配達ロボットが社会でどう見られているか
配達ロボットの社会的アイデンティティと公共の認識を調査する。
Vivienne Bihe Chi, Elise Ulwelling, Kevin Salubre, Shashank Mehrotra, Teruhisa Misu, Kumar Akash
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目次
ロボットが公共の場でますます一般的になってきて、配達などのタスクを手伝ってるよね。これらのロボットが日常生活の一部になるにつれて、人々がどう見て受け入れているか考えることが大切だよ。単なる荷物を運ぶ道具じゃなくて、配達ロボットもコミュニティの一員になれるってことを示したい。社会的なアイデンティティを与えることで、人々が、もっと気軽にロボットと関わることができるようにしたいんだ。
研究の概要
配達ロボットについて人々がどう考えているのかを理解するために、バーチャルリアリティ(VR)を使って研究を行ったよ。この研究では、主に2つのことを知りたかった:
- 他の人を助けるためにデザインされた配達ロボットの社会的アイデンティティについて、人々はどう見てるのか?
- 社会的役割と機能的役割の両方を持つ配達ロボットを受け入れてもらうためには、どんなデザイン変更が必要なのか?
インタビューや観察を通じて、この質問に答えるための情報を集めたよ。
ロボットのアイデンティティの重要性
ロボットの見方が、私たちの関わり方に影響を与えるよね。もしロボットをタスクをこなす機械としてしか見なかったら、個人的なレベルで関わろうとは思わないかもしれない。でも、配達ロボットが社会的アイデンティティを持って、親切に他の人を助ける姿を見せたら、もっと受け入れられるかもしれない。
私たちの研究では、配達ロボットが人々とポジティブに関わるシナリオを見てきたよ。これにより、人々がロボットを単なる道具としてだけでなく、社会的な存在としてどう反応するかが分かった。
参加者と方法
この研究には、ホンダリサーチインスティテュートからの12人の参加者がいたよ。彼らは、未来的な都市のようなVR環境を探索して、配達ロボットに関する色んなシナリオに出会った。
40分間、そのバーチャルシティを歩きながら、配達ロボットが人々や他のロボットとどう関わるかを観察したんだ。その後、この体験についてインタビューを行ったよ。
研究結果
ロボットの能力
大きなテーマの一つは、参加者がロボットに何を期待しているかだったよ。多くの人が配達ロボットとどうコミュニケーションを取ればいいのか分からなかった。例えば、一人の参加者は「その状況でロボットとどうやって関わればいいのか、全然分からなかった」と言ってた。これからも人間とロボットの間でのクリアなコミュニケーションが必要ってことだね。
ある参加者はロボットを信頼してると感じてたけど、他の人は懐疑的だった。この信頼は、参加者がロボットの機能性をどう見るかによって影響されてたみたい。
人間とロボットの関係
参加者はロボットとの関係について色んな感情を表したよ。人間の方がロボットより優れていると思う人もいれば、ロボットが特定のタスクで平等かあるいは優れた役割を果たすことができると感じる人もいた。これは、ロボットの社会における役割についての見解が様々であることを示してる。
ほとんどの参加者は、人間とロボットには大きな違いがあると指摘してた。例えば、人間は考えたり感じたりできるけど、ロボットはプログラムされた機械だって。この違いが、ロボットを社会的存在として見るのを難しくしているかもしれない。
社会的アイデンティティの期待
もう一つの重要なテーマは、人々がロボットの社会的アイデンティティに対して抱く期待だったよ。一部の参加者は、ロボットを他の人を助けることができる社会的存在として見ることにオープンだった。例えば、ある参加者は「ロボットは社会的責任を持っているように見えた」と言ってた。
しかし、他の参加者はロボットは社会的に行動しようとせず、主なタスクに集中すべきだと思ってた。彼らは、ロボットが指定された機能を効果的に果たす一方で、社会的な責任を両立できるのか疑問に思ってた。
研究結果の考察
私たちの研究の結果は、人々がロボットをどう見ているかと、その社会的役割をどう受け入れているかの複雑な関係を明らかにしている。参加者は、ロボットが道具でありながら社会的パートナーでもあるという考えに困惑していることが多かった。この両面性が、配達ロボットと関わることについて混乱を招く可能性があるね。
ロボットの利他的な行動を評価する参加者もいれば、そうしたロボットがタスクをこなす能力を損なうことなく社会的役割を果たせるかどうか疑問に思う人もいた。これからも、ロボットをフレンドリーに見せることが、社会的受け入れにとって重要だということが分かるね。
今後の展望:デザインの提案
私たちの研究結果に基づいて、配達ロボットの見え方を向上させるためのいくつかのデザイン変更を提案するよ。
クリアなコミュニケーション:ロボットは、人々と簡単にコミュニケーションできるようにデザインされるべきで、ロボットの能力や意図を理解するギャップを埋める手助けをする。
感情を表現する:フラストレーションを感じた時や助けられた時に感謝の気持ちを表すことで、ロボットは人々とのつながりを形成できる。これによって、ロボットの意図や行動に対する信頼が築ける。
インタラクティブな機能:配達ロボットはもっとインタラクティブで、人々が個人的に関わることができるようにすべきだ。ロボットに名前や声を持たせて、単なる機械ではなくコミュニティの一員として感じられるようにすることができる。
社会的責任:ロボットは親切な行動を取ったり、他の人を助けたりするように奨励されるべきだ。これが人々を引き寄せる手段になってくれる。
結論
要するに、配達ロボットが私たちの近所で一般的な存在になる中で、人々がどうそれらを見ているかを理解することが重要だよ。私たちの研究は、ロボットの役割について人々の感情が様々であることを示している。受け入れを高めるためには、ロボットが効果的にコミュニケーションを取り、感情を表現し、社会的アイデンティティを示すような助け合う行動に参加するべきだ。
こうしたステップを踏むことで、配達ロボットが親切でフレンドリーなコミュニティの一員として見られ、人々が日常生活でもっと受け入れやすくなるようにできる。今後もこの分野での研究を続けることで、ロボットの社会への統合をさらに改善するための貴重な洞察が得られるだろう。
タイトル: More than just a Tool: People's Perception and Acceptance of Prosocial Delivery Robots as Fellow Road Users
概要: Service robots are increasingly deployed in public spaces, performing functional tasks such as making deliveries. To better integrate them into our social environment and enhance their adoption, we consider integrating social identities within delivery robots along with their functional identity. We conducted a virtual reality-based pilot study to explore people's perceptions and acceptance of delivery robots that perform prosocial behavior. Preliminary findings from thematic analysis of semi-structured interviews illustrate people's ambivalence about dual identity. We discussed the emerging themes in light of social identity theory, framing effect, and human-robot intergroup dynamics. Building on these insights, we propose that the next generation of delivery robots should use peer-based framing, an updated value proposition, and an interactive design that places greater emphasis on expressing intentionality and emotional responses.
著者: Vivienne Bihe Chi, Elise Ulwelling, Kevin Salubre, Shashank Mehrotra, Teruhisa Misu, Kumar Akash
最終更新: 2024-09-12 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2409.07815
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2409.07815
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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