論文の概要: Talking Like One of Us: Effects of Using Regional Language in a Humanoid Social Robot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05024v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 13:21:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:55:30.718856
• Title: Talking Like One of Us: Effects of Using Regional Language in a Humanoid Social Robot
• Title（参考訳）: 人型社会ロボットにおける地域言語利用の効果
• Authors: Thomas Sievers, Nele Russwinkel,
• Abstract要約: 標準言語と比較して,非標準/地域言語における音声言語品種の効果について検討する。 本研究では,人間型社会ロボットのPepperと,高ドイツ語と低ドイツ語で答えるロボットを比較した。 その結果,会話の低ドイツ語版では暖かさが著しく高いことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Social robots are becoming more and more perceptible in public service settings. For engaging people in a natural environment a smooth social interaction as well as acceptance by the users are important issues for future successful Human-Robot Interaction (HRI). The type of verbal communication has a special significance here. In this paper we investigate the effects of spoken language varieties of a non-standard/regional language compared to standard language. More precisely we compare a human dialog with a humanoid social robot Pepper where the robot on the one hand is answering in High German and on the other hand in Low German, a regional language that is understood and partly still spoken in the northern parts of Germany. The content of what the robot says remains the same in both variants. We are interested in the effects that these two different ways of robot talk have on human interlocutors who are more or less familiar with Low German in terms of perceived warmth, competence and possible discomfort in conversation against a background of cultural identity. To measure these factors we use the Robotic Social Attributes Scale (RoSAS) on 17 participants with an age ranging from 19 to 61. Our results show that significantly higher warmth is perceived in the Low German version of the conversation.
• Abstract（参考訳）: 公共サービスの設定では、ソーシャルロボットがますます認識されつつある。 自然環境で働く人々にとって、スムーズなソーシャルインタラクションとユーザによる受け入れは、今後成功する人間-ロボットインタラクション(HRI)にとって重要な課題である。 ここでは、言語コミュニケーションのタイプが特に重要である。 本稿では,標準言語と比較して非標準/地域言語における言語品種の影響について検討する。 より正確には、人間のダイアログを人間型社会ロボットのPepperと比較する。一方のロボットは高地ドイツ語で答え、他方の低地ドイツ語で答える。 ロボットが言っている内容はどちらも同じだ。 私たちは、これらの2つの異なるロボットトークの方法が、文化的なアイデンティティの背景に対する会話における温かさ、能力、不快感という観点でローゲルマンによく知っている人間インターロケーターに与える影響に興味を持っている。 これらの要因を測定するために,19歳から61歳までの17名の被験者を対象に,ロボット社会属性尺度(RoSAS)を用いた。 その結果,会話の低ドイツ語版では暖かさが著しく高いことが示唆された。

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