Прийом на роботу: Прийняття на роботу: порядок оформлення

Содержание

Прийом на роботу в Бухгалтерія 2.0

R 2 ‘s, мы провели иерархическую множественную регрессию с использованием SPSS, поскольку SmartPLS не предлагает такой тест.Иерархический множественный регрессионный анализ представляет собой основу для сравнения моделей, а не статистический метод. Этот анализ эффективен при сравнении множественных регрессионных моделей путем оценки изменений в R 2 и их значимости. Он определяет, является ли приращение (или уменьшение) значения R 2 для зависимой переменной (например, Attitude) статистически значимым после включения нового набора независимых переменных (мы назвали его моделью 2) в исходный набор. независимых переменных (мы назвали это моделью 1) [102, 103].Этот анализ проводился в более ранних исследованиях путем расширения TAM [20] с помощью оценки характеристик робота для прогнозирования принятия робота [104] и расширения TRA [63] с ключевым детерминантом из TPB [105] при определении намерения работать с социальным сообществом. робот [106].

Чтобы сравнить изменения Attitude от TAM и PRAM, мы запустили иерархическую множественную регрессию с Attitude в качестве зависимой переменной, полезности, и Ease в качестве независимых переменных для первой модели (на основе TAM) помимо . Убеждения и Оцените как дополнительные независимые переменные для второй модели (на основе PRAM).Результаты показали, что добавление Beliefs и Enjoy (модель 2) привело к статистически значимому увеличению R 2 на 9,5%, F (2, 73) = 8,02, p <0,001 . Полная модель Полезность , Легкость , Убеждения и Наслаждайтесь для прогнозирования Отношение было статистически значимым, R 2 = 0,58, F (4, 73) = 25,18, p <0.001.

Мы провели еще одну иерархическую множественную регрессию, чтобы определить, улучшило ли добавление Enjoy и Liking прогноз Intentions (модель 2) по сравнению с Attitude и Usefulness (модель 1). В результате добавление Enjoy и Liking к прогнозу Intentions (модель 2) привело к статистически значимому увеличению R 2 из 2.9%, F (2, 73) = 4,20, p <0,05. Полная модель Enjoy , Liking , Attitude и Полезность для прогнозирования намерений была статистически значимой, R 2 = 0,75, F (4, 73) = 54,81, p < 0,001.

Таким образом, эти иерархические множественные регрессии ясно продемонстрировали, что социальные реакции, убеждений при прогнозировании отношения и лайков при прогнозировании намерений , увеличили предсказательную силу в объяснении принятия убедительного робота, как продемонстрировано PRAM.

Границы | Готовы ли будущие психологи принять и использовать роботов-гуманоидов в своей практике? Перспектива итальянских и английских студентов

Введение

Социально-вспомогательный робот (SAR) — это быстро развивающаяся технология, которая возникла на стыке социальной робототехники и вспомогательной робототехники и включает в себя роботов, которые предназначены для поддержки повседневной жизни людей посредством расширенного социального взаимодействия (Feil-Seifer and Matarić, 2009 ). Такие роботы предназначены для помощи людям посредством расширенного взаимодействия, обусловленного потребностями пользователей (например,g., общение, физиотерапия, повседневная помощь, обучение) через мультимодальные интерфейсы (речь, графические жесты и устройства ввода) (Feil-Seifer and Matarić, 2011). Таким образом, эти социально способные роботы могут помочь в повседневной деятельности человека, начиная от обучения пожилого человека физическим упражнениям, помогая учителям рассказывать заранее записанные сказки детям дошкольного возраста (Conti et al., 2019), обучая второму языку. (Alemi et al., 2014), направляя посетителей в музеи (Yousuf et al., 2012; Фасола и Матарич, 2013), а также поддержка родителей в домашнем обучении (Хан и др., 2005).

Учитывая повышенный интерес к образованию и уходу за людьми, в последние годы был проделан большой объем работы, связанной с приемлемостью роботов в качестве посредников между помощью пожилым людям и домашними технологиями (De Ruyter and Aarts, 2004; Mayer and Panek, 2014) , способный оказывать помощь диабетикам (Looije et al., 2006), выполняющий роль ассистента преподавателя (You et al., 2006), проведения исследований проактивного поведения, измерения артериального давления (Kuo et al., 2009) и мотивации пользователей к выполнению физических упражнений (Klamer and Ben Allouch, 2010; Heerink, 2011).

Несмотря на успешные научные эксперименты и увеличение количества положительных доказательств и приложений, кажется, что большинство людей по-прежнему скептически или даже против использования роботов в реальных условиях. В недавнем европейском опросе (Европейская комиссия, 2017) только 26% респондентов были довольны «, имея робота для оказания услуг и общения с немощными или пожилыми людьми » или «, когда им была сделана медицинская операция с помощью робота. .”

Одной из областей, в которой это несоответствие более актуально, является область психологической практики (Diehl et al., 2012) у детей и пожилых людей. Исследования SAR успешно продемонстрировали терапевтические преимущества такого использования в клинической психологии и психологии здоровья детей с нарушениями развития и детей с расстройствами аутистического спектра (Robins et al., 2005; Kim et al., 2012; Scassellati et al., 2012; Conti et al., 2018; Richardson, 2018), а также для улучшения социальных навыков во время длительного домашнего вмешательства (Scassellati et al., 2018). Недавно Taheri et al. (2019) сообщили о скептицизме терапевтов по поводу использования робота-помощника с помощью обучения музыке. Результаты недавнего европейского проекта (Cao et al., 2019) показали, что Robot-Enhanced Therapy является многообещающим подходом, который может быть столь же эффективным, как и классические вмешательства, для большого разнообразия результатов для детей с РАС. Однако авторы пришли к выводу, что немногие участники могут извлечь выгоду из системы, разработанной в рамках проекта (Cao et al., 2019).

Приложение

Socially Assistive Robot также было успешно продемонстрировано в оказании помощи в санитарном просвещении детей с диабетом (Looije et al., 2006; Blanson Henkemans et al., 2013). Точно так же он помог пожилым людям, страдающим различными неврологическими и психическими заболеваниями (Rabbitt et al., 2015). Эти данные побудили ученых рекомендовать стабильную интеграцию взаимодействия человека и робота (HRI) в психологическое здравоохранение (Iroju et al., 2017). Хотя в предыдущей работе мы сообщали, что итальянские опытные специалисты-практики продемонстрировали в целом положительное отношение к использованию таких роботов, практикующие все еще скептически относятся к вспомогательному роботу как к дорогостоящему и ограниченному инструменту (Conti et al., 2017c). Scassellati et al. (2012) предположили, что это могло быть связано с ограниченным участием реальных практиков в разработке приложений SAR.

Для дальнейшего анализа мнения психологов и разработки более подходящих приложений в этой работе мы расширили предыдущее исследование (Conti et al., 2017c), сосредоточив внимание на студентах-психологах и выполнив кросс-культурный анализ восприятия гуманоидного робота как инструмент для их будущей практики. Мы ценили мнение студентов, потому что они, скорее всего, действительно выиграют от текущего исследования, т.е., они будут практикующими психологами, когда существующие прототипы станут коммерчески доступными и будут сертифицированы для клинического использования.

Предпосылки и гипотезы

Форма представления возможностей роботов

Причины несоответствия между преимуществами, продемонстрированными исследованиями, и восприятием и отношением людей к роботам обсуждались (например, Moon et al., 2012; Coeckelbergh et al., 2015). Однако европейский опрос (European Commission, 2017) также сообщает, что подавляющее большинство респондентов (85%) никогда не использовали настоящего робота, и только 47% « слышали, читали или видели что-то об искусственном интеллекте за последние 12 лет. месяцев .Но те, кто недавно узнал о робототехнике, были « более склонны к положительному мнению » (Европейская комиссия, 2017). Таким образом, мы предполагаем, что люди обеспокоены социальным использованием роботов, потому что они в основном не знакомы с этой концепцией.

По этой причине мы решили сосредоточиться на том, как представлены роботы, так как это может частично объяснить разницу в восприятии между исследователями и общественным мнением. На сегодняшний день ожидания SAR сформировались, в частности, в основных средствах массовой информации (например, в СМИ).g., книги, Интернет и фильмы) в основном с вымышленными сценариями, а не с живыми взаимодействиями с физически присутствующими роботами (Haring et al., 2014). Некоторые исследования показали, что предыдущее воздействие через средства массовой информации или личный интерактивный опыт с роботами может сыграть важную роль в определении возможных различий в отношении (Broadbent et al., 2009). Например, Goetz et al. (2003) и Lohse et al. (2008) представили фотографии или видео роботов, но реального взаимодействия между участниками и роботами не произошло.Участники высказали довольно разные идеи о приложении роботов, и каждое приложение было описано в определенном контексте. Авторы подчеркнули, что восприятие людьми соответствующих задач для робота могло бы быть другим, если бы робот взаимодействовал с ними в реальном мире. Однако Xu et al. (2015) исследовали влияние показа видео в онлайн-обзоре на восприятие потребителей и решения о покупке продуктов и продемонстрировали, что видео как формат оказывает значительное положительное влияние на восприятие потребителей и их намерения совершить покупку, а также увеличивает восприятие полезности / полезности. полезность.

Кроме того, в других исследованиях было показано, что физическое присутствие робота во время взаимодействия играет значительную положительную роль в том, как люди воспринимают робота (Bainbridge et al., 2011; Krogsager et al., 2014). Bainbridge et al. (2011) исследовали три условия по отдельности: физического , видео в реальном времени и расширенного видео . В физическом состоянии участники выполняли задание в одной комнате с роботом. В условиях живого видео участники взаимодействовали с живым видео-потоком робота, отображаемым на мониторе.В условиях расширенного видео участники взаимодействовали с двумя мониторами, один из которых работал с режимом видео в реальном времени, а другой — с видео, показываемым роботом. Исследователи пришли к выводу, что участники оценили взаимодействие с физически присутствующим роботом более положительно и как более естественное, чем с роботом, отображаемым на видео, предполагая, что взаимодействие человека с физически присутствующим роботом происходит лучше (Bainbridge et al., 2011). В другом исследовании авторы рассмотрели использование кивков головой в общении и сравнили использование виртуальных агентов и физически присутствующего гуманоидного робота (NAO), сделав вывод, что физический робот оказывает большее влияние на пользователя, чем виртуальный агент (Krogsager et al. ., 2014).

Мы решили включить видео вместе с физическим опытом, чтобы проверить эффект стандартизированного представления возможных приложений и оценить влияние этого мультимедийного опыта на их восприятие робота.

По этой причине мы проверили следующую гипотезу:

h2 : Дополнительная видеопрезентация положительно влияет на воспринимаемую полезность (PU) и намерение использовать (ITU) робота.

Культурное наследие

Культура относится к набору общих норм, ценностей и моделей ориентации, которые влияют на поведение людей в группах или коллективах, таких как нации, организации и команды (Hofstede and Hofstede, 2001; Straub et al., 2002).

Межкультурные различия были исследованы во многих дисциплинах, и область HRI не исключение. Поэтому считается, что культурный фон также может влиять на то, как люди воспринимают роботов.

Результаты должны быть полезны при разработке сервисных роботов, которые будут работать в разных культурах. В недавнем исследовании HRI было изучено, в частности, как культурные особенности влияют на реакцию людей и восприятие роботов, а также для определения надлежащего внешнего вида для конкретных задач в межкультурном контексте (Li et al., 2010; Шахид и др., 2014; Haring et al., 2016). Работа, в которой изучались культурные различия в принятии роботизированных услуг, была сосредоточена на западном и восточном происхождении, поскольку существует стереотип, согласно которому азиатские (например, конфуцианские, юго-восточноазиатские) люди воспринимают роботов более позитивно, чем люди из западного происхождения (например, англичане, Нордический и германский). Однако это обсуждается в научном сообществе: некоторые авторы указывают, что это не обязательно так (MacDorman et al., 2009; Haring et al., 2014, 2016), в то время как другие сообщают, что азиатские и западные люди по-разному воспринимают роботов в отношении анимации, интеллекта и безопасности (Haring et al., 2015).

Очень немногие исследователи изучали различия между итальянской и британской культурами, которые часто без различия группируются в западный блок, даже если они принадлежат к двум разным культурным кластерам, Латинской Европе и Англо, как недавно было подчеркнуто в исследовании GLOBE (House et al. др., 2004).

Более того, системы образования Италии и Соединенного Королевства различаются, при этом общая система образования Италии теоретически ориентирована и ориентирована на учителя с использованием дидактического метода обучения (Cangelosi, 2012), а учащиеся должны составить портфолио практические навыки позже, непосредственно перед или после окончания учебы; в то время как в системе Соединенного Королевства обучение с самого начала сосредоточено на практических занятиях и экспериментальном обучении, где ожидается, что студенты приобретут необходимые навыки, чтобы иметь прямой доступ к квалифицированной работе в Соединенном Королевстве (Light et al., 2009; Земля, 2010).

Следовательно, по этим причинам мы проверили следующую гипотезу:

h3 : Воспринимаемая полезность (PU) и намерение использовать (ITU) робота в будущей профессии различаются между английскими и итальянскими студентами-психологами.

Материалы и методы

Участники

В наших экспериментальных сессиях приняли участие 158 студентов MPsych, состоящих из итальянских студентов ( n = 80, мужчины = 6, женщины = 74, M-возраст = 25.1 год, диапазон = 22–30, SD = 2,17), набранных в Университете Катании и британско-английских студентов ( n = 78, мужчины = 16, женщины = 62, M-возраст = 20,6 лет, диапазон = 19 –30, SD = 2,21) принят на работу в Плимутском университете. Гендерный дисбаланс отражает то, что на большинстве курсов по психологии доля женщин составляет более 80%.

Студентам, изучающим английский язык, был предоставлен один учебный кредит за посещение. Все участники, которых мы включили, ранее не имели опыта взаимодействия с социальными роботизированными платформами, и использование роботов ранее им не представлялось в качестве инструмента для их профессиональной практики.

И английские, и итальянские студенты были приглашены принять участие в одном из восьми групповых занятий (4 + 4) с участием около 20 человек, и они случайным образом посетили либо устное занятие ( n = 92: Италия = 57, Великобритания = 35) или устная и видео презентация ( n = 66: Италия = 23, Великобритания = 43). Посещаемость этих сессий была неравномерной: одни группы были крупнее других, потому что участие было добровольным. Студенты не знали заранее, какой формат презентации будет проводиться.

Этическое одобрение было получено соответствующими советами университетов в Плимуте и Катании. Информированное согласие на участие и использование данных для научных исследований было получено от всех участников до начала исследования. Методы были выполнены в соответствии с соответствующими руководящими принципами и правилами для людей.

Анкета

В этом исследовании мы использовали и адаптировали анкету, предложенную Heerink et al. (2009), который широко использовался в исследованиях SAR и был признан очень надежным в нескольких предыдущих исследованиях (среди прочих: De Ruyter et al., 2005; Looije et al., 2006; Heerink et al., 2010; де Грааф и Бен Аллуш, 2013 год; Фридин, Белокопытов, 2014; Conti et al., 2015a, 2017a; Di Nuovo et al., 2018a). Анкета основана на единой теории принятия и использования технологий (UTAUT), разработанной Venkatesh et al. (2003). Исходная модель UTAUT (Venkatesh et al., 2003) была протестирована на межкультурном уровне в Чехии, Греции, Индии, Малайзии, Новой Зеландии, Саудовской Аравии, Южной Африке, Великобритании и США (Li et al., 2010). Авторы (Li et al., 2010) показывают, что используемая ими часть анкеты UTAUT может измерять влияние национальной культуры. На основании этого они пришли к выводу, что модель UTAUT надежна и применима в разных странах и культурах.

Конструкции, представленные несколькими вопросами, и баллы за конструкции могут быть сопоставлены и взаимосвязаны. В частности:

• ANX — Беспокойство при восприятии роботов: вызывает тревожные или эмоциональные реакции при использовании робота;

• ATT — Отношение к их использованию: положительные или отрицательные чувства по поводу применения технологии;

• FC — Условия, способствующие их использованию: объективные факторы окружающей среды, облегчающие использование робота;

• ITU — Intention To Use: откровенное намерение использовать робота в течение более длительного периода времени;

• PAD — Воспринимаемая адаптируемость: воспринимаемая способность робота адаптироваться к меняющимся потребностям пользователя;

• PENJ — Воспринимаемое удовольствие: чувство радости или удовольствия, которое пользователь испытывает при использовании робота;

• PS — Восприятие общительности: воспринимаемая способность робота к общительному поведению;

• PU — Воспринимаемая полезность: степень, в которой человек считает, что использование системы улучшит его или ее повседневную деятельность;

• SI — Социальное влияние: восприятие пользователем того, что важные для него люди думают о нем, использующем робота;

• SP — Social Presence: ощущение социального объекта при взаимодействии с роботом;

• TRU — Доверие: уверенность в том, что робот может работать с личной честностью и надежностью.

Для целей этой работы мы изменили вопрос 6, в котором слово «жизнь» было заменено на «будущая работа» в обеих языковых версиях, и мы не упоминали робота iCat (поскольку это была протестированная роботизированная платформа. в исходной анкете). Чтобы провести межкультурное сравнение, мы перевели исходный английский вопросник UTAUT (Heerink et al., 2009) на итальянский, а затем снова на английский, чтобы гарантировать эквивалентность перевода (Brislin, 1970). Адаптированная версия была передана итальянским студентам.Мы протестировали анкету с четырьмя студентами английского и итальянского университетов, чтобы подтвердить ясность инструкций, формулировку вопросов и получить любые комментарии для выявления потенциальных проблем. Эти версии ранее использовались в предварительной работе (Conti et al., 2015a), где они показали возможность различать итальянских и английских студентов.

Пункты анкеты перечислены в Приложении.

Роботизированная платформа-гуманоид NAO

Используемая роботизированная платформа представляет собой гуманоидный робот NAO высотой 58 см (Gouaillier et al., 2009) весом 4,3 кг, предоставленный производителем роботов Softbank Robotics. Робот NAO выглядит как игрушка и имеет 25 степеней свободы (четыре сустава для каждой руки; два для каждой руки; пять для каждой ноги; два для головы и один для управления бедрами), что позволяет ему выполнять различные движения. Этот робот может обнаруживать лица и реагировать на зрительный контакт, соответствующим образом поворачивая голову. Он также может изменять цвет светодиодов в контуре глаз, чтобы имитировать эмоции, и может собирать много информации об окружающей среде с помощью датчиков и микрофонов.Робот NAO первым начал использовать роботизированные игрушки в качестве терапевтических и образовательных помощников и широко используется в SAR (Shamsuddin et al., 2012; Kim et al., 2013; Di Nuovo et al., 2018b), особенно в исследованиях приемлемости ( например, de Graaf and Ben Allouch, 2013; Kim et al., 2013). Чтобы запрограммировать поведение NAO, мы использовали Choregraphe , среду разработки, предоставленную производителем роботов (Pot et al., 2009). Используя Choregraphe , мы разработали набор предварительно запрограммированных поведений, позволяющих роботу взаимодействовать с участниками, и установили их в памяти NAO.

Экспериментальная процедура

Эксперимент состоял из двух сессий: интерактивной и анкетной. Каждый сеанс длился около 30 мин. Процедура эксперимента была одинаковой для всех участников, за исключением фазы презентации. Подробности экспериментальной процедуры приведены в дополнительных материалах.

Интерактивная сессия

В аудиториях было хорошее освещение и не было шума. Студенты могли свободно входить в комнату и наблюдать за роботом NAO, сидящим на столе или передвигающимся по полу.В комнате присутствовали два исследователя. Один исследователь всегда был рядом с роботом, объясняя его особенности и приступая к действиям. Другой исследователь проверял датчики робота (например, камеры, аккумулятор), чтобы проверить все параметры и действовать в случае технических проблем. Интерактивная сессия состояла из трех этапов.

Фаза прогрева

Робот NAO был помещен в середину стола, чтобы все участники были хорошо видны.

Этап презентации

Один из исследователей кратко объяснил масштабы исследования и представил робота NAO.Затем следовало либо:

• Устная презентация: она состояла примерно из 6 минут устной презентации, представляя робота, способ его программирования и приводя примеры недавних исследований в психологической профессии (то же самое, что и видео-презентация ниже). Докладчик всегда был одним и тем же человеком для обеих групп, он был опытным исследователем в области применения технологий в психологии, и у него был обширный послужной список устных презентаций и преподавания студентам университетов как в Италии, так и в Соединенном Королевстве.

• Видеопрезентация, т. Е. 6-минутное видео, показывающее реальные примеры возможных применений робота NAO в различных контекстах, например, в школе с детьми (Conti et al., 2017b, 2019), в терапевтическом лечении дети с ограниченными интеллектуальными возможностями (Conti et al., 2015b), а также в больнице с детьми (Beran et al., 2013) и пожилыми людьми (Sarabia et al., 2018). Во избежание языковых барьеров в видео не было аудио, а были субтитры на местном языке.

Содержание устной презентации было согласовано с содержанием видеопрезентации, чтобы дать одинаковую информацию всем учащимся.Докладчик строго следовал сценарию, созданному методом обратного перевода. Обе презентации честно рассказывали о сильных и слабых сторонах робота.

NAO Interactive Live and Game Phase

Участвовали все участники. Робот NAO был включен для выполнения приветствия и приветствия плюс пять действий. После того, как робот NAO поприветствовал участников, он танцевал, демонстрируя гармонию своих движений. На первом занятии робот NAO был переведен в «автономный режим жизни», когда ученики задавали вопросы, на которые робот должен был ответить.У студентов был список возможных вопросов, и они, в свою очередь, разговаривали с роботом, проверяя его способности распознавания речи. Темы были разнообразными: вопросы, касающиеся робота, такие как пол, настроение, распознавание навыков, погода и т. Д. Затем робот предложил интерактивную игру по распознаванию изображений. Листы с напечатанными изображениями помещались на стол, который выбирал случайный доброволец и показывал роботу, когда ему задавали такие вопросы, как «Покажи мне дерево» или «Я хотел бы увидеть звезду». Игра повторялась несколько раз, чтобы позволить как можно большему количеству участников лично взаимодействовать с роботом.Эта часть эксперимента представлена ​​на рисунке 1. Третье действие заключалось в демонстрации способности исследовательской мобильности; NAO опознала красный шар, которым волонтеры помахали перед ним, и проследила за ним. В четвертом упражнении НАО попросило передать ему в руку какой-либо предмет. Затем он схватил объект, но вернул его, сказав, что объект не интересен. Последним мероприятием была исследовательская игра, в которой робота помещали на пол в режиме ходьбы на 5 минут. Затем робот прошел по комнате среди участников, отвечая на команды, данные студентами относительно направления (вперед, назад, поворот налево и направо), в котором должен двигаться робот.

Рис. 1. Студенты смотрят видео слева (A) , робот NAO играет со студентами справа (B) .

Мероприятия были отобраны так, чтобы быть репрезентативными для тех, которые обычно используются в приложениях клинической и педагогической психологии, особенно тех, которые включены в презентации.

Все наблюдатели находились на одинаковом расстоянии от робота во время сеанса взаимодействия и демонстрировали активное участие во время интерактивной игры.Наконец, робот поблагодарил участников за участие и за их участие. Во время интерактивного живого и игрового этапа студенты могли запросить у исследователей пояснения, но только о взаимодействии с роботом NAO и представленными приложениями, чтобы избежать различий между группами. Это снижает вероятность недопонимания и делает восприятие учащимися более однородным.

Анкетная сессия

Во второй части эксперимента участников попросили заполнить анкету и оценить, насколько они согласны / не согласны с утверждениями анкеты как будущий психолог.Анкета была анонимной, за исключением некоторых общих деталей, таких как пол, возраст и национальность. Участники указали свой уровень согласия с 36 утверждениями, сгруппированными в 11 конструктов по пятибалльной шкале Лайкерта, включая вербальные якоря: « полностью не согласен, » (1) — « не согласен, » (2) — « ни согласен, ни не согласен» (3) — « согласен » (4) — « полностью согласен » (5). В конце было проведено заключительное обсуждение, чтобы позволить студентам выразить свои мысли и расспросить студентов о процедуре и цели исследования.

Анализ данных и результаты

Анализ данных

Для каждого участника мы подсчитали средние баллы по пунктам, которые составляли каждую из одиннадцати конструкций вопросника UTAUT, например, оценка ANX — это среднее значение оценок ANX1, ANX2, ANX3 и ANX4.

Статистический анализ включал многомерную общую линейную модель для сравнения средних значений одиннадцати построений с национальностью (английский или итальянский) и типом презентации (устное или устное).видео) между предметными факторами, чтобы проверить влияние культуры и способа презентации.

Мы выполнили t -тест сравнения баллов конструктов анкеты на равенство групповых средних средних баллов и процента участников с положительным или отрицательным восприятием. Положительное восприятие согласия (POS) участника для данной конструкции предполагается, когда средний балл больше 3, в то время как отрицательное восприятие неприятности (NEG) дается, когда средний балл меньше 3.В противном случае восприятие считается нейтральным.

Кроме того, мы проверили способность конструкций UTAUT и компонентов анкеты выявить страну участников путем создания классификатора дерева решений из конструкций и поэтапного дискриминантного анализа отдельных пунктов. Эти анализы применялись для уменьшения переменных и выявления тех конструкций или утверждений анкеты, которые можно использовать для прогнозирования страны исследования и, следовательно, для выделения различий между двумя культурами.

Классификатор дерева решений используется здесь для обнаружения и визуализации взаимосвязей между конструкциями анкеты и профилем культурных образцов. Дерево решений — это « — представление процедуры принятия решения для определения класса данного экземпляра » (Utgoff, 1989). Каждый узел дерева может идентифицировать либо имя класса, либо конкретный тест, который может дополнительно разделить пространство в соответствии с небольшим набором возможных результатов теста. Каждое подмножество раздела соответствует подзадаче классификации для этого подпространства экземпляров, которая решается поддеревом.Дерево решений можно рассматривать как стратегию «разделяй и властвуй» для классификации объектов. На практике можно определить дерево решений как (Utgoff, 1989): «конечный узел» (или « ответный узел» ), который содержит имя класса, или «нелистовой узел» (или «узел решения » ), который содержит тест атрибута с переходом к другому дереву решений для каждого возможного значения атрибута. Для получения более подробной информации и всестороннего обсуждения деревьев решений и их вариантов (см. Safavian and Landgrebe, 1991; Murthy, 1998).

Пошаговый дискриминантный анализ используется для поиска наиболее релевантных формулировок вопросника и определения модели, которая связывает их со страной исследования. Мы провели этот анализ с целью определения числовых отношений между оценками утверждений, которые можно использовать для определения общих характеристик двух культурных образцов.

Алгоритм, выбранный для создания дерева решений, — это автоматический детектор взаимодействия хи-квадрат (CHAID) (Kass, 1980), быстрый и многосторонний древовидный алгоритм, который быстро и эффективно исследует данные и строит сегменты и профили для категориальных переменных.В нашем эксперименте мы установили минимальный размер узла равным 10, чтобы максимизировать удобочитаемость и производительность; все остальные параметры являются параметрами пакета SPSS по умолчанию.

При построении модели с дискриминантным анализом критерием, используемым для управления пошаговым вводом переменных, была лямбда Уилкса. Лямбда-критерий Уилкса — это мера групповой дискриминации. Переменные для входа в уравнение были выбраны на основе того, насколько они снижают лямбду Уилкса. На каждом шаге вводится переменная, которая минимизирует общую лямбду Уилкса.

Перекрестная проверка также выполняется методом исключения по одному: каждый случай в анализе классифицируется с использованием функции, полученной из других оставшихся наблюдений.

Дерево решений было создано с использованием оценок конструктов, в то время как дискриминантный анализ был проведен с использованием либо оценок конструктов, либо исходных оценок из 36 пунктов анкеты.

Все статистические данные были рассчитаны с использованием программного обеспечения SPSS 24. В нашем статистическом анализе мы использовали параметры по умолчанию, если не указано иное.В случае анализа дерева решений статистически значимые результаты имеют место, когда p <0,001, тогда как для других анализов они составляют p <0,01.

Результаты

В таблице 1 процент положительных и отрицательных оценок показывает различия между странами в конструкции МСЭ, где большинство респондентов из Италии (63%) дали положительные оценки, а для респондентов из Соединенного Королевства отрицательные оценки составляют большинство (59%). Отметим, что в случае построения доверия обе культуры получили отрицательный результат.Студенты продемонстрировали, что им нравится взаимодействовать с роботом (общий M-PENJ = 4,20, SD = 0,67), и они не испытывали особого беспокойства при взаимодействии с ним (общий M-ANX = 4,38, SD = 0,81). Они также положительно восприняли наличие робота в своей учебной среде (общий M-ATT = 3,88, SD = 0,76).

Таблица 1. Описательная статистика, среднее значение со стандартными отклонениями, результат теста t и процентное соотношение положительного (> 3; согласен) и отрицательного (<3; не согласен) восприятия для каждой конструкции итальянского и английского языков. студенты.

Мы проверили влияние видеопрезентации на конструкции анкеты UTAUT. Многомерная GLM сообщила об основном значимом эффекте страны (Италия против Соединенного Королевства), F (11 144) = 7,47, p <0,01; Λ Уилка Λ = 0,637, η p 2 = 0,363. Межсубъектные эффекты Country выявили три значимых конструкта: намерение использовать (ITU) F (1,154) = 31,18, p <0,001; η p 2 = 0.168; Воспринимаемая полезность (PU) F (1,154) = 12,26, p = 0,001; η p 2 = 0,074, а доверие (TRU) F (1,154) = 5,05, p = 0,026; η p 2 = 0,032. Таким образом, итальянские студенты были более склонны использовать робота (Италия M-ITU = 3,34, SE = 0,11; Соединенное Королевство M-ITU = 2,55, SE = 0,11) и имели более высокую воспринимаемую полезность в своей будущей профессии, чем англичане. студенты (Италия M-PU = 3.46, SE = 0,100; Соединенное Королевство M-PU = 3,00, SE = 0,100), но, с другой стороны, итальянские студенты с меньшей вероятностью последовали совету робота, чем английские студенты (Италия M-TRU = 2,18, SE = 0,140; Великобритания M- TRU = 2,64, SE = 0,120).

Основной эффект типа презентации (устный или видео) не был значительным, F (11 144) = 1,41, p = 0,173; Λ Уилка Λ = 0,903, η p 2 = 0,097. Следовательно, тип презентации (устная vs.видео) перед живой демонстрацией не повлияли на восприятие учащимися. Кроме того, взаимодействие Страна x Видео, F (11,144) = 0,190, p = 0,998; Значение Вилка Λ = 0,985, η p 2 = 0,015 не было значимым.

Статистически значимые ( p <0,01) различия выделены жирным шрифтом в таблице 1. Положительные значения для t и разница указывают на более высокий средний балл в подвыборке Италии; и наоборот, отрицательное значение указывает на более высокое среднее значение студентов из Соединенного Королевства.

Используя метод CHAID, наилучшее возможное дерево решений для классификации участников на две подвыборки имеет 20 узлов с общей производительностью классификации 85,4% (Италия 88,8%, Великобритания 82,1%, риск оценки = 0,146, SE = 0,028), демонстрируя, как баллы анкеты могут предсказать страну обучения и ее способность выявить культурные различия. Однако дерево с 20 узлами не обеспечивает содержательной графической проверки возможных взаимосвязей между конструкциями, что является главной особенностью деревьев решений.По этой причине на рисунке 2 (вверху) представлена ​​диаграмма меньшего дерева, состоящего из восьми узлов, которое было получено с применением более строгого критерия для разделения узлов ( p <0,001), чем по умолчанию. Возможности классификации по-прежнему заслуживают внимания: 82,3% правильно классифицировали участников (Италия 80,0%, Великобритания 84,6%, риск оценки = 0,177, SE = 0,030).

Рисунок 2. Диаграмма дерева решений и правила классификации для конечных узлов.

В нижней части рисунка 2 представлены правила классификации конечных узлов с вероятностью предсказания. Следует отметить, что, хотя сама конструкция ITU может достаточно эффективно разделить две страны исследования, для уточнения классификации необходимы другие переменные (FC и TRU).

После визуального осмотра узлов дерева решений мы видим, что большинство студентов из Соединенного Королевства ( N = 46; 59%) могут быть идентифицированы по отрицательной оценке ITU (<3), в то время как большинство итальянских студентов ( N = 37, 46%; узел 3, верхний рисунок 2) оценивают благоприятные условия отрицательно (FC ≤ 2), но они не исключают возможность использования робота (ITU ≥ 3).Внутри группы участников с положительным ITU мы также можем выделить большую подгруппу итальянских студентов ( N = 27, 34%; узлы 5 и 7), которые характеризуются отрицательным доверием (TRU ≤ 3), но менее негативно относятся к условиям эффективного использования робота (FC> 2), а подгруппа студентов из Соединенного Королевства ( N = 13,17%; узел 8), которые имеют положительный ITU и доверие (TRU > 3).

Корреляционный анализ выявил 14 пунктов среди утверждений анкеты UTAUT, которые демонстрируют значимость ( p <0.05) отношения к стране-участнику исследования: ANX-2, ATT-5, ATT-6, ITU-10, ITU-11, ITU-12, PS-21, PS-24, PU-25, PU-26, ПУ-27, СП-31, ТР-35, ТРУ-36. По этим 14 пунктам поэтапный дискриминантный анализ выявил шесть утверждений вопросника (список утверждений см. В таблице 2), которые привели к очень высокой степени разделения между двумя группами стран (Италия и Великобритания), как показано в заключительной таблице. Лямбда Уилкса (Λ = 0,533, χ 2 = 96,31, p <0.001) и канонической корреляции ( r = 0,683, собственное значение = 0,877) для идентифицированной дискриминантной функции.

Таблица 2. Коэффициенты стандартизованной канонической дискриминантной функции.

Переменные и коэффициенты канонической дискриминантной функции представлены в таблице 2. Два из идентифицированных элементов являются частью существенно разных конструкций (ITU-12, PU-25), а другой вклад вносится отношением (ATT-6), что упрощает условия (FC-8) и атрибуты, связанные с социальным восприятием (PENJ-19 и SP-32).Положительные коэффициенты дискриминантной функции указывают на то, что более высокие баллы по этому утверждению подталкивают классификацию к итальянскому, в то время как отрицательные коэффициенты соотносят более высокие баллы с английскими студентами.

Результаты классификации, представленные в таблице 3, подтверждают, что дискриминантная функция может эффективно различать две разные группы, Италию и Соединенное Королевство. Фактически, 87,3% участников правильно классифицированы с использованием всей выборки для получения дискриминантной функции; а с перекрестной проверкой 84.8% случаев классифицируются правильно, что подтверждает очень хорошую прогностическую ценность анкеты.

Таблица 3. Дискриминантный анализ: результаты классификации с использованием всей выборки для вычисления дискриминантной функции или перекрестной проверки с исключением по одному.

Обсуждение

Что касается первой выдвинутой нами гипотезы, дополнительная видеопрезентация оказывает положительное влияние на воспринимаемую полезность (PU) и намерение использовать (ITU) робота , результат нашего эксперимента демонстрирует, что при живой демонстрации и взаимодействии доступна сессия, видеопрезентация существенно не меняет восприятие робота участниками по сравнению с простой устной презентацией эксперта-исследователя.Это подтверждает, что физическое воплощение робота оказывает огромное влияние на пользователей, особенно при первых встречах, как показано в Bainbridge et al. (2011), Krogsager et al. (2014), которые, похоже, перекрывают другую информацию.

Этот результат можно объяснить взаимосвязью конструкций, обнаруженных Heerink et al. (2010). Фактически, в контексте социальной робототехники на PU и ITU влияют социальное взаимодействие и воспринимаемые возможности робота, которые можно оценить только посредством живой демонстрации, в противном случае они основаны на предыдущем опыте или просто воображаются.Следовательно, когда участники имеют возможность взаимодействовать с роботом и непосредственно испытывать его возможности, этот опыт, скорее всего, сформирует их восприятие и повлияет на их мнение больше, чем видео или устная презентация.

Вторая гипотеза подтверждается, поскольку Воспринимаемая полезность (PU) и намерение использовать (ITU) робота в будущей профессии различаются между английскими и итальянскими студентами-психологами . Действительно, наш эксперимент показал значительную разницу и, следовательно, подтвердил положительный ответ.У итальянских студентов были самые положительные результаты по ITU и PU, в то время как английские студенты были разделены пополам по PU и в основном отрицательно по ITU.

Это подтверждает тесную взаимосвязь между PU и ITU, т.е. первое в основном определяет второе, что было обнаружено у студентов и практиков-психологов в предыдущем эксперименте (Conti et al., 2017c). Фактически, оценки очень похожи для всех других факторов, которые определяют ITU согласно (Heerink et al., 2010), то есть ATT, PENJ и SI.

Анализ данных с помощью дерева решений и дискриминантных методов подтверждает, что положительные результаты ITU и PU являются отличительными чертами итальянских студентов и подчеркивают роль FC. Действительно, большинство итальянских студентов также характеризуются низкой уверенностью в своей компетентности (FC) в использовании робота, тогда как английские студенты делятся на две основные группы согласно FC: меньшинство, которое считает, что у них есть необходимые компетенции, и которые хотят использовать робот и большинство, которые считают, что у них нет необходимых компетенций, чтобы эффективно использовать робота, и поэтому не хотят его использовать.

Этот результат подчеркивает культурные различия между двумя группами. Как указывает Хофстеде (1980), сравнивая англичан и итальянцев, первые более прагматичны и не хотят использовать новую технологию, которую они все еще видят на стадии исследования, в то время как вторые будут склонны довольно легко рисковать и более открыты для внедрения новой техники на рабочем месте. Такое поведение может объяснить положительное отношение к ITU роботов среди большинства итальянских студентов, даже если они набрали FC даже ниже, чем английские студенты.

Ограничения данного исследования

«Культура» в нашем исследовании означает просто географическую дискриминацию, и мы не изучали, какие культурные характеристики ограничивают отдельных респондентов, основываясь на конкретных детерминантах, таких как те, которые представлены в литературе по социальным наукам. Термин «культура» в этой работе относится к странам, участвовавшим в этом исследовании, и не рассматривал в полной мере идеи или социальное поведение каждого участника. В то же время, поскольку это обычная тактика в кросс-культурных исследованиях, обе группы были набраны из университетских городков, и поэтому существует вероятность, что представленные точки зрения студентов не репрезентативны для каждой страны в целом.

Исследование может быть ограничено относительно коротким взаимодействием между студентами и роботом NAO, в котором они должны были изучить потенциальные приложения, обновить предыдущие знания о конкретной технологии. С другой стороны, в этой работе основное внимание уделялось общему восприятию учащимися SAR как инструмента для обучения и ухода, и мы не собирались тестировать конкретную платформу Choregraphe . Программное обеспечение, используемое для программирования робота, использовало заданную последовательность действий, что означает, что никакие дополнительные интеллектуальные алгоритмы не были добавлены к производительности робота.Очевидно, что за это короткое время робот не сможет адаптировать свои реакции ко многим ситуациям, особенно когда он сталкивается с непредсказуемым поведением людей. Студенты, возможно, пропустили изучение этой дополнительной возможности при взаимодействии с роботом. Это ограничение можно будет изучить в будущих исследованиях, добавив примеры алгоритмов адаптивного интеллекта в более длительном взаимодействии между учениками и роботом NAO. Кроме того, они могут включать анкету, нацеленную на понимание того, насколько человек осведомлен о том, что может делать робот «в целом».”

Заключение и дальнейшая работа

Новые технологии искусственного интеллекта и платформы робототехники открывают несколько новых возможностей в уходе за людьми и предоставляют доказательства в поддержку их использования в психологической практике. Ожидается, что они окажут такое же большое положительное влияние, какое оказали компьютеры несколько десятилетий назад. Как и при появлении компьютеров, некоторые исследования указали на скептицизм практикующих врачей и враждебное отношение населения в целом, которое считает роботов опасными и непригодными для роли клинических и социальных помощников.Однако эти исследования обычно не позволяли участникам взаимодействовать с реальным роботом или испытывать демонстрацию реальных приложений, а полагались исключительно на свои предыдущие знания, которые могли быть основаны на научной фантастике или изображениях в СМИ.

В этой статье мы исследовали восприятие и намерение использовать гуманоидного робота у студентов-психологов после живой презентации роботизированной платформы с примерами ее успешного использования в терапевтических и образовательных контекстах.Студенты-психологи являются кандидатами на то, чтобы увидеть все преимущества текущих исследований, когда прототипы будут утверждены для клинического использования, и будут разработаны протоколы для превращения роботов в важную часть психологической практики, как сейчас компьютеры.

Для сбора данных мы использовали анкету, основанную на модели Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), которую заполнили 158 студентов-психологов из двух университетов в разных странах: Катании (Италия) и Плимута (Великобритания). ).

Статистический анализ показал, что у большинства участников была низкая тревожность и положительное отношение к использованию робота в своей профессии. Это позитивное отношение контрастирует с негативным отношением широкой публики, и возможность реального взаимодействия с роботом, безусловно, оказала положительное влияние. Однако лишь несколько участников (16% от общей выборки) считали, что обладают необходимыми способностями, чтобы эффективно использовать его, то есть не соглашались с утверждениями об условиях (FC).Эта неуверенность отрицательно влияет на намерение английских студентов использовать робота, большинство (59%) из которых не согласны с использованием робота в ближайшем будущем. Напротив, ответы на нашу анкету показывают, что большинство итальянских студентов, которые в культурном отношении более склонны к риску, восприняли полезность (PU: 73% положительно) и были готовы использовать робота (ITU: 63% положительно) даже если их уверенность в необходимых навыках была даже ниже, чем у английских студентов (FC: Италия 2.33 <Соединенное Королевство 2,5).

В целом, мы видим, что обе группы очень низко оценили утверждения, связанные с FC, что означает, что они чувствовали, что обе учебные программы не обеспечивают достаточных знаний или практических навыков для использования робота. К сожалению, это правда, потому что робототехника считается очень далекой от психологии областью, но авторы считают, что она улучшит ситуацию, если мы сможем внедрить роботов-помощников в психологическую практику. Решения во многом связаны с обучением базовым навыкам компьютерного программирования в рамках психологического образования как в Соединенном Королевстве, так и в Италии.Таким образом, в будущих исследованиях можно было бы рассмотреть вопрос об изучении степени навыков программирования, которые облегчили бы использование социально-вспомогательной робототехники будущими психологами. В будущих исследованиях следует глубже изучить причины, по которым учащиеся намерены использовать или не использовать роботизированные технологии в рамках своей запланированной карьеры.

Доступность данных

Наборы данных, созданные во время и / или проанализированные в ходе текущего исследования, доступны у соответствующего автора по разумному запросу.

Заявление об этике

Это исследование было проведено в соответствии с рекомендациями соответствующих советов университетов в Плимуте и Катании с письменного информированного согласия всех субъектов. Все субъекты дали письменное информированное согласие в соответствии с Хельсинкской декларацией. Протокол был одобрен соответствующими советами по этике Университета Плимута и Университета Катании.

Авторские взносы

DC, AC и AD курировали данные, формально анализировали данные, предоставляли методологию, проверяли данные и писали первоначальный черновик рукописи.DC и AD исследовали данные и предоставили ресурсы. AD администрирует проект. AC, SD и AD контролировали исследование. DC визуализировал данные. Все авторы писали, рецензировали и редактировали рукопись.

Финансирование

Работа DC и AD была частично поддержана Программой исследований и инноваций Европейского Союза h3020 в рамках Действие Марии Склодовской Кюри — Соглашение о предоставлении индивидуальных стипендий №

. 703489 (КАРЬЕРНАЯ ПОМОЩЬ). AD благодарит EPSRC за поддержку в рамках гранта на проект EP / P030033 / 1 (НОМЕРА).

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Авторы благодарят всех студентов университетов Италии и Великобритании, принявших участие в этом исследовании. Предварительный и частичный анализ был опубликован в статье конференции «Межкультурное исследование принятия и использования робототехники будущими психологами-практиками» DC, AC, SD и AD, опубликованной в материалах 24-го Международного симпозиума IEEE по роботам и человеку. Интерактивное общение (RO-MAN), стр.555–560. IEEE, 2015.

.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2019.02138/full#supplementary-material

Список литературы

Alemi, M., Meghdari, A., and Ghazisaedy, M. (2014). Использование роботов-гуманоидов для обучения английскому языку в иранских средних школах. Внутр. J. Hum. Робот. 11: 1450022. DOI: 10.1142 / s0219843614500224

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бейнбридж, W.А., Харт, Дж. У., Ким, Э. С., и Скасселлати, Б. (2011). Преимущества взаимодействия с физически присутствующими роботами по сравнению с агентами, отображаемыми на видео. Внутр. J. Soc. Робот. 3, 41–52. DOI: 10.1007 / s12369-010-0082-7

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Беран, Т. Н., Рамирес-Серрано, А., Вандеркой, О. Г., и Кун, С. (2013). Уменьшение детской боли и страданий в связи с вакцинацией от гриппа: новое и эффективное применение гуманоидной робототехники. Vaccine 31, 2772–2777.DOI: 10.1016 / j.vaccine.2013.03.056

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Blanson Henkemans, O.A., Bierman, B.P.B., Janssen, J., Neerincx, M.A., Looije, R., van der Bosch, H., et al. (2013). Использование робота для персонализации санитарного просвещения детей с диабетом 1 типа: пилотное исследование. Patient Educ. Couns. 92, 174–181. DOI: 10.1016 / j.pec.2013.04.012

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Брислин, Р.W. (1970). Обратный перевод для кросс-культурных исследований. Дж. Кросс Культ. Psychol. 1, 185–216. DOI: 10.1177 / 1357000100301

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бродбент, Э., Стаффорд, Р., Макдональд, Б. (2009). Принятие медицинских роботов для пожилого населения: обзор и направления на будущее. Внутр. J. Soc. Робот. 1, 319–330. DOI: 10.1007 / s12369-009-0030-6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цао, Х. Л., Эстебан, П., Бартлетт, М., Бакстер, П. Э., Белпаем, Т., Биллинг, Э. и др. (2019). Роботизированная терапия: разработка и валидация контролируемой автономной роботизированной системы для терапии расстройств аутистического спектра. Робот IEEE. Автомат. Mag. 26, 49–58. DOI: 10.1109 / mra.2019.21

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Coeckelbergh, M., Pop, C., Simut, R., Peca, A., Pintea, S., David, D., et al. (2015). Обзор ожиданий относительно роли роботов в роботизированной терапии детей с РАС: этическая приемлемость, доверие, общительность, внешний вид и привязанность. Sci. Англ. Этика 22, 47–65. DOI: 10.1007 / s11948-015-9649-x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Конти Д., Каттани А., Ди Нуово С. и Ди Нуово А. (2015a). «Межкультурное исследование принятия и использования робототехники будущими психологами-практиками», в материалах 24-го Международного симпозиума IEEE по интерактивному общению между роботами и людьми (ROMAN 2015), , (Кобе: IEEE), 555–560.

Google Scholar

Конти, Д., Ди Нуово, С., Буоно, С., Трубиа, Г., и Ди Нуово, А. (2015b). «Использование робототехники для стимулирования имитации у детей с расстройством аутистического спектра: пилотное исследование в клинических условиях», в материалах Proceedings of the 24th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication, ROMAN , (Kobe: IEEE), 1– 6.

Google Scholar

Конти, Д., Сираса, К., Ди Нуово, С., и Ди Нуово, А. (2019). «Робот, расскажи мне сказку!»: Социальный робот как инструмент для воспитателей детского сада. Взаимодействовать. Stud. 20, 1–16.

Google Scholar

Конти Д., Коммодари Э. и Буоно С. (2017a). Личностные факторы и приемлемость социально-вспомогательной робототехники у учителей со специальной подготовкой и без нее для детей с ограниченными возможностями. Life Span Disabil. 20, 251–272.

Google Scholar

Конти, Д., Ди Нуово, А., Сираса, К., и Ди Нуово, С. (2017b). «Сравнение рассказов в детском саду человека и гуманоидного робота с различным социальным поведением», в материалах Proceedings of the Companion of the 2017 ACM / IEEE International Conference on Human-Robot Interaction , (New York, NY: ACM), 97–98 .

Google Scholar

Конти, Д., Ди Нуово, С., Буоно, С., и Ди Нуово, А. (2017c). Роботы в образовании и уходе за детьми с отклонениями в развитии: исследование принятия опытными и будущими профессионалами. Внутр. J. Soc. Робот. 9, 51–62. DOI: 10.1007 / s12369-016-0359-6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Конти Д., Трубиа Г., Буоно С., Ди Нуово С. и Ди Нуово А. (2018). «Оценка роботизированной терапии для детей с аутизмом и умственной отсталостью», в конспектах лекций по информатике — к автономным роботизированным системам , ред.Джулиани, Т. Ассаф и М. е Джанначчини (Cham: Springer), 405–415. DOI: 10.1007 / 978-3-319-96728-8_34

CrossRef Полный текст | Google Scholar

де Грааф, М.М.А., и Бен Аллоуч, С. (2013). Изучение влияющих переменных на принятие социальных роботов. Робот. Auton. Syst. 61, 1476–1486. DOI: 10.1016 / j.robot.2013.07.007

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Де Руйтер, Б. и Аартс, Э. (2004). «Окружающий интеллект: визуализация будущего», Труды рабочей конференции по усовершенствованным визуальным интерфейсам — AVI ’04 , (Нью-Йорк, Нью-Йорк: ACM), 203–208.

Google Scholar

Де Руйтер, Б., Сайни, П., Маркопулос, П., и Ван Бримен, А. (2005). Оценка эффектов построения социального интеллекта в роботизированном интерфейсе для дома. Взаимодействовать. Comput. 17, 522–541. DOI: 10.1016 / j.intcom.2005.03.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Di Nuovo, A., Broz, F., Wang, N., Belpaeme, T., Cangelosi, A., Jones, R., et al. (2018a). Мультимодальный интерфейс сервисов с несколькими роботами Robot-Era, адаптированный для пожилых людей. Intell. Серв. Робот. 11, 109–126. DOI: 10.1007 / s11370-017-0237-6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ди Нуово, А., Конти, Д., Трубиа, Г., Буоно, С., и Ди Нуово, С. (2018b). Системы глубокого обучения для оценки зрительного внимания в роботизированной терапии детей с аутизмом и умственной отсталостью. Робототехника 7:25. DOI: 10.3390 / robotics7020025

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Диль, Дж. Дж., Шмитт, Л.М., Виллано М. и Кроуэлл К. Р. (2012). Клиническое использование роботов для людей с расстройствами аутистического спектра: критический обзор. Res. Спектр аутизма. Disord. 6, 249–262. DOI: 10.1016 / j.rasd.2011.05.006

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Европейская комиссия (2017). Специальный Евробарометр 460 — Отношение к влиянию оцифровки и автоматизации на повседневную жизнь. Брюссель: Европейская комиссия.

Google Scholar

Фасола, Дж., и Матарич, М. Дж. (2013). Социально-вспомогательный робот-тренер по упражнениям для пожилых людей. Журнал взаимодействия человека и робота 2, 3–32.

Google Scholar

Фейл-Зайфер, Д., Матарич, М. Дж. (2009). «К социально-вспомогательной робототехнике для дополнительных вмешательств для детей с расстройствами аутистического спектра», в Experimental Robotics. Springer Tracts in Advanced Robotics , Vol. 54, ред. О. Хатиб, В. Кумар и Г. Дж. Паппас (Берлин: Springer), 201–210.DOI: 10.1007 / 978-3-642-00196-3_24

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фейл-Зайфер, Д., Матарич, М. Дж. (2011). «Автоматическое обнаружение и классификация положительных и отрицательных взаимодействий роботов с детьми с аутизмом с использованием функций, основанных на расстоянии», в материалах Международной конференции ACM / IEEE по взаимодействию человека и робота , (Нью-Йорк, Нью-Йорк: ACM), 323 –330.

Google Scholar

Фридин М., Белокопытов М. (2014). Принятие социально-вспомогательного робота-гуманоида учителями дошкольных учреждений и начальной школы. Вычисл. Гм. Behav. 33, 23–31. DOI: 10.1016 / j.chb.2013.12.016

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гетц, Дж., Кислер, С., и Пауэрс, А. (2003). «Сопоставление внешнего вида и поведения роботов с задачами для улучшения взаимодействия человека и робота», в материалах Proceedings of the 12th IEEE International Workshop on Robot and Human Interactive Communication , (Piscataway, NJ: IEEE), 55–60.

Google Scholar

Гуайе, Д., Хюгель, В., Блажевич, П., Килнер, К., Монсо, Дж., Лафуркад, П. и др. (2009). «Мехатронный дизайн гуманоида NAO», в Proceedings of the 2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation , (Kobe: IEEE), 769–774.

Google Scholar

Хан, Дж. Х. Дж., Джо, М. Дж. М., Парк, С. П. С. и Ким, С. К. С. (2005). «Использование домашних роботов для детей в образовательных целях», в материалах Международного семинара IEEE 2005 г. по интерактивному общению роботов и человека (RO-MAN 2005), , (Нэшвилл, Теннесси: IEEE), 378–383.

Google Scholar

Харинг, К. С., Мугено, К., Фуминори, О. Н. О. и Ватанабе, К. (2014). Культурные различия в восприятии и отношении к роботам. Внутр. J. Affect. Англ. 13, 149–157. DOI: 10.1111 / scs.12508

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Харинг, К. С., Сильвера-Тавил, Д., Такахаши, Т., Велонаки, М., и Ватанабе, К. (2015). «Восприятие гуманоидного робота: межкультурное сравнение», в материалах Proceedings of the IEEE International Workshop on Robot and Human Interactive Communication , (Piscataway, NJ: IEEE), 821–826.

Google Scholar

Харинг, К. С., Сильвера-Тавил, Д., Ватанабе, К., и Велонаки, М. (2016). «Влияние внешнего вида и интерактивной способности роботов в HRI: кросс-культурное исследование», в материалах Международной конференции по социальной робототехнике , (Берлин: Springer), 392–401. DOI: 10.1007 / 978-3-319-47437-3_38

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хееринк, М. (2011). «Изучение влияния возраста, пола, образования и опыта работы с компьютером на принятие роботов пожилыми людьми», в материалах Труды 6-й Международной конференции ACM / IEEE по взаимодействию человека и робота (HRI) , (Токио: IEEE), 147– 148.

Google Scholar

Хееринк, М., Крезе, Б., Эверс, В., и Велинга, Б. (2009). «Измерение приемлемости вспомогательного социального робота: предлагаемый инструментарий», в материалах Proceedings of the RO-MAN 2009 18-го Международного симпозиума IEEE по интерактивному общению между роботами и людьми , (Toyama: IEEE), 528–533.

Google Scholar

Хееринк, М., Крезе, Б., Эверс, В., и Велинга, Б. (2010). Оценка принятия технологии вспомогательных социальных агентов пожилыми людьми: модель almere. Внутр. J. Soc. Робот. 2, 361–375. DOI: 10.1007 / s12369-010-0068-5

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хофстеде, Г. Х. (1980). Культура и организации. Внутр. Stud. Manag. Орган. 10, 15–41.

Google Scholar

Хофстеде Г. Х. и Хофстеде Г. (2001). Последствия культуры: сравнение ценностей, поведения, институтов и организаций в разных странах. Thousand Oaks, CA: Sage.

Google Scholar

Дом, р.Дж., Хангес, П. Дж., Джавидан, М., Дорфман, П. В., и Гупта, В. (2004). Культура, лидерство и организации: исследование 62 обществ GLOBE. Thousand Oaks, CA: Sage публикации.

Google Scholar

Ироджу, О., Охеринде, О., Иконо, Р. (2017). Состояние дел?: Исследование взаимодействия человека и робота в здравоохранении. I. J. Inf. Англ. Электрон. Автобус. 9, 43–55. DOI: 10.5815 / ijieeb.2017.03.06

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Касс, Г.В. (1980). Исследовательский метод исследования больших объемов категориальных данных. заявл. Стат. 29, 119–127.

Google Scholar

Ким, А., Хан, Дж., Юнг, Ю., и Ли, К. (2013). «Влияние знакомства и жестов робота на принятие информации пользователем», в материалах Proceedings of the 2013 8th ACM / IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI) , (Tokyo: IEEE), 159–160.

Google Scholar

Ким, Э., Пол, Р., Шик, Ф., и Скасселлати, Б. (2012). Устранение пробелов в исследованиях: сделать HRI полезными для людей с аутизмом. J. Hum. Робот взаимодействует. 1, 26–54. DOI: 10.5898 / JHRI.1.1.Kim

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кламер, Т., и Бен Аллоуч, С. (2010). «Принятие и использование социального робота пожилыми пользователями в домашних условиях», в материалах Труды 4-й Международной конференции ИККТ по ​​всеобъемлющим вычислительным технологиям для здравоохранения (PervasiveHealth), , (Мюнхен: IEEE), 1–8.

Google Scholar

Крогсагер А., Сегато Н. и Рем М. (2014). «Заголовок канала кивает при первой встрече датчан с роботом-гуманоидом: роль физического воплощения», в материалах Proceedings of the International Conference on Human-Computer Interaction , (Berlin: Springer), 651–662. DOI: 10.1007 / 978-3-319-07230-2_62

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Куо, И. Х., Рабиндран, Дж. М., Бродбент, Э., Ли, Ю. И., Керс, Н., Стаффорд, Р.M. Q., et al. (2009). «Возрастные и гендерные факторы в принятии пользователями медицинских роботов», в Протоколы 18-го Международного симпозиума IEEE по интерактивному общению между роботами и людьми, 2009 г. ROMAN , (Пискатауэй, Нью-Джерси: IEEE), 214–219.

Google Scholar

Лэнд, Р. (2010). Профессиональное развитие преподавателей университетов в Великобритании: современные подходы и проблемы. Болонья: CLUEB, 1000–1035.

Google Scholar

Ли, Д., Рау П., Ли Ю. (2010). Кросс-культурное исследование: влияние внешнего вида робота и задачи. Внутр. J. Soc. Робот. 2, 175–186. DOI: 10.1007 / s12369-010-0056-9

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лайт, Г., Калкинс, С., и Кокс, Р. (2009). Обучение и преподавание в высшем образовании: рефлексивный профессионал. Thousand Oaks, CA: Sage.

Google Scholar

Лозе, М., Гегель, Ф. и Вреде, Б. (2008). Отечественные приложения для социальных роботов — исследование пользователя на внешний вид и функции. J. Phys. Агенты 2, 21–32. DOI: 10.14198 / jopha.2008.2.2.04

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Looije, R., Cnossen, F., and Neerincx, M.A. (2006). «Включение руководящих указаний по оказанию медицинской помощи в социально-интеллектуального робота», в материалах Proceedings of the International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (ROMAN) , (Hatfield: IEEE), 515–520.

Google Scholar

МакДорман, К. Ф., Васудеван, С. К., и Хо, К.С. (2009). Неужели в Японии действительно есть роботомания? Сравнение отношения с помощью неявных и явных мер. AI Soc. 23, 485–510. DOI: 10.1007 / s00146-008-0181-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Майер П., Панек П. (2014). «На пути к мультимодальному пользовательскому интерфейсу для доступного вспомогательного робота», в Универсальный доступ во взаимодействии человека и компьютера. Старение и вспомогательная среда , ред. С. Стефанидис и М. Антона (Cham: Springer), 680–691. DOI: 10.1007 / 978-3-319-07446-7_65

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мун, А. Дж., Дэниэлсон, П., и ван дер Лоос, Х. Ф. М. (2012). Обсуждения на основе опросов морально спорных приложений интерактивной робототехники. Внутр. J. Soc. Робот. 4, 77–96. DOI: 10.1007 / s12369-011-0120-0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мурти, С. К. (1998). Автоматическое построение деревьев решений на основе данных: междисциплинарный обзор. Данные Мин.Знай. Discov. 2, 345–389.

Google Scholar

Pot, E., Monceaux, J., Gelin, R., and Maisonnier, B. (2009). «Choregraphe: графический инструмент для программирования роботов-гуманоидов», в материалах Proceedings of the 18th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN’09) , (Toyama: IEEE), 46–51.

Google Scholar

Рэббит, С. М., Каздин, А. Э., Скасселлати, Б. (2015). Интеграция социально-вспомогательной робототехники в мероприятия по охране психического здоровья: приложения и рекомендации для расширенного использования. Clin. Psychol. Ред. 35, 35–46. DOI: 10.1016 / j.cpr.2014.07.001

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ричардсон, К. (2018). Вызов социальности: антропология роботов, аутизма и привязанности. Cham: Springer.

Google Scholar

Робинс, Б., Даутенхан, К., Те Бекхорст, Р., и Биллард, А. (2005). Роботы-помощники в терапии и обучении детей с аутизмом: может ли маленький робот-гуманоид помочь развить навыки социального взаимодействия? Универс.Доступ к Информ. Soc. 4, 105–120. DOI: 10.1007 / s10209-005-0116-3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сафавиан, С. Р., и Ландгребе, Д. (1991). Обзор методологии классификатора дерева решений. IEEE Trans. Syst. Человек Кибернет. 21, 660–674. DOI: 10.1109 / 21.97458

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сарабия, М., Янг, Н., Канаван, К., Эдгинтон, Т., Демирис, Ю., и Вискайчипи, М. П. (2018). Вспомогательные роботизированные технологии для борьбы с социальной изоляцией в больницах неотложной помощи. Внутр. J. Soc. Робот. 10, 607–620. DOI: 10.1007 / s12369-017-0421-z

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Scassellati, B., Boccanfuso, L., Huang, C.-M., Mademtzi, M., Qin, M., Salomons, N., et al. (2018). Улучшение социальных навыков у детей с РАС с помощью постоянного домашнего социального робота. Sci. Робот. 3: eaat7544. DOI: 10.1126 / scirobotics.aat7544

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шахид С., Крамер Э. и Свертс М.(2014). Взаимодействие ребенка и робота в разных культурах: чем игра с социальным роботом сравнивается с игрой в одиночку или с другом? Вычисл. Гм. Behav. 40, 86–100. DOI: 10.1016 / j.chb.2014.07.043

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шамсуддин, С., Юссоф, Х., Исмаил, Л., Ханапиа, Ф.А., Мохамед, С., Пиа, Х.А., и др. (2012). «Первоначальная реакция аутичных детей на терапию взаимодействия человека и робота с гуманоидным роботом NAO», в материалах Proceedings of the 2012 IEEE 8th International Colloquium on Signal Processing and Its Applications , (Melaka: IEEE), 188–193.

Google Scholar

Штрауб Д., Лох К., Эваристо Р., Караханна Э. и Срайт М. (2002). К теоретическому измерению культуры. Hum. Факторы Инф. Syst. 10, 61–65.

Google Scholar

Тахери А., Мегдари А., Алеми М. и Поуретемад Х. (2019). Обучение музыке детей с аутизмом: задача социальной робототехники. Sci. Иран. 26, 40–58.

Google Scholar

Венкатеш, В., Моррис, М., Дэвис, Г.и Дэвис Ф. (2003). Принятие пользователями информационных технологий: к единому взгляду. MIS Q. 27, 425–478. DOI: 10.2307 / 30036540

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сюй П., Чен Л. и Сантханам Р. (2015). Станет ли видео следующим поколением обзоров продуктов электронной коммерции? Формат презентации и роль типа продукта. Decis. Поддержка Syst. 73, 85–96. DOI: 10.1016 / j.dss.2015.03.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вы, З.-Дж., Шен, Ч.-Й., Чанг, Ч.-В., Лю, Б.-Д., и Чен, Г.-Д. (2006). «Робот как помощник преподавателя в классе английского языка», в Proceedings of the Sixth International Conference on Advanced Learning Technologies , (Вашингтон, округ Колумбия: IEEE), 87–91.

Google Scholar

Юсуф, М. А., Кобаяши, Ю., Куно, Ю., Ямазаки, К., Ямазаки, А. (2012). «Создание пространственного образования с помощью мобильного робота-гида», в материалах Труды 7-й Международной конференции по взаимодействию человека и робота, , (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: ACM), 281–282.

Google Scholar

Приложение

Анкеты: конструкции и количество предметов.

(PDF) Измерение приемлемости вспомогательного социального робота: предлагаемый набор инструментов

Рисунок 4. Взаимосвязи конструирования, подтвержденные регрессионным анализом

На Рисунке 4, визуализируя результаты регрессии, показано, как

фокусируется на намерении использовать и конструкциях непосредственно влияя на него

. Однако часто силу этих прямых влияний

можно объяснить только оставшимися конструктами

, как мы обнаружили в исследовании влияния социальных способностей

[21], где социальное присутствие оказалось ключевым фактором.

VI. ОБСУЖДЕНИЕ

Хотя для демонстрации возможностей нашей модели потребуется более одного примера

, данный пример

дает хорошее представление — не только о возможностях,

, но и об ограничениях.

Преимущество состоит в том, что он подходит для повторного тестирования

, что позволяет изучать факторы, которые

часто могут изменяться, например, отношение и доверие.Кроме того, в курсе

Намерение использовать социальную вспомогательную роботизированную систему

может меняться по мере того, как взрослые становятся старше и развивают другие потребности.

Кроме того, его можно эффективно использовать для сравнения различных систем

или для изучения влияния различных условий, как мы делали

в более ранних исследованиях, сравнивая более общительное состояние

робота с менее общительным или мужчиной. пользователям женского пола.

Недостатком является необходимость в большом количестве участников

, если гипотезы необходимо подтвердить с помощью регрессионного анализа

.Это неотъемлемо от методологии

, ориентированной на количественные результаты. Тем не менее, модель принятия

, подобная этой, часто используется для качественных исследований, если доступно только небольшое количество участников

, особенно в комбинации

с другими методами [27].

ССЫЛКИ

[1] А. Сеста, Г. Кортелесса, М. В. Джулиани, Ф. Пекора, М. Скопеллити и

Л. Тиберио, «Психологические последствия использования вспомогательных средств по дому

Технологии для пожилых людей», PsychNology Journal , т.5, pp. 229-

252, 2007.

[2] М. Поллак, «Интеллектуальные технологии для стареющего населения: использование ИИ

для помощи пожилым людям с когнитивными нарушениями», AI Magazine, vol.

Summer, pp. 9-24, 2005.

[3] Дж. Форлицци, «Роботизированные продукты для помощи стареющему населению»,

Interactions, Volume 12 Issue 2, vol. march, pp. 16-18, 2005.

[4] Дж. Форлицци, ДиСальво, К. и Гемперле, Ф., «Вспомогательная робототехника и экология

пожилых людей, живущих самостоятельно в своих домах», Журнал

Специальный выпуск HCI об HRI, январь, стр.25 — 59, 2004.

[5] А. Диллон, «Принятие пользователями информационных технологий», в

Энциклопедия человеческого фактора и эргономики, W. Karwowski, Ed.

Лондон: Тейлор и Фрэнсис, 2001.

[6] Э. Кларксон и Р.К. Аркин, «Применение эвристической оценки к

системам взаимодействия человека и робота», Конференция FLAIRS, стр. 44-49,

2007.

[7] Х.А. Янко, Дж. Л. Друри и Дж. Шольц, «За пределами юзабилити

Оценка

: анализ взаимодействия человека и робота на крупном конкурсе робототехники

», «Взаимодействие человека и компьютера», вып.19, pp. 117-149,

2004.

[8] Л. Д. Рик и П. Робинсон, «Робот, кролик или отвлекающий маневр? Социетал

Принятие как функция легкости классификации», in Ro-man.

Мюнхен, 2008.

[9] К. Даутенхан и И. Верри, «Количественный метод анализа

взаимодействий между роботом и человеком», 2002 г.

[10] Ф.Д. Дэвис, «Воспринимаемая полезность, воспринимаемая простота использование, а пользователь

прием информационных технологий, «MIS Quarterly, vol.

Сентябрь 1989 г.

[11] Б. де Руйтер, П. Сайни, П. Маркопулос и А. Дж. Н. ван Бримен,

«Оценка эффектов построения социального интеллекта в роботизированном интерфейсе

для дома», Специальный выпуск IwC: социальное воздействие

новых технологий, стр. 522-541, 2005.

[12] Т. Фонг, И. Нурбахш и К. Даутенхан, «Обзор социально-

интерактивных роботов», Робототехника и автономные системы, т. 42, стр.

143–166, 2003.

[13] Д. Фейл-Зайфер и М. Дж. Матарич, «Определение социально-ассистивной

робототехники», Proceedings ICORR 2005.

[14] М. Фишбейн и И. Айзен, Вера, отношение, намерение и поведение:

Введение в теорию и исследования: Addison-Wesley, 1975.

[15] В. Венкатеш, М.Г. Моррис, Г.Б. Дэвис и Ф.Д. Дэвис, «Пользователь

.

Принятие информационных технологий: к единому взгляду»,

MIS Quarterly, т. 27, стр. 425-478, 2003.

[16] Б. де Руйтер и Э. Аартс, «Окружающий интеллект: визуализация будущего

», представленный на Рабочей конференции по

Advanced visual interfaces, 2004.

[17] Р. Луйе, F. Cnossen и MA Neerincx, «Включение руководящих принципов

для оказания медицинской помощи в социально интеллектуального робота», Робот и

Human Interactive Communication, 2006. ROMAN 2006. 15-й Международный симпозиум

IEEE, стр.515-520, 2006.

[18] M. Heerink, BJA Kröse, BJ Wielinga и V. Evers, «

Влияние социальных способностей робота на принятие пожилыми

пользователей», представленный на Proceedings RO- MAN, Hertfordshire, 2006.

[19] M. Heerink, BJA Kröse, BJ Wielinga и V. Evers, «Изучение

принятия роботов-агентов пожилыми пользователями», International

Journal of Assistive Robotics and Mechatronics , т. 7. С. 33-43,

2006.

[20] M. Heerink, BJA Kröse, BJ Wielinga, and V. Evers, «Enjoyment,

Intention to Use and Actual Use of the Conversation Robot by Elderly

People», in Proceedings of the Third ACM / IEEE Международная

Конференция по HRI. Амстердам, 2008, стр. 113-120.

[21] М. Херинк, Б.Дж.А. Крезе, Б.Дж. Вилинга и В. Эверс, «Влияние социального присутствия

на принятие робота-компаньона

пожилыми людьми», Журнал физических агентов — специальный выпуск о человеке.

взаимодействие с домашними роботами, т.2, pp. 33-40, 2008.

[22] М. Хеэринк, Б.Я. Крезе, Б.Дж.Вилинга и В. Эверс, «Влияние воспринимаемой адаптивности социального агента

на принятие

пожилыми пользователями», », представленный на ISG 2008 — 6-й Международной конференции Международного общества

по

Gerontechnology, Пиза, 2008.

[23] JRA Santos,« Альфа Кронбаха: инструмент для оценки надежности

шкал. «Журнал расширения, т.37, pp. 1-5, 1999.

[24] Дж. К. Наннали и И. Х. Бернстайн, Психометрическая теория: McGraw-Hill

Нью-Йорк :, 1978.

[25] Б. Г. Табачник и Л. С. Фиделл, Использование многомерной статистики.

Needham Heights, Массачусетс, США Allyn & Bacon Inc., 2001.

[26] DC Montgomery, EA Peck, and GG Vining, «Введение в анализ линейной регрессии

«, вероятностные ряды Wiley и математическая статистика

., 2001.

[27] Т.Бикмор, Карузо, Л., и Клаф-Горр, К., «Принятие и удобство использования интерфейса реляционного агента

для пожилых людей в городах»,

, представленный на Proceedings of the ACM SIGCHI Conference on Human

Factors in Computing Systems , 2005.

SI

Используйте

PEOU

FC

PU ANX

PENJ

ATT

Trust

ITU

PAD

PS

0 «Люди читают

4 SP

. ясно, что они не люди »- Откройте для себя UNIL

На Западе роботы, которые явно не являются гуманоидами, легко принимаются.Но то, что невозможно отличить от человека, решительно отвергают. (© Thinkstock)

Даниэла Черки — старший преподаватель лаборатории культурной и социальной антропологии факультета социальных и политических наук. Она заинтересована в развитии информационных технологий и «информационного общества», которое эти технологии должны создать.
Даниэла Черки специализируется на установлении связи между человеком и машиной и принятии машин среди нас.Она отвечает на наши вопросы.

Видите ли вы что-то положительное в присутствии роботов на рабочем месте?

Положительный аспект, который все подчеркивают, — это замена людей для выполнения повторяющихся или опасных задач, таких как работа на производственных линиях или разминирование. Это то, что происходит, но вопрос в том, какое значение это имеет? Теоретически, общество досуга манит, и у нас должно быть гораздо больше времени для походов на пляж. На самом деле компьютеры и роботы работают с нами или для нас более двадцати лет, и сейчас мы проводим на пляже не больше времени, чем раньше.И сейчас я замечаю опасный сдвиг: раньше мы проектировали машину и давали ей скучную техническую задачу; теперь мы также поручаем ему производить технические ноу-хау.

Значит, роботы опасны и бесполезны?

Я не это говорю. Очевидно, они служат какой-то цели: мы не собираемся посылать человека наступать на мину, если вместо этого мы могли бы послать машину. Но поставить вопрос с точки зрения использования — значит не поставить его должным образом: ответ всегда будет положительным.Роботы всегда создавались для выполнения определенных задач.

Итак, о чем мы должны спрашивать?

Мы должны спросить, какого типа общество мы хотим и каково наше представление о человечности, которое мы защищаем. Пожилые люди в медицинских и социальных учреждениях Японии могут играть с роботом в виде пушистого детеныша тюленя, который способен мимить мимику и издавать звуки. Замечательной идеей можно считать создание связи с машиной, которая помогает им чувствовать себя лучше. Я нахожу жалким, что автомат должен взять на себя обеспечение семьи и социальных связей, от которых мы отказались.

Каково было бы работать с роботом в качестве коллеги?

Мы все уже работаем с роботами — или с искусственным интеллектом, это одно и то же. Но мы не замечаем этот факт достаточно часто, потому что до некоторой степени у нас есть иллюзия, что робот — это машина, похожая на человека. Такого почти никогда не бывает — чаще всего это компьютер. Поэтому я не думаю, что для людей проблема принимать коллег-машин. Проблема, которая может быть сложной, — это сравнение.Робот обязательно будет «лучше», если его сравнивать с критериями сферы труда, где все оценивается количественно, и поэтому ценность присваивается только тому, что можно посчитать, будь то скорость, производительность или производительность. Будет не очень приятно сравнивать себя с таким «совершенством». Но опять же, нам нужно подвергнуть сомнению критерии, а не способность человека их выполнять.

Вообще говоря, как люди принимают сожительство с машинами?

Есть культурные различия.В Японии, например, очень популярны. Это объясняется их особой анимистической традицией: животные и предметы имеют душу, как и люди, и роботы тоже. В результате там можно встретить множество антропоморфных роботов. На Западе от них в принципе не отказывают, и машины в основном принимаются за ту функцию, которую они выполняют.

Является ли робот более приемлемым, когда он выглядит человеком?

В марте 1956 года Эд Эмшвиллер изображает одинокого робота на поверхности Марса (© Collection Maison d’Ailleurs / Agence martienne)

Для жителей Запада существует нечто, называемое «сверхъестественной долиной».Схематично говоря, можно сказать, что люди охотно принимают роботов, когда ясно, что они не люди. Они могут быть гуманоидами до определенного момента, но когда их уже невозможно отличить от плоти и крови с первого взгляда и закрадывается сомнение, тогда возникает сильное неприятие — сродни страху — из-за чувства странности. Но искусственный интеллект очень хорошо принят.

Это также тот случай, когда, как в случае с существующим роботом-психологом, машина выполняет больше «реляционной» роли?

Да, и это не ново.С момента появления искусственного интеллекта программное обеспечение играет эту роль в обмене информацией с пациентами. Несмотря на то, что он довольно простой — он в основном задает вопросы в ответ на ключевые слова, написанные пациентами, такие как «мать» или «сон», — Элиза [робот-психолог] была очень хорошо принята людьми.

iRobot, производитель роботов-пылесосов Roomba, говорит, что некоторые владельцы берут свой пылесос в отпуск, потому что он заслуживает перерыва, или отключают его, когда он много поработал, чтобы он мог отдохнуть.Производитель сообщил, что солдаты, которые «сотрудничали» с Warrior, одним из его роботов по разминированию, умоляли отремонтировать его, когда он был подорван на мине. Им это нравится, и они не хотят, чтобы на замену им пришел новый.

Что ж, я рад это слышать! Мне это кажется признаком бунта. Эмоциональная связь остается самой сильной, и в нее вкладывается все больше, когда мы решаем не делать все это вопросом количественной оценки и эффективности. Тем не менее, по-прежнему печально, что мы находимся на стадии развития эмоциональных связей с машинами, а не с людьми вокруг нас.

Microsoft Word — Heerink.doc

% PDF-1.4 % 1 0 объект > эндобдж 5 0 obj > эндобдж 2 0 obj > эндобдж 3 0 obj > эндобдж 4 0 obj > поток

  • Microsoft Word — Heerink.doc
  • miguel
  • конечный поток эндобдж 6 0 obj > / XObject> >> / Аннотации [19 0 R 20 0 R] / Родитель 2 0 R / MediaBox [0 0 595 842] >> эндобдж 7 0 объект > эндобдж 8 0 объект > эндобдж 9 0 объект > эндобдж 10 0 obj > эндобдж 11 0 объект > эндобдж 12 0 объект > эндобдж 13 0 объект > эндобдж 14 0 объект > эндобдж 15 0 объект > эндобдж 16 0 объект > поток xW [oD) oCePvm [‘mBs u_oƗveE «\ sg˱lɱ ZyӴZ16цp; cn 깾 n> 6Nisjl7 ߪ zPꕺ¹ ߪ: LHP1sBj 1xV * 檕 z | n! A | 2; ~; {j [[ 3 ̘IW-q.㷇 XCHdyw, ꗱ8W_u ~ Iʱqv ϷpX҃p.6

    Влияние характеристик человека и робота на приемку

    Аннотация

    Исследования в области социальной робототехники сосредоточены на разработке роботов, которые могут оказывать физическую и когнитивную поддержку в социально интерактивном режиме. Хотя в некоторых исследованиях ранее изучалась важность характеристик пользователя (возраст, пол, образование, знакомство с роботом, настроение) в принятии социальных роботов, а также влияние отображаемых эмоций роботов (положительных, отрицательных, нейтральных) на взаимодействие, эти два аспекта редко сочетаются.Таким образом, в этом исследовании делается попытка подчеркнуть необходимость учитывать влияние, которое атрибуты человека и робота могут оказывать на принятие социальных роботов. Восемьдесят шесть участников выполнили неявные и явные измерения настроения перед просмотром одного из трех видеоклипов, содержащих позитивного, негативного или нейтрального социального робота (Пеппер), за которым следовали анкеты о принятии и восприятии роботов. Пол и образование не были связаны с принятием; однако некоторые конструкции опросного листа достоверно коррелировали с возрастом и настроением.Например, те, кто моложе, и те, кто испытывает грусть или одиночество, больше зависели от мнения других (что измерялось конструкцией социального влияния в анкете принятия). Это подчеркивает важность настроения при внедрении социальных роботов в уязвимые группы населения. Знакомство с роботом также связано с принятием робота, когда более знакомые люди считают его менее полезным и менее приятным, это важно, поскольку роботы становятся более заметными в обществе. Проявленные эмоции робота значительно повлияли на принятие и восприятие: позитивный робот выглядел более детским, чем негативный и нейтральный, а нейтральный робот — наименее полезным.Эти результаты подчеркивают важность характеристик пользователей и роботов для успешной интеграции социальных роботов.

    Цитата

    Бишоп, Л., ван Марис, А., Дограмадзи, С., и Зук, Н. (2019). Социальные роботы: влияние характеристик человека и робота на принятие. Паладин, 10 (1), 346-358. https://doi.org/10.1515/pjbr-2019-0028

    Принципиальный подход к намерению использовать роботов для ухода — Исследовательский информационный портал VTT

    TY — JOUR

    T1 — Модель принятия роботов для ухода (RAM-care)

    T2 — Принципиальный подход к намерению использовать роботов для ухода

    AU — Turja, Tuuli

    AU — Aaltonen, Iina

    AU — Taipale, Sakari

    AU — Oksanen, Atte

    N1 — Информация о финансировании: Это исследование является частью проекта «Роботы и будущее социальных услуг» (2015–2020), который финансируется Советом стратегических исследований Академии Финляндии (гранты 292980 и 314180).Вклад доктора Тайпале в исследование был поддержан Советом стратегических исследований при Академии Финляндии (проекты 327145 и 327149) и Центром передового опыта Академии Финляндии в исследованиях по проблемам старения и ухода (проект 312367). Информация о финансировании: Это исследование является частью проекта «Роботы и будущее социальных услуг» (2015–2020 гг.), Который финансируется Советом стратегических исследований Академии Финляндии (номера грантов 292980 и 314180). Вклад доктора Тайпале в исследование был поддержан Советом стратегических исследований при Академии Финляндии (проекты 327145 и 327149) и Центром передового опыта Академии Финляндии в исследованиях по проблемам старения и ухода (проект 312367).Авторские права издателя: © 2019 Elsevier B.V. Авторские права: Copyright 2020 Elsevier B.V., Все права защищены.

    PY — 2020/7

    Y1 — 2020/7

    N2 — Роботы появляются в сфере социального обеспечения, и организациям требуется информация о том, одобряются ли новые технологии среди сотрудников. Основываясь на теориях принятия технологий, это исследование предлагает модель, которая добавляет принципиальный подход к намерению использовать роботов для ухода. Были собраны данные о 544 специалистах, имеющих опыт работы с роботами ухода.Намерение использования было предсказано полезностью, удовольствием, социальным влиянием и отношением. Респонденты, которые считали роботов полезными и приемлемыми для своих коллег, с большей вероятностью считали использование роботов совместимым с их личными ценностями. Модель принятия роботов по уходу поддерживает учет профессионального контекста при роботизации.

    AB — Роботы появляются в сфере социальных услуг, и организациям требуется информация о том, одобряются ли новые технологии среди сотрудников. Основываясь на теориях принятия технологий, это исследование предлагает модель, которая добавляет принципиальный подход к намерению использовать роботов для ухода.Были собраны данные о 544 специалистах, имеющих опыт работы с роботами ухода. Намерение использования было предсказано полезностью, удовольствием, социальным влиянием и отношением. Респонденты, которые считали роботов полезными и приемлемыми для своих коллег, с большей вероятностью считали использование роботов совместимым с их личными ценностями.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *