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Coach robotici e comunicazione sulla salute mentale

Lo studio analizza come i coach robotici comunicano il supporto per il benessere mentale.

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I coach robotici sono guardati come un modo per migliorare la salute mentale in vari posti come uffici e case. Con la crescita della tecnologia, adesso abbiamo i Modelli di Linguaggio Ampio (LLM) che possono aiutare i robot a parlare con le persone. I ricercatori nell'Interazione Uomo-Robot (HRI) devono pensare a come questi robot parlano e se il loro linguaggio è adatto quando aiutano le persone con problemi di salute mentale. Questo articolo discute la prima ricerca che ha esaminato come i robot che aiutano il Benessere mentale comunicano in un luogo di lavoro.

Panoramica della Ricerca

Per studiare questo, abbiamo lavorato con 17 dipendenti di un'azienda. Hanno interagito con un coach robotico che utilizza la tecnologia LLM per quattro settimane. Alla fine di questo periodo, abbiamo parlato con ogni dipendente singolarmente e abbiamo anche tenuto un gruppo di discussione con 11 di loro per condividere le loro esperienze.

Il gruppo di discussione aveva tre parti principali:

  1. Attività di Introduzione: I dipendenti hanno condiviso cinque parole per descrivere il coach robotico.
  2. Valutazione del Linguaggio: I dipendenti hanno valutato quanto fosse appropriato il linguaggio del coach robotico in diverse situazioni.
  3. Cosa Fare e Cosa Non Fare: I dipendenti hanno elencato cosa il coach robotico dovrebbe e non dovrebbe dire per essere visto come adatto al supporto del benessere mentale.

Dalle nostre discussioni, abbiamo trovato diversi punti importanti su come il coach robotico dovrebbe comunicare. Innanzitutto, dovrebbe fare domande significative che colgano davvero i sentimenti delle persone con cui interagisce. In secondo luogo, dovrebbe mostrare di capire le emozioni e il contesto. Infine, dovrebbe evitare di fare assunzioni senza porre domande chiarificatrici per prevenire pregiudizi.

Importanza del Linguaggio nei Coach Robotici

Il linguaggio è fondamentale quando si tratta di robot progettati per aiutare con il benessere mentale. In situazioni delicate, come affrontare la salute mentale, il modo in cui un robot comunica può influenzare molto la sua efficacia. I robot devono assicurarsi di comunicare in modo che la persona con cui stanno interagendo si senta al sicuro e supportata.

Molti robot vengono utilizzati in campi sensibili come la terapia e l'assistenza agli anziani. In questi casi, il linguaggio usato dai robot gioca un ruolo importante nel modo in cui gli utenti li percepiscono e interagiscono con loro. Per questo motivo, i ricercatori HRI devono pensare attentamente a come viene utilizzato il linguaggio generato dagli LLM nei robot.

Panoramica Attuale dei Coach Robotici

Diverse ricerche hanno esaminato come i robot possano assistere il benessere mentale. Ad esempio, uno studio ha utilizzato robot Jibo per aiutare gli studenti con esercizi di psicologia positiva. I risultati hanno mostrato che i partecipanti si sono divertiti a lavorare con i robot e hanno sentito che il loro umore migliorava nel tempo.

Un altro studio ha confrontato coach umani con coach robotici. Anche se entrambi erano apprezzati, molte persone preferivano i coach umani per la loro capacità di connettersi a un livello personale. Questo evidenzia la sfida che i coach robotici affrontano nel offrire un'esperienza più umana.

I coach robotici sono stati anche esaminati nei luoghi di lavoro. Alcuni studi hanno mostrato che l'aspetto o il comportamento di un robot possono influenzare come le persone si sentono nei suoi confronti. Tuttavia, la questione se il linguaggio utilizzato da questi coach robotici sia appropriato non è stata sufficientemente esplorata.

Metodologia dello Studio

Il focus di questa ricerca era analizzare il linguaggio usato da un coach robotico dotato di LLM nel luogo di lavoro. Abbiamo seguito i seguenti passaggi:

Selezione dei Partecipanti

Lo studio ha coinvolto 17 dipendenti di un'azienda tecnologica. Tra loro c'erano 7 femmine e 10 maschi, di età diverse. Dopo aver interagito con il coach robotico, li abbiamo invitati a partecipare al gruppo di discussione senza rivelare il motivo dietro di esso.

Studio Empirico

Per quattro settimane, ogni dipendente ha interagito con il coach robotico, che ha condotto vari esercizi di psicologia positiva. Questi esercizi includevano attività come riflettere sulla gratitudine e sui successi personali. Ogni interazione durava circa 10 minuti, durante i quali il robot guidava le conversazioni, faceva domande e rispondeva agli input dei dipendenti.

Alla fine delle quattro settimane, abbiamo condotto interviste individuali con tutti i 17 dipendenti. Abbiamo chiesto loro domande sulla loro esperienza complessiva con il robot, se si sentivano compresi e se lo avrebbero raccomandato ad altri.

Gruppo di Discussione

Due settimane dopo le interviste individuali, abbiamo tenuto un gruppo di discussione online. Durante questa sessione, i dipendenti hanno partecipato ad attività utilizzando uno strumento online condiviso. Il gruppo era progettato per ottenere approfondimenti più dettagliati sulle loro percezioni della comunicazione del robot.

Le tre attività erano:

  1. Rottura del ghiaccio: Ogni partecipante ha descritto il robot utilizzando cinque aggettivi.
  2. Valutazione degli Scenari: I partecipanti hanno valutato scenari e come il robot comunicava. Hanno condiviso sentimenti riguardo all'interazione e suggerito modifiche.
  3. Lista di Cosa Fare e Cosa Non Fare: I dipendenti hanno delineato comportamenti e linguaggio che il robot dovrebbe adottare o evitare.

Risultati Chiave

Appropriatezza del Linguaggio

Dal nostro studio, abbiamo identificato diversi elementi chiave di comunicazione appropriata per un coach robotico per il benessere:

  1. Fare Domande Significative: Il coach robotico dovrebbe fare domande che approfondiscano le emozioni delle persone invece di restare su questioni superficiali. Ad esempio, se un dipendente condivide un ricordo felice, il robot dovrebbe cercare di esplorare come quel ricordo lo ha fatto sentire.

  2. Comprensione Emotiva: Il coach robotico dovrebbe mostrare empatia e comprensione. I dipendenti hanno espresso di voler sentirsi ascoltati e riconosciuti. Ad esempio, se qualcuno condivide gratitudine per un familiare, il robot potrebbe rispondere in un modo che rifletta la comprensione di quel legame emotivo.

  3. Evitare Assunzioni: Il robot non dovrebbe fare assunzioni senza chiarezza. I dipendenti si sono sentiti frustrati quando il robot presumeva certe cose sulle loro esperienze. Ad esempio, è importante che il robot faccia domande di follow-up invece di concludere o stereotipare basandosi sulle risposte iniziali.

Valutazioni degli Scenari

Durante il gruppo di discussione, i dipendenti hanno valutato scenari specifici per analizzare la comunicazione del robot. Ecco alcune osservazioni generali provenienti da vari scenari:

  • Efficienza e Pressione del Tempo: Alcuni partecipanti hanno sentito che il robot si concentrava troppo sulle misure di produttività e non si addentrava nei sentimenti. Hanno espresso che il robot sembrava trattare le discussioni come un colloquio di lavoro, dando priorità a domande sui compiti piuttosto che all'esplorazione emotiva.

  • Empatia e Emozioni: Molti dipendenti hanno notato che le risposte del robot spesso apparivano meccaniche e mancanti di profondità emotiva. Hanno espresso un desiderio di un coinvolgimento più empatico. I feedback indicavano che, sebbene il coach robotico fosse capace di porre domande pertinenti, spesso mancava del contesto emotivo, portando a una sensazione di disconnessione.

  • Pregiudizi e Stereotipi: I dipendenti hanno sollevato preoccupazioni riguardo alla tendenza del robot a fare assunzioni basate su idee stereotipate. Ad esempio, se un partecipante menzionava un amico che aveva raggiunto qualcosa, il robot potrebbe presumere che l'amico fosse maschio. Questa assunzione ha frustrato i partecipanti che sentivano che rafforzava i pregiudizi sociali.

Suggerimenti dei Dipendenti per il Miglioramento

Basandosi sui risultati delle nostre interviste e discussioni di gruppo, i dipendenti hanno fornito preziosi spunti su come migliorare lo stile comunicativo del robot:

  1. Essere Attenti e Ascoltare: I dipendenti hanno sottolineato l'importanza di farli sentire ascoltati, impegnandosi con le loro risposte in modo ponderato. Questo potrebbe comportare il riflettere su ciò che hanno condiviso prima di passare a nuovi argomenti.

  2. Mostrare Consapevolezza Emotiva: I partecipanti hanno sentito che il coach robotico dovrebbe indicare comprensione emotiva. Hanno suggerito che il robot potrebbe utilizzare il linguaggio del corpo o le espressioni facciali per migliorare i suoi gesti, rendendo le interazioni più genuine e relazionabili.

  3. Evitare Domande Troppo Tecniche: Invece di porre domande fattuali dirette, i dipendenti hanno suggerito che il coach robotico si concentri su domande emozionali che incoraggiano una riflessione più profonda sulle esperienze personali.

  4. Mantenere Neutralità: Per evitare pregiudizi, i partecipanti hanno enfatizzato l'importanza di utilizzare un linguaggio di genere neutro e di astenersi dal fare assunzioni sulle persone coinvolte nelle loro storie condivise. Hanno suggerito che il robot faccia domande chiarificatrici piuttosto che fare supposizioni.

Conclusione

Questo studio getta luce sulle sfide affrontate dai coach robotici dotati di LLM nel fornire supporto appropriato per il benessere mentale nei luoghi di lavoro. I risultati suggeriscono che i coach robotici di successo devono dare priorità alla connessione emotiva rispetto all'efficienza.

Il coach robotico dovrebbe fare domande significative che si concentrano sulle emozioni, mostrare empatia e evitare di fare assunzioni che possano portare a risposte inappropriate. Seguendo queste linee guida, i futuri design possono portare a interazioni più efficaci e di supporto.

Con il continuo avanzamento della tecnologia, comprendere come i robot comunicano e interagiscono con gli esseri umani sarà fondamentale per garantire che possano aiutare efficacemente con il benessere mentale. Questi spunti sono cruciali per creare robot che non solo servano a scopi pratici, ma arricchiscano anche l'esperienza umana attraverso connessioni significative.

Fonte originale

Titolo: Appropriateness of LLM-equipped Robotic Well-being Coach Language in the Workplace: A Qualitative Evaluation

Estratto: Robotic coaches have been recently investigated to promote mental well-being in various contexts such as workplaces and homes. With the widespread use of Large Language Models (LLMs), HRI researchers are called to consider language appropriateness when using such generated language for robotic mental well-being coaches in the real world. Therefore, this paper presents the first work that investigated the language appropriateness of robot mental well-being coach in the workplace. To this end, we conducted an empirical study that involved 17 employees who interacted over 4 weeks with a robotic mental well-being coach equipped with LLM-based capabilities. After the study, we individually interviewed them and we conducted a focus group of 1.5 hours with 11 of them. The focus group consisted of: i) an ice-breaking activity, ii) evaluation of robotic coach language appropriateness in various scenarios, and iii) listing shoulds and shouldn'ts for designing appropriate robotic coach language for mental well-being. From our qualitative evaluation, we found that a language-appropriate robotic coach should (1) ask deep questions which explore feelings of the coachees, rather than superficial questions, (2) express and show emotional and empathic understanding of the context, and (3) not make any assumptions without clarifying with follow-up questions to avoid bias and stereotyping. These results can inform the design of language-appropriate robotic coach to promote mental well-being in real-world contexts.

Autori: Micol Spitale, Minja Axelsson, Hatice Gunes

Ultimo aggiornamento: 2024-01-26 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2401.14935

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2401.14935

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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