让我问你这个问题：语音助手如何获取明确的用户反馈？

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语音助手为用户提供日益多样化的个性化功能。构建这些体验的研究人员和工程师依靠来自用户的各种信号来创建驱动这些体验的机器学习模型。一种信号是原位明确反馈。虽然通过语音助手收集原位明确用户反馈有助于改进和检查底层模型，但从用户角度来看，这可能会破坏整体体验，用户可能不愿回复。然而精心设计可以减轻体验中的摩擦。在本文中，我们探讨了语音助手反馈请求的机会和设计空间。首先，我们提出了四个用于模型评估和改进的显式原位上下文使用类别，这些类别来源于与机器学习从业者的访谈。然后，使用为每个类别生成的现实场景并基于访谈示例，我们进行了一项在线研究来评估多种语音助手设计。我们的结果表明，当语音助手被定位为学习者或协作者时，用户更愿意回复其反馈请求，并且感觉体验不那么具有破坏性。此外，与直接以问题形式询问用户反馈相比，给用户提供如何自主发起反馈的指导可以减少对体验破坏性的感知。基于我们的发现，我们讨论了设计语音助手以获取个性化语音体验用户反馈的影响和潜在未来方向。