論文の概要: Converging Measures and an Emergent Model: A Meta-Analysis of
Human-Automation Trust Questionnaires
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13799v1
- Date: Fri, 24 Mar 2023 04:42:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-27 15:45:02.285113
- Title: Converging Measures and an Emergent Model: A Meta-Analysis of
Human-Automation Trust Questionnaires
- Title（参考訳）: 収束対策と創発モデル:人間自動信頼アンケートのメタ分析
- Authors: Yosef S. Razin and Karen M. Feigh
- Abstract要約: 我々は、最も頻繁に引用され、最も有効な人間自動および人間ロボット信頼のアンケートを同定する。
本研究では,人間自動信頼の収束モデルを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6853165736531939
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: A significant challenge to measuring human-automation trust is the amount of
construct proliferation, models, and questionnaires with highly variable
validation. However, all agree that trust is a crucial element of technological
acceptance, continued usage, fluency, and teamwork. Herein, we synthesize a
consensus model for trust in human-automation interaction by performing a
meta-analysis of validated and reliable trust survey instruments. To accomplish
this objective, this work identifies the most frequently cited and
best-validated human-automation and human-robot trust questionnaires, as well
as the most well-established factors, which form the dimensions and antecedents
of such trust. To reduce both confusion and construct proliferation, we provide
a detailed mapping of terminology between questionnaires. Furthermore, we
perform a meta-analysis of the regression models that emerged from those
experiments which used multi-factorial survey instruments. Based on this
meta-analysis, we demonstrate a convergent experimentally validated model of
human-automation trust. This convergent model establishes an integrated
framework for future research. It identifies the current boundaries of trust
measurement and where further investigation is necessary. We close by
discussing choosing and designing an appropriate trust survey instrument. By
comparing, mapping, and analyzing well-constructed trust survey instruments, a
consensus structure of trust in human-automation interaction is identified.
Doing so discloses a more complete basis for measuring trust emerges that is
widely applicable. It integrates the academic idea of trust with the
colloquial, common-sense one. Given the increasingly recognized importance of
trust, especially in human-automation interaction, this work leaves us better
positioned to understand and measure it.
- Abstract（参考訳）: 人自動信頼度を測定する上で重要な課題は、高度に可変性のある構成拡散、モデル、アンケートの量である。
しかし、全員が信頼が技術受容、継続的な使用、流動性、チームワークの重要な要素であることに同意する。
そこで本研究では,信頼度・信頼度調査機器のメタ分析を行い,信頼度評価のためのコンセンサスモデルを合成する。
この目的を達成するために、この研究は、最も頻繁に引用され、最も有望な人間自動化と人間ロボット信頼のアンケートと、そのような信頼の次元と先行を形成する最も確立された要因を識別する。
混乱と人口増加を両立させるため,質問紙間の用語の詳細なマッピングを行う。
さらに,多因子サーベイ機器を用いた実験から得られた回帰モデルのメタ分析を行った。
このメタアナリシスに基づいて,人間-自律信頼の実験的検証モデルを示す。
この収束モデルは、将来の研究のための統合フレームワークを確立する。
信頼度測定の現在の境界と、さらなる調査が必要かを特定する。
我々は、適切な信頼調査機器の選択と設計を議論することで締めくくります。
信頼度調査機器の比較,マッピング,分析により,人間-自律相互作用における信頼のコンセンサス構造を同定する。
そうすることで、信頼を測定するためのより完全な基盤が、広く適用できるようになります。
信頼という学問的考えと、口語的で常識的な概念を統合する。
信頼の重要性がますます認識され、特に人間と自律的な相互作用において、この研究は、それを理解し、測定するためのより良い位置を与えてくれます。
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