Wieso eigentlich Alexa?

Author:

Strüver NiklasORCID

Abstract

In diesem Artikel wird der Sprachassistent Alexa vor dem Hintergrund des Plattformökosystems Amazons untersucht. Hierzu werden Elemente der Plattform- und Infrastrukturtheorie verwendet, um die Rolle des Assistenten in Relation zu den anderen Plattformen der Firma zu konzeptualisieren. Diese Betrachtung ermöglicht es Alexa zum einen als Daten-, Entwicklungs- und Testinfrastruktur von Künstlicher Intelligenz für Amazon und zum anderen als Komfort-Infrastruktur für Nutzer:innen zu betrachten. Um das Wechselverhältnis dieser beiden Rollen nachzuvollziehen, wird ein iteratives Modell entwickelt, welches den Entwicklungsprozess von Alexa als Technologiekomplex nachvollzieht. Die Erkenntnisse, die in der Genese dieses Modells gewonnen werden können, eignen sich dazu den Sprachassistenten als Plattform und Infrastruktur im Plattformökosystem Amazons zu situieren und herauszuarbeiten, welchen Nutzen der Assistent für Amazon haben kann. Dieses letzte Argument trägt zur Weiterentwicklung des theoretischen Instrumentariums zur Betrachtung von Plattformen bei, als dass es diese als wandelbare relationale Infrastrukturen in einem Plattformökosystem begreift, deren Rollen sich im Laufe der kontinuierlichen Entwicklung verändert.

Funder

Deutsche Forschungsgemeinschaft

Publisher

Staats- und Universitatsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky

Subject

General Medicine

Reference88 articles.

1. Amazon. (2019). Fire TV Stick mit Alexa-Sprachfernbedienung: Amazon.de: Amazon Devices. Zugriff am 2.8.2020. Verfügbar unter: https://www.amazon.de/dp/B07PVCVBN7

2. Amazon. (2022). Q3 Earnings. Zugriff am 2.3.2023. Verfügbar unter: https://s2.q4cdn.com/299287126/files/doc_financials/2022/q3/Q3-2022-Amazon-Earnings-Release.pdf

3. Amazon. (2023). Alexa Smart Properties. Amazon (Alexa). Zugriff am 3.4.2023. Verfügbar unter: https://web.archive.org/web/20230316112724/https://developer.amazon.com/en-US/alexa/alexa-smart-properties

4. Amazon.com. (2023). Amazon.com, Inc (AMZN) Q1 2023 Earnings Call Transcript. Zugriff am 2.5.2023. Verfügbar unter: https://web.archive.org/web/20230504000054/https://seekingalpha.com/article/4597544-amazon-com-inc-amzn-q1-2023-earnings-call-transcript

5. Ammari, T., Kaye, J., Tsai, J. Y. & Bentley, F. (2019). Music, Search, and IoT: How People (Really) Use Voice Assistants. ACM Transactions on Computer-Human Interaction, 26(3), 1–28. https://doi.org/10.1145/3311956

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