論文の概要: When Should Robots Intervene? Balancing Engagement and Intrusiveness in Human-Robot Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.21734v1
• Date: Fri, 18 Sep 2026 13:14:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-21 18:40:17.0925
• Title: When Should Robots Intervene? Balancing Engagement and Intrusiveness in Human-Robot Interaction
• Title（参考訳）: ロボットはいつ介入すべきか? 人間とロボットの相互作用におけるエンゲージメントと侵入性のバランスをとる
• Abstract要約: タスク指向設定における効果的なヒューマンロボットインタラクションの設計には、ユーザのエンゲージメントと社会的に許容されるロボット侵入性のバランスを慎重に考慮する必要がある。 ユーザの状態とタスクのコンテキストに基づいて選択的に介入する,連続的エンゲージメント探索型ロボット戦略とコンテキスト認識型戦略の2つのアプローチを比較した。 以上の結果から,高い相互作用頻度は,必ずしもより良いエンゲージメントをもたらすものではないことが示唆された。その代わりに,身体的近接やユーザ努力などの要因の影響を受けながら,認識されたサポートと侵入性の体系的なトレードオフを観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8368949446281575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing effective Human-Robot Interaction in task-oriented settings requires carefully balancing user engagement with socially acceptable levels of robot intrusiveness. In this paper, we examine how different robot intervention strategies shape user experience, interaction dynamics, perceived intrusiveness, and sense of support. We compare two approaches: a continuous engagement-seeking robot strategy, and a context-aware strategy that selectively intervenes based on the user's state and task context. Both approaches rely on multimodal behavioral cues, including body orientation and attentional signals, to guide robot actions. We evaluate these strategies in a user study with 32 participants performing a task in a simulated hospital environment. Our findings show that higher interaction frequency does not necessarily lead to better engagement. Instead, we observe a systematic trade-off between perceived support and intrusiveness, influenced by factors such as physical proximity and user effort. These results provide empirical evidence that effective engagement in HRI depends on adaptive, context-sensitive intervention policies.
• Abstract（参考訳）: タスク指向の環境で効果的なヒューマンロボットインタラクションを設計するには、ユーザのエンゲージメントと社会的に許容できるレベルのロボット侵入とを慎重にバランスする必要がある。 本稿では,異なるロボット介入戦略がユーザエクスペリエンス,インタラクションダイナミクス,侵入感,支援感をいかに形成するかを検討する。 ユーザの状態とタスクのコンテキストに基づいて選択的に介入する,連続的エンゲージメント探索型ロボット戦略とコンテキスト認識型戦略の2つのアプローチを比較した。 どちらのアプローチも、ロボットの動きを導くために、身体の向きや注意信号を含む多モーダルな行動手段に依存している。 模擬病院環境における課題を遂行する32人の被験者を対象に,これらの戦略をユーザスタディで評価した。 以上の結果から,高い相互作用周波数が必ずしもより良好なエンゲージメントをもたらすとは限らないことが示唆された。 その代わり、身体的近接性や利用者の努力などの影響を受けながら、認識された支援と侵入性の体系的なトレードオフを観察する。 これらの結果は、HRIの効果的な関与は適応的で文脈に敏感な介入政策に依存するという実証的な証拠を提供する。

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