論文の概要: Mining multi-modal communication patterns in interaction with explainable and non-explainable robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14634v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 12:12:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 15:02:26.975028
• Title: Mining multi-modal communication patterns in interaction with explainable and non-explainable robots
• Title（参考訳）: 説明可能・説明不能ロボットとのインタラクションにおけるマルチモーダルコミュニケーションパターンのマイニング
• Authors: Suna Bensch and Amanda Eriksson
• Abstract要約: 説明不能で説明不能なロボットと対話する人間のインタラクションパターンについて検討する。 そこでは20人の人間が説明不能または説明不能のPepperロボットに、ボード上の物体を移動させるように指示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.138120109831448
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate interaction patterns for humans interacting with explainable and non-explainable robots. Non-explainable robots are here robots that do not explain their actions or non-actions, neither do they give any other feedback during interaction, in contrast to explainable robots. We video recorded and analyzed human behavior during a board game, where 20 humans verbally instructed either an explainable or non-explainable Pepper robot to move objects on the board. The transcriptions and annotations of the videos were transformed into transactions for association rule mining. Association rules discovered communication patterns in the interaction between the robots and the humans, and the most interesting rules were also tested with regular chi-square tests. Some statistically significant results are that there is a strong correlation between men and non-explainable robots and women and explainable robots, and that humans mirror some of the robot's modality. Our results also show that it is important to contextualize human interaction patterns, and that this can be easily done using association rules as an investigative tool. The presented results are important when designing robots that should adapt their behavior to become understandable for the interacting humans.
• Abstract（参考訳）: 説明可能で説明不能なロボットと対話する人間のインタラクションパターンについて検討する。 説明不能なロボットは、説明可能なロボットとは対照的に、動作や非動作を説明せず、インタラクション中に他のフィードバックも与えないロボットである。 20人の人間が説明可能なpepperロボットか説明不能なpepperロボットのいずれかにボード上のオブジェクトを移動させるように指示したボードゲーム中に、人間の行動を記録し分析した。 ビデオの転写と注釈は、アソシエーションルールマイニングのためのトランザクションに変換された。 アソシエーション・ルールは、ロボットと人間の相互作用におけるコミュニケーションパターンを発見し、最も興味深いルールは、通常の2乗テストでもテストされた。 統計的に有意な結果は、男性と説明不能なロボットと女性と説明可能なロボットの間に強い相関関係があり、人間がロボットのモダリティの一部を反映しているということである。 また,人間のインタラクションパターンの文脈化が重要であり,関連ルールを調査ツールとして活用することが重要であることも示唆した。 これらの結果は,人間の行動に適応するロボットの設計において重要である。

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