論文の概要: Designing Social Robots for Social-Cognition Training with Autistic Adults
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.18488v1
- Date: Wed, 19 Aug 2026 03:25:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-20 20:13:55.267383
- Title: Designing Social Robots for Social-Cognition Training with Autistic Adults
- Title（参考訳）: 自閉症者を対象とした社会的認知訓練のためのソーシャルロボットの設計
- Abstract要約: 我々は5人の自閉症成人を対象に,オンラインフォーカスグループと共同設計セッションを実施し,社会的認知訓練のためのソーシャルロボットがすべきことを探究した。
得られた言語・視覚データは,反射的主題分析を用いて分析した。
分析の結果、コア設計要件を定義する7つのテーマが得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7820502905172284
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Social robots have been widely explored as tools for autism intervention, yet this literature has focused predominantly on children and has rarely involved autistic adults as active contributors to design. This creates a mismatch between existing systems and the social-cognitive challenges autistic adults actually face in everyday life, including navigating ambiguous interpersonal contexts, managing conversational timing, and interpreting implied emotional meaning. To address this gap, we conducted an online focus group and co-design session with five autistic adults to explore what a social robot for social-cognition training should do, how it should interact, and under what conditions it would be genuinely useful. The 90-minute session combined open discussion with structured co-design activities on a shared digital whiteboard, and the resulting verbal and visual data were analysed using reflexive thematic analysis. The analysis yielded seven themes that define core design requirements: the robot should function as a scaffold rather than a substitute, prioritise authenticity over comfort, provide personalised and user-controlled feedback, accommodate emotional self-awareness gaps, respect privacy and contextual boundaries, support rehearsal for real-world social situations, and remain configurable in identity, form, and expression. Together, the findings suggest that autistic adults envision the robot not as a companion or live social assistant, but as a private, configurable rehearsal partner designed to support independence over time.
- Abstract（参考訳）: 社会ロボットは、自閉症の介入のための道具として広く研究されてきたが、この文献は、主に子供に焦点を当てており、デザインに積極的な貢献者として自閉症の成人を巻き込んだことはめったにない。
これは、既存のシステムと、自閉症の成人が日々の生活の中で実際に直面している社会的認知的課題との間にミスマッチを生じさせ、あいまいな対人関係をナビゲートし、会話のタイミングを管理し、暗黙の感情的意味を解釈する。
このギャップに対処するため、私たちは5人の自閉症成人を対象にオンラインフォーカスグループと共同デザインセッションを実施し、社会的認知トレーニングのためのソーシャルロボットが何をすべきか、どのように相互作用するか、どのような状況で真に有用かを探究した。
90分間のセッションでは、共有デジタルホワイトボード上の構造化された共同設計活動とオープンな議論が組み合わされ、結果として得られた言語と視覚のデータは、反射的テーマ解析を用いて分析された。
ロボットは、代替品ではなく足場として機能し、快適さよりも信頼を優先し、個人化され、ユーザ制御されたフィードバックを提供し、感情的な自己認識のギャップを適応し、プライバシーとコンテキスト境界を尊重し、現実世界の社会的状況に対するリハーサルをサポートし、アイデンティティ、フォーム、表現において構成可能なままである。
この結果は、自閉症の成人が、ロボットを仲間やライブソーシャルアシスタントとしてではなく、時間とともに自立をサポートするように設計された、プライベートで構成可能なリハーサルパートナーとして想定していることを示唆している。
関連論文リスト
- Perception of Social Robots as Communication Partners in Healthcare for Older Adults [0.9172009366241242]
この研究は、社会ロボットが人間に比べて効果的な相互作用パートナーとして機能するかどうか、また「肯定的なプロンプト」がこれらの相互作用を強化することができるかどうかについて論じる。
顔表情データの統合,心拍変動,主観的質問紙によるマルチモーダル分析では,人間とロボットの相互作用の全体的ストレスレベルに有意な差は認められなかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-20T11:38:45Z) - Human vs. NAO: A Computational-Behavioral Framework for Quantifying Social Orienting in Autism and Typical Development [0.6999740786886536]
自閉症スペクトラム障害(ASD)の検出における最も顕著な側面の1つである。
ASDの小児は、頻度の低下、遅延の増加、あるいは非定型的な反応パターンを示すことが多い。
この研究は、社会的な手がかりの源泉とモダリティが、名前呼び出しの文脈における注意のダイナミクスにどのように影響するかを理解することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-24T03:37:28Z) - Developing Social Robots with Empathetic Non-Verbal Cues Using Large
Language Models [2.5489046505746704]
我々は,音声,行動(妊娠),表情,感情の4種類の共感的非言語的手がかりを社会ロボットで設計し,ラベル付けする。
予備的な結果は、ロボットの反応において「喜び」や「リリー」のような穏やかでポジティブな社会的感情の好みや、頻繁にうなずく動作など、異なるパターンが示される。
我々の研究は、言語と非言語の両方が社会的・共感的なロボットを作る上で不可欠な役割を強調し、人間とロボットの相互作用に関する将来の研究の基盤となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-31T08:20:04Z) - Proceeding of the 1st Workshop on Social Robots Personalisation At the
crossroads between engineering and humanities (CONCATENATE) [37.838596863193565]
本ワークショップは,ロボット工学におけるパーソナライゼーションに関する学際的な議論を提起することを目的としている。
異なる分野の研究者を集結させ、パーソナライズのためのガイドラインを提案することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-10T11:11:24Z) - Social Assistive Robotics for Autistic Children [56.524774292536264]
このプロジェクトの目的は、自閉症児と社会ロボットNAOとの相互作用をテストすることである。
このプロジェクトのイノベーティブな側面は、子供のロボットのインタラクションが子供の感情や特定の特徴を熟考することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-25T18:28:19Z) - Co-Located Human-Human Interaction Analysis using Nonverbal Cues: A
Survey [71.43956423427397]
本研究の目的は,非言語的キューと計算手法を同定し,効果的な性能を実現することである。
この調査は、最も広い範囲の社会現象と相互作用設定を巻き込むことによって、相手と異なる。
もっともよく使われる非言語キュー、計算方法、相互作用環境、センシングアプローチは、それぞれマイクとカメラを備えた3,4人で構成される会話活動、ベクターマシンのサポート、ミーティングである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-20T13:37:57Z) - Symbiotic Child Emotional Support with Social Robots and Temporal
Knowledge Graphs [0.0]
我々は,社会ロボット知識グラフ(KG)を用いたリアルタイム感情支援(ES)のための共生フレームワークの開発を提案する。
このフレームワークはどちらも、子どもにESステートメントを提供することで社会ロボットを誘導し、子どもの感情状態や関連する出来事を時間とともに追跡・解釈する専門家を支援する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-26T08:44:31Z) - Data-driven emotional body language generation for social robotics [58.88028813371423]
社会ロボティクスでは、人間型ロボットに感情の身体的表現を生成する能力を与えることで、人間とロボットの相互作用とコラボレーションを改善することができる。
我々は、手作業で設計されたいくつかの身体表現から学習する深層学習データ駆動フレームワークを実装した。
評価実験の結果, 生成した表現の人間同型とアニマシーは手作りの表現と異なる認識が得られなかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-02T09:21:39Z) - Cognitive architecture aided by working-memory for self-supervised
multi-modal humans recognition [54.749127627191655]
人間パートナーを認識する能力は、パーソナライズされた長期的な人間とロボットの相互作用を構築するための重要な社会的スキルです。
ディープラーニングネットワークは最先端の結果を達成し,そのような課題に対処するための適切なツールであることが実証された。
1つの解決策は、ロボットに自己スーパービジョンで直接の感覚データから学習させることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-16T13:50:24Z) - Disambiguating Affective Stimulus Associations for Robot Perception and
Dialogue [67.89143112645556]
知覚された聴覚刺激と感情表現の関連性を学ぶことができるNICOロボットを提供します。
NICOは、感情駆動対話システムの助けを借りて、個人と特定の刺激の両方でこれを行うことができる。
ロボットは、実際のHRIシナリオにおいて、被験者の聴覚刺激の楽しさを判断するために、この情報を利用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-05T20:55:48Z) - Designing Personalized Interaction of a Socially Assistive Robot for
Stroke Rehabilitation Therapy [64.52563354823711]
社会支援ロボットの研究は、神経学的および筋骨格疾患の患者に対する理学療法セッションを増強し、支援する可能性がある。
本稿では,運動の質を予測するために,患者個別の運動の運動特性を動的に選択できる社会支援ロボットのインタラクティブなアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-13T16:12:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。