論文の概要: Impact of Robot Facial-Audio Expressions on Human Robot Trust Dynamics and Trust Repair

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13981v1
• Date: Tue, 16 Dec 2025 00:40:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.366572
• Title: Impact of Robot Facial-Audio Expressions on Human Robot Trust Dynamics and Trust Repair
• Title（参考訳）: ロボットの顔表情がロボット信頼ダイナミクスと信頼回復に及ぼす影響
• Authors: Hossein Naderi, Alireza Shojaei, Philip Agee, Kereshmeh Afsari, Abiola Akanmu,
• Abstract要約: 本稿では、ロボットのタスクパフォーマンスと結果後の表現的応答が、時間とともに人間の信頼のダイナミクスを形作る方法について考察する。 この研究は、30人の参加者と4人組のプラットフォームを持つ実験室で実施された。 その結果、ロボットの成功は信頼を確実に増加させ、失敗は急激な低下を引き起こし、謝罪に基づく表現は部分的に信頼を回復させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9360071145551068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite recent advances in robotics and human-robot collaboration in the AEC industry, trust has mostly been treated as a static factor, with little guidance on how it changes across events during collaboration. This paper investigates how a robot's task performance and its expressive responses after outcomes shape the dynamics of human trust over time. To this end, we designed a controlled within-subjects study with two construction-inspired tasks, Material Delivery (physical assistance) and Information Gathering (perceptual assistance), and measured trust repeatedly (four times per task) using the 14-item Trust Perception Scale for HRI plus a redelegation choice. The robot produced two multimodal expressions, a "glad" display with a brief confirmation after success, and a "sad" display with an apology and a request for a second chance after failure. The study was conducted in a lab environment with 30 participants and a quadruped platform, and we evaluated trust dynamics and repair across both tasks. Results show that robot success reliably increases trust, failure causes sharp drops, and apology-based expressions partially restores trust (44% recovery in Material Delivery; 38% in Information Gathering). Item-level analysis indicates that recovered trust was driven mostly by interaction and communication factors, with competence recovering partially and autonomy aspects changing least. Additionally, age group and prior attitudes moderated trust dynamics with younger participants showed larger but shorter-lived changes, mid-20s participants exhibited the most durable repair, and older participants showed most conservative dynamics. This work provides a foundation for future efforts that adapt repair strategies to task demands and user profiles to support safe, productive adoption of robots on construction sites.
• Abstract（参考訳）: AEC業界におけるロボット工学と人間ロボットのコラボレーションの最近の進歩にもかかわらず、信頼は主に静的要因として扱われており、コラボレーション中にイベント間でどのように変化するかについてのガイダンスはほとんどない。 本稿では、ロボットのタスクパフォーマンスと結果後の表現的応答が、時間とともに人間の信頼のダイナミクスを形作る方法について考察する。 そこで本研究では, 材料提供(物理支援)と情報収集(知覚支援)の2つのタスクを対象とし, 14項目の信頼知覚尺度を用いて, 繰り返し信頼度(タスク毎の4倍)を測定した。 ロボットは2つのマルチモーダル表現を生成し、成功後、短い確認を伴う「グラッド」ディスプレイと、謝罪と失敗後の2度目のチャンスを求める「サッド」ディスプレイを作成した。 本研究は,30名の参加者と4つのプラットフォームを持つ実験室で実施し,両タスクの信頼性動態と修復性を評価した。 その結果、ロボットの成功は信頼を確実に増加させ、失敗は急降下を引き起こし、謝罪に基づく表現は信頼を部分的に回復させる(材料配信の44%、情報収集の38%)。 項目レベルの分析では、回復された信頼は主に相互作用とコミュニケーション要因によって駆動され、能力は部分的に回復し、自律性は最小限に変化した。 さらに, 年齢群と先行の態度は, 若年者の信頼動態を緩やかに抑制し, 20代半ばの参加者は最も耐久性のある修復を行い, 年長者は最も保守的ダイナミクスを示した。 この研究は、建設現場でのロボットの安全で生産的な採用を支援するために、タスク要求やユーザプロファイルに修復戦略を適用するための将来の取り組みの基礎を提供する。

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