論文の概要: Common (good) practices measuring trust in HRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12182v1
- Date: Mon, 20 Nov 2023 20:52:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 02:57:31.015227
- Title: Common (good) practices measuring trust in HRI
- Title（参考訳）: HRIの信頼を測る一般的な(良い)慣行
- Authors: Patrick Holthaus and Alessandra Rossi
- Abstract要約: ロボットへの信頼は、人々の日常生活にロボットを取り入れるのに欠かせないと広く信じられている。
研究者たちは、人々がロボットをさまざまな方法で信頼する方法を模索してきた。
ほとんどのロボティクス学者は、信頼のレベルが不足すると解脱のリスクが生じることに同意する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.2480439325792
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Trust in robots is widely believed to be imperative for the adoption of
robots into people's daily lives. It is, therefore, understandable that the
literature of the last few decades focuses on measuring how much people trust
robots -- and more generally, any agent - to foster such trust in these
technologies. Researchers have been exploring how people trust robot in
different ways, such as measuring trust on human-robot interactions (HRI) based
on textual descriptions or images without any physical contact, during and
after interacting with the technology. Nevertheless, trust is a complex
behaviour, and it is affected and depends on several factors, including those
related to the interacting agents (e.g. humans, robots, pets), itself (e.g.
capabilities, reliability), the context (e.g. task), and the environment (e.g.
public spaces vs private spaces vs working spaces). In general, most
roboticists agree that insufficient levels of trust lead to a risk of
disengagement while over-trust in technology can cause over-reliance and
inherit dangers, for example, in emergency situations. It is, therefore, very
important that the research community has access to reliable methods to measure
people's trust in robots and technology. In this position paper, we outline
current methods and their strengths, identify (some) weakly covered aspects and
discuss the potential for covering a more comprehensive amount of factors
influencing trust in HRI.
- Abstract（参考訳）: ロボットへの信頼は、人々の日常生活にロボットを取り入れるために欠かせないと広く信じられている。
それゆえ、過去数十年の文献は、これらの技術に対する信頼を育むために、ロボット(そしてより一般的には、あらゆるエージェント)の信頼度を測定することに重点を置いていることは理解できる。
研究者たちは、人間とロボットのインタラクション(hri)に対する信頼度を、物理的な接触なしにテキスト記述や画像に基づいて測定するなど、さまざまな方法でロボットを信頼する方法を模索している。
それでも、信頼は複雑な振る舞いであり、影響を受け、相互作用するエージェント(人間、ロボット、ペットなど)、それ自身(能力、信頼性など)、コンテキスト(タスクなど)、環境(公共空間対プライベートスペース対ワークスペースなど)など、いくつかの要因に依存する。
一般的に、ほとんどのロボット工学者は、信頼の不十分なレベルが離脱のリスクにつながり、テクノロジーの過度な信頼が過度に依存し、例えば緊急状況において危険を継承する可能性があることに同意している。
したがって、研究コミュニティが、ロボットや技術に対する人々の信頼度を測定するための信頼できる方法にアクセスできることが非常に重要である。
本稿では、現状の手法とその強みを概説し、(一部)弱くカバーされた側面を特定し、HRIに対する信頼に影響を及ぼすより包括的な要因をカバーする可能性について論じる。
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