dem wir die gesammelten Audioaufnahmen analysiert haben. Die Ergebnisse unserer Umfrage zeigen, dass eine offene und positive Meeting-Atmosphäre und ein reger Austausch in Meetings wichtige Faktoren sind, die zur wahrgenommenen Meetingqualität der Teilnehmer beitragen. Die Ergebnisse deuten weiterhin darauf hin, dass die Anzahl der Redeanteile mit einer höheren Zufriedenheit der Teilnehmer verbunden ist. Basierend auf unserer Analyse war dieses sprachbasierte Merkmal jedoch das einzige, das mit der Zufriedenheit der Teilnehmer zusammenhing. Dennoch sehen wir eine Möglichkeit, zukünftig die Meetingqualität zu erhöhen, entweder durch die Bewusstseinsbildung über das Meeting-Verhalten der Teilnehmer oder durch die Reflexion der Meetingqualität im Verlauf der Zeit.
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