論文の概要: Effects of Swarm Size Variability on Operator Workload

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.21707v1
• Date: Thu, 23 Apr 2026 14:14:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-24 14:40:06.587858
• Title: Effects of Swarm Size Variability on Operator Workload
• Title（参考訳）: 作業者の作業負荷に及ぼすSwarmサイズ変動の影響
• Authors: William Hunt, Aleksandra Landowska, Horia A. Maior, Sarvapali D. Ramchurn, Mohammad Soorati,
• Abstract要約: 本稿では,Swarmサイズの変化の大きさと方向が演算子負荷に与える影響について検討する。 異なる大きさのドローン群を模擬した監視タスクを用いて2つの実験を行った。 その結果、主観的作業負荷は変化方向と大きさの両方に敏感であるのに対し、主観的作業負荷はSwarmサイズの変化によってほとんど影響を受けないことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.89657396899991
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-world deployments of human--swarm teams depend on balancing operator workload to leverage human strengths without inducing overload. A key challenge is that swarm size is often dynamic: robots may join or leave the mission due to failures or redeployment, causing abrupt workload fluctuations. Understanding how such changes affect human workload and performance is critical for robust human--swarm interaction design. This paper investigates how the magnitude and direction of changes in swarm size influence operator workload. Drawing on the concept of workload history, we test three hypotheses: (1) workload remains elevated following decreases in swarm size, (2) small increases are more manageable than large jumps, and (3) sufficiently large changes override these effects by inducing a cognitive reset. We conducted two studies (N = 34) using a monitoring task with simulated drone swarms of varying sizes. By varying the swarm size between episodes, we measured perceived workload relative to swarm size changes. Results show that objective performance is largely unaffected by small changes in swarm size, while subjective workload is sensitive to both change direction and magnitude. Small increases preserve lower workload, whereas small decreases leave workload elevated, indicating workload residue; large changes in either direction attenuate these effects, suggesting a reset response. These findings offer actionable guidance for managing swarm-size transitions to support operator workload in dynamic human--swarm systems.
• Abstract（参考訳）: 人間-スワムチームの現実的な展開は、オーバーロードを誘発せずに人間の強みを活用するためにオペレーターのワークロードのバランスに依存する。大きな課題は、スワムサイズがしばしばダイナミックであることだ。ロボットは失敗や再デプロイによってミッションに参加または離脱し、突然のワークロードの変動を引き起こす可能性がある。このような変化が人間のワークロードにどのように影響するかを理解することは、人間-スワムの相互作用設計に不可欠である。 本稿では,Swarmサイズの変化の大きさと方向が演算子負荷に与える影響について検討する。 作業負荷履歴の概念に基づいて,(1)スワムサイズの減少に伴って作業負荷が増加し続けること,(2)小さな増加が大きなジャンプよりも管理可能であること,(3)認知的リセットを誘導することによって,これらの効果を十分に大きな変化がオーバーライドできること,の3つの仮説を検証した。 異なる大きさのドローン群を模擬した監視タスクを用いて2つの研究(N = 34)を行った。 エピソードごとのSwarmサイズの変化により,Swarmサイズの変化に対する認識負荷を測定した。 その結果、主観的作業負荷は変化方向と大きさの両方に敏感であるのに対し、主観的作業負荷はSwarmサイズの変化によってほとんど影響を受けないことが判明した。 少ない増加は低い負荷を保ち、小さい減少はワークロードの残留を示唆し、どちらの方向でも大きな変化はこれらの効果を減衰させ、リセット応答を示唆する。 これらの知見は、動的ヒトスワムシステムにおける演算子ワークロードをサポートするために、スワムサイズの遷移を管理するための実用的なガイダンスを提供する。

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