論文の概要: Cognitive Trust in HRI: "Pay Attention to Me and I'll Trust You Even if You are Wrong"

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09105v1
• Date: Tue, 09 Dec 2025 20:41:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.244582
• Title: Cognitive Trust in HRI: "Pay Attention to Me and I'll Trust You Even if You are Wrong"
• Title（参考訳）: HRIにおける認知的信頼:「私に注意を払って、たとえ間違っているとしてもあなたを信頼する」
• Authors: Adi Manor, Dan Cohen, Ziv Keidar, Avi Parush, Hadas Erel,
• Abstract要約: 近年の研究では、ロボットの注意力のような感情的要因も認知的信頼の構築に重要な役割を果たしていることが示唆されている。 この研究は、認知信頼を形成する2つの要因間の相互作用を探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.65355434862112
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cognitive trust and the belief that a robot is capable of accurately performing tasks, are recognized as central factors in fostering high-quality human-robot interactions. It is well established that performance factors such as the robot's competence and its reliability shape cognitive trust. Recent studies suggest that affective factors, such as robotic attentiveness, also play a role in building cognitive trust. This work explores the interplay between these two factors that shape cognitive trust. Specifically, we evaluated whether different combinations of robotic competence and attentiveness introduce a compensatory mechanism, where one factor compensates for the lack of the other. In the experiment, participants performed a search task with a robotic dog in a 2x2 experimental design that included two factors: competence (high or low) and attentiveness (high or low). The results revealed that high attentiveness can compensate for low competence. Participants who collaborated with a highly attentive robot that performed poorly reported trust levels comparable to those working with a highly competent robot. When the robot did not demonstrate attentiveness, low competence resulted in a substantial decrease in cognitive trust. The findings indicate that building cognitive trust in human-robot interaction may be more complex than previously believed, involving emotional processes that are typically overlooked. We highlight an affective compensatory mechanism that adds a layer to consider alongside traditional competence-based models of cognitive trust.
• Abstract（参考訳）: 認知的信頼と、ロボットが正確にタスクを遂行できるという信念は、高品質な人間とロボットの相互作用を促進する中心的な要因として認識されている。 ロボットの能力や信頼性などの性能要因が認知信頼を形作っていることはよく理解されている。 近年の研究では、ロボットの注意力のような感情的要因も認知的信頼の構築に重要な役割を果たしていることが示唆されている。 この研究は、認知信頼を形成する2つの要因間の相互作用を探求する。 具体的には,ロボット能力と注意力の異なる組み合わせが,一方の要因が他方の欠如を補う補償機構を導入するかどうかを検討した。 実験では、被験者はロボット犬と2×2の実験的なデザインで、能力(高いか低いか)と注意(高いか低いか)の2つの要因を含む探索タスクを実行した。 その結果,高い注意力は低い能力で補うことができた。 高度に注意深いロボットと協力した参加者は、高度に能力のあるロボットと同等の信頼度を報告していない。 ロボットが注意力を示さなかった場合、低い能力は認知的信頼を著しく低下させる結果となった。 この結果は、人間とロボットの相互作用における認知的信頼の構築は、これまで考えられていたよりも複雑であり、通常見過ごされる感情的なプロセスを含んでいることを示唆している。 我々は,従来の認知信頼の能力に基づくモデルと並行して考慮すべきレイヤを追加する,感情的な補償メカニズムを強調した。

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