Treinadores Robóticos e Comunicação sobre Saúde Mental

Os treinadores robóticos estão sendo considerados para ajudar a melhorar a saúde mental em vários lugares, como escritórios e casas. À medida que a tecnologia avança, agora temos Modelos de Linguagem Grande (LLMs) que podem ajudar robôs a conversar com as pessoas. Pesquisadores em Interação Humano-Robô (HRI) precisam pensar sobre como esses robôs falam e se a linguagem deles é adequada quando estão ajudando pessoas com problemas de saúde mental. Este artigo discute a primeira pesquisa que investigou como robôs que ajudam no Bem-estar mental se comunicam em um ambiente de trabalho.

#Visão Geral da Pesquisa

Para estudar isso, trabalhamos com 17 funcionários de uma empresa. Eles passaram quatro semanas interagindo com um treinador robótico que usa tecnologia LLM. Depois desse período, falamos com cada funcionário individualmente e também realizamos um grupo focal com 11 deles para compartilhar suas experiências.

O grupo focal teve três partes principais:

1. Atividade de Introdução: Os funcionários compartilharam cinco palavras para descrever o treinador robótico.
2. Avaliação da Linguagem: Os funcionários avaliaram quão apropriada era a linguagem do treinador robótico em diferentes situações.
3. Coisas a Fazer e Não Fazer: Os funcionários listaram o que o treinador robótico deveria e não deveria dizer para ser visto como adequado para apoio ao bem-estar mental.

Das nossas discussões, encontramos vários pontos importantes sobre como o treinador robótico deveria se comunicar. Primeiro, ele deve fazer perguntas significativas que realmente toquem os sentimentos das pessoas que interagem com ele. Em segundo lugar, ele deve mostrar que entende emoções e o contexto. Por último, deve evitar fazer suposições sem perguntar questões de esclarecimento para prevenir preconceitos.

#Importância da Linguagem nos Treinadores Robóticos

A linguagem é crítica quando se trata de robôs projetados para ajudar no bem-estar mental. Em situações delicadas, como lidar com saúde mental, a forma como um robô se comunica pode impactar muito sua eficácia. Os robôs precisam garantir que se comuniquem de uma maneira que se sinta segura e de apoio para a pessoa com quem estão interagindo.

Muitos robôs estão sendo usados em áreas sensíveis, como terapia e cuidados com idosos. Nesses casos, a linguagem usada pelos robôs desempenha um papel importante em como os usuários os percebem e interagem com eles. É por isso que os pesquisadores de HRI devem pensar cuidadosamente sobre como a linguagem gerada por LLM é usada nos robôs.

#Cenário Atual dos Treinadores Robóticos

Vários estudos analisaram como os robôs podem ajudar com o bem-estar mental. Por exemplo, um estudo usou robôs Jibo para ajudar estudantes com exercícios de psicologia positiva. Os resultados mostraram que os participantes gostaram de trabalhar com os robôs e sentiram que seu humor melhorou ao longo do tempo.

Outro estudo comparou treinadores humanos com treinadores robóticos. Embora ambos fossem apreciados, muitas pessoas preferiram treinadores humanos por causa da capacidade de se conectar em um nível pessoal. Isso destaca o desafio que os treinadores robóticos enfrentam em oferecer uma experiência mais parecida com a humana.

Os treinadores robóticos também foram estudados em ambientes de trabalho. Alguns estudos mostraram que a aparência ou o comportamento de um robô pode influenciar como as pessoas se sentem a respeito dele. No entanto, a questão de se a linguagem usada por esses treinadores robóticos é apropriada não foi suficientemente explorada.

#Metodologia do Estudo

O foco desta pesquisa foi analisar a linguagem usada por um treinador robótico equipado com LLM no ambiente de trabalho. Tomamos as seguintes etapas:

#Seleção de Participantes

O estudo envolveu 17 funcionários de uma empresa de tecnologia. Entre eles, havia 7 mulheres e 10 homens, abrangendo uma variedade de idades. Depois que interagiram com o treinador robótico, os convidamos a participar do grupo focal sem revelar o propósito por trás disso.

#Estudo Empírico

Durante quatro semanas, cada funcionário interagiu com o treinador robótico, que conduziu várias atividades de psicologia positiva. Essas atividades incluíam reflexões sobre gratidão e conquistas pessoais. Cada interação durou cerca de 10 minutos, onde o robô guiou conversas, fez perguntas e respondeu aos comentários dos funcionários.

No final das quatro semanas, realizamos entrevistas individuais com todos os 17 funcionários. Perguntamos sobre a experiência geral com o robô, se se sentiram compreendidos e se recomendariam o robô a outras pessoas.

#Grupo Focal

Duas semanas após as entrevistas individuais, realizamos um grupo focal online. Durante essa sessão, os funcionários participaram de atividades usando uma ferramenta online compartilhada. O grupo focal foi projetado para obter insights mais profundos sobre as percepções deles sobre a comunicação do robô.

As três atividades foram:

1. Quebra-gelo: Cada participante descreveu o robô usando cinco adjetivos.
2. Avaliação de Cenários: Os participantes avaliaram cenários e como o robô se comunicou. Eles compartilharam sentimentos sobre a interação e sugeriram modificações.
3. Lista de Coisas a Fazer e Não Fazer: Os funcionários delinearam comportamentos e linguagem que o robô deveria adotar ou evitar.

#Principais Descobertas

#Apropriabilidade da Linguagem

Do nosso estudo, identificamos vários elementos chave de comunicação apropriada para um treinador de bem-estar robótico:

1. Fazer Perguntas Significativas: O treinador robótico deve fazer perguntas que mergulhem mais fundo nas emoções dos coachees, em vez de se limitar a perguntas superficiais. Por exemplo, se um funcionário compartilha uma memória feliz, o robô deve buscar explorar como aquela memória fez a pessoa se sentir.

2. Compreensão Emocional: O treinador robótico deve mostrar empatia e compreensão. Os funcionários expressaram que queriam se sentir ouvidos e reconhecidos. Por exemplo, se alguém fala sobre gratidão em relação a um membro da família, o robô poderia responder de uma forma que reflita a compreensão daquele vínculo emocional.

3. Evitar Supondo: O robô não deve fazer suposições sem clareza. Os funcionários se sentiram frustrados quando o robô presumiu certas coisas sobre suas experiências. Por exemplo, é importante que o robô faça perguntas de acompanhamento, em vez de concluir ou estereotipar com base nas respostas iniciais.

#Avaliações de Cenários

Durante o grupo focal, os funcionários avaliaram cenários específicos para analisar a comunicação do robô. Aqui estão observações gerais de vários cenários:

• Eficiência e Pressão de Tempo: Alguns participantes sentiram que o robô estava muito focado em medidas de produtividade e não mergulhou nos sentimentos. Eles expressaram que o robô parecia tratar as discussões como uma entrevista de emprego, priorizando perguntas sobre tarefas em vez de explorar emoções.

• Empatia e Emoções: Muitos funcionários notaram que as respostas do robô frequentemente soavam mecânicas e sem profundidade emocional. Eles expressaram um desejo por um engajamento mais empático. O feedback indicou que, embora o treinador robótico fosse capaz de fazer perguntas relevantes, muitas vezes perdia o contexto emocional, levando a uma sensação de desconexão.

• Preconceito e Estereótipos: Os funcionários levantaram preocupações sobre a tendência do robô de fazer suposições com base em ideias estereotipadas. Por exemplo, se um participante mencionou um amigo que alcançou algo, o robô poderia presumir que o amigo era homem. Essa suposição frustrou os participantes, que sentiram que isso reforçava preconceitos sociais.

#Sugestões dos Funcionários para Melhoria

Com base nas descobertas de nossas entrevistas e discussões em grupo, os funcionários forneceram insights valiosos sobre como melhorar o estilo de comunicação do robô:

1. Ser Atento e Ouvir: Os funcionários enfatizaram a importância de o robô fazê-los sentir que estavam sendo ouvidos, engajando-se com suas respostas de forma reflexiva. Isso poderia envolver refletir sobre o que compartilharam antes de passar para novos tópicos.

2. Mostrar Consciência Emocional: Os participantes sentiram que o treinador robótico deveria indicar compreensão emocional. Eles sugeriram que o robô poderia usar linguagem corporal ou expressões faciais para aprimorar seus gestos, fazendo com que as interações se sentissem mais genuínas e relacionáveis.

3. Evitar Perguntas Excessivamente Técnicas: Em vez de fazer perguntas diretas e factuais, os funcionários sugeriram que o treinador robótico se concentrasse em questionamentos emocionais que incentivassem uma reflexão mais profunda sobre experiências pessoais.

4. Manter Neutralidade: Para evitar preconceitos, os participantes enfatizaram a importância de usar linguagem neutra em relação ao gênero e de se abster de fazer suposições sobre as pessoas envolvidas em suas histórias compartilhadas. Eles sugeriram que o robô fizesse perguntas de esclarecimento em vez de fazer suposições.

#Conclusão

Este estudo lança luz sobre os desafios enfrentados pelos treinadores robóticos equipados com LLM ao oferecer apoio apropriado para o bem-estar mental nos ambientes de trabalho. As descobertas sugerem que treinadores robóticos bem-sucedidos precisam priorizar a conexão emocional em vez da eficiência.

O treinador robótico deve fazer perguntas significativas que se concentrem nas emoções, mostrar empatia e evitar fazer suposições que possam levar a respostas inadequadas. Seguindo essas diretrizes, futuros designs podem levar a interações mais eficazes e de apoio.

À medida que a tecnologia continua a avançar, entender como os robôs se comunicam e interagem com os humanos será vital para garantir que possam ajudar efetivamente com o bem-estar mental. Essas percepções são cruciais para criar robôs que não apenas desempenhem funções práticas, mas também enriqueçam as experiências humanas por meio de conexões significativas.