論文の概要: Designing for Difference: How Human Characteristics Shape Perceptions of Collaborative Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16480v1
- Date: Tue, 22 Jul 2025 11:36:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-23 21:34:14.093676
- Title: Designing for Difference: How Human Characteristics Shape Perceptions of Collaborative Robots
- Title（参考訳）: 違いのためのデザイン:協調ロボットの人間の特徴形状知覚
- Authors: Sabrina Livanec, Laura Londoño, Michael Gorki, Adrian Röfer, Abhinav Valada, Andrea Kiesel,
- Abstract要約: 反社会的ロボット行動は一貫して最低と評価され、高齢者とのコラボレーションはより敏感な評価を導いた。
これらの結果は、人間の特徴と相互作用パラダイムの両方が協調ロボットの受容性に影響を与えることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.095309110037315
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The development of assistive robots for social collaboration raises critical questions about responsible and inclusive design, especially when interacting with individuals from protected groups such as those with disabilities or advanced age. Currently, research is scarce on how participants assess varying robot behaviors in combination with diverse human needs, likely since participants have limited real-world experience with advanced domestic robots. In the current study, we aim to address this gap while using methods that enable participants to assess robot behavior, as well as methods that support meaningful reflection despite limited experience. In an online study, 112 participants (from both experimental and control groups) evaluated 7 videos from a total of 28 variations of human-robot collaboration types. The experimental group first completed a cognitive-affective mapping (CAM) exercise on human-robot collaboration before providing their ratings. Although CAM reflection did not significantly affect overall ratings, it led to more pronounced assessments for certain combinations of robot behavior and human condition. Most importantly, the type of human-robot collaboration influences the assessment. Antisocial robot behavior was consistently rated as the lowest, while collaboration with aged individuals elicited more sensitive evaluations. Scenarios involving object handovers were viewed more positively than those without them. These findings suggest that both human characteristics and interaction paradigms influence the perceived acceptability of collaborative robots, underscoring the importance of prosocial design. They also highlight the potential of reflective methods, such as CAM, to elicit nuanced feedback, supporting the development of user-centered and socially responsible robotic systems tailored to diverse populations.
- Abstract（参考訳）: 社会協力のための補助ロボットの開発は、特に障害や高齢のような保護されたグループからの個人との対話において、責任と包括的デザインに関する批判的な疑問を提起する。
現在、研究は、参加者がさまざまな人間のニーズと組み合わせて様々なロボットの動作を評価する方法に乏しく、それはおそらく、先進的な国内ロボットの実際の経験が限られているためである。
本研究は,ロボットの動作を評価する手法と,限られた経験にもかかわらず有意義な反射をサポートする手法を用いて,このギャップに対処することを目的としている。
オンライン調査では、112人の参加者(実験グループと制御グループの両方)が、合計28種類の人間とロボットのコラボレーションタイプから7つの動画を評価した。
実験グループはまず、人間とロボットのコラボレーションに関する認知-影響マッピング(CAM)演習を完了し、評価を行った。
CAMの反射は全体の評価にはあまり影響を与えなかったが、ロボットの行動と人間の状態の特定の組み合わせについて、より顕著な評価を導いた。
最も重要なことは、人間とロボットのコラボレーションのタイプが評価に影響を与えることである。
反社会的ロボット行動は一貫して最低と評価され、高齢者とのコラボレーションはより敏感な評価を導いた。
オブジェクトハンドオーバに関わるシナリオは、それを持たないシナリオよりも肯定的に見なされた。
これらの結果は、人間の特徴と相互作用のパラダイムが協調ロボットの受容性に影響を与えることを示唆し、社会デザインの重要性を浮き彫りにしている。
彼らはまた、CAMのような反射的手法が、多様な人口に合わせた、ユーザー中心で社会的に責任のあるロボットシステムの開発を支援することで、ニュアンスなフィードバックを引き出す可能性を強調している。
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