[論文レビュー] Designing Conversational Robots with Children during the Pandemic

Thomas Beelen, Ella Velner+4 more|arXiv (Cornell University)|May 23, 2022

Social Robot Interaction and HRI被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、パンデミック期における子供たちの情報検索を支援する会話型ロボットの設計に関する研究を提示している。主な焦点は信頼のダイナミクスと共同設計にあり、ビデオ通話による相互作用が子供たちのロボットへの認識や信頼に与える影響を調査。信頼性の低いロボットに対しても高い信頼が示された一方、音声ベースの信頼モニタリングと行動介入を組み合わせた「感覚・思考・行動」ループの提案により、過剰な信頼の是正を図っている。

ABSTRACT

Our research project (CHATTERS) is about designing a conversational robot for children's digital information search. We want to design a robot with a suitable conversation, that fosters a responsible trust relationship between child and robot. In this paper we give: 1) a preliminary view on an empirical study around children's trust in robots that provide information, which was conducted via video call due to the COVID-19 pandemic. 2) We also give a preliminary analysis of a co-design workshop we conducted, where the pandemic may have impacted children's design choices. (3) We close by describing the upcoming research activities we are developing.

研究の動機と目的

• 10〜12歳の子供たちが責任感があり信頼できる情報検索を支援できる会話型ロボットの設計を目的とする。
• COVID-19パンデミックが子供たちのロボットに対する期待、信頼、相互作用の好みに与えた影響を調査すること。
• 音声分析と適応的ロボット行動を組み合わせて、子供たちの過剰な信頼を検出し、低減する「感覚・思考・行動」ループの開発。
• 子供たちと共同でロボットの機能を設計し、遠隔学習に伴う状況から、仲間意識や移動性といった重要な設計優先事項を特定すること。
• 伝統的なクエリ・レスポンスモデルと比較して、子供たちにおける使いやすさと関与度を評価する会話型検索の相互作用の特徴を分析すること。

提案手法

• 信頼できるロボットと信頼性の低いロボットの両方と、30名の子供（10〜12歳）がビデオ通話形式で対話する実地調査を実施。質問紙とインタビューを通じて、信頼性、好まれやすさ、知識の豊富さを測定。
• 子供たちがロボットの信頼性、オンライン情報、ボイスアシスタントの使用についての見解を収集するための準構造的インタビューを実施。特に、信頼の兆候としての発話パターンに注目。
• パンデミックの制約を考慮し、子供たちと共同でロボットデザインの好みを探るワークショップを実施。ワークシートとリモート協働ツールを活用。
• 将来の研究として、役割分担（探求者／中間者）を想定した二重対話型の検索タスクを計画。会話パターンの分析にはSCoSASアノテーションスキームを適用。
• 会話型検索の過程で、子供たちのより意味的に豊かな情報ニーズを引き出すために、ルールベースのアルゴリズムを設計。
• ロボットが音声から信頼を感知し、過剰な信頼の兆候を評価し、行動を変更することで信頼度を低下させる「感覚・思考・行動」ループを提唱。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 パンデミック期におけるビデオ通話による相互作用が、子供たちのロボットの信頼性への認識や、情報検索のためのロボット使用意欲にどのように影響するか？
• RQ2 子供たちは、オンライン情報の信頼性をロボットがどのように扱うべきだと期待しているのか。これは現在のボイスアシスタントの使用状況と比較してどう異なるか？
• RQ3 明示的に信頼性の低いように設計されたロボットに対しても、子供たちはどの程度過剰な信頼を示すのか。また、その兆候は発話パターンから検出可能か？
• RQ4 会話型検索の相互作用は、子供たちにとって意味的豊かさとユーザーエクスペリエンスの観点で、従来のクエリ・レスポンスモデルとどのように異なるか？
• RQ5 子供たちが情報検索用ロボットにおいて優先する設計要因は何か。また、これらの要因は、パンデミックに伴う遠隔学習の経験によってどのように形成されたか？

主な発見

• 信頼できるロボットと信頼性の低いロボットの両方に対して、子供たちは高いレベルの信頼を示した。これは、ロボットの信頼性を操作しても、意図した行動的対比が得られなかったことを示している。
• 子供たちは移動可能なロボットの使用を好んだほか、長期間にわたる遠隔学習の影響から、仲間意識の重要性を強調した。
• 子供たちは、ロボットが信頼できるウェブサイトを参照するか、複数の情報源を比較することで情報を検証すべきだと提言した。これは、誤情報のリスクに対する認識があることを示している。
• 共同設計プロセスにおいて、会話が形式的すぎたり、ユーモアが欠けていると、子供たちの関与度が低下することが明らかになった。したがって、ミームのような遊び心ある要素の導入が参加度の向上に寄与する可能性がある。
• インタラクションの音声データから、子供たちの言語から信頼の兆候を抽出可能であることが判明。これは、リアルタイムでの信頼モニタリングに音声分析を活用する可能性を裏付けている。
• 子供たちは、ビデオ通話の相互作用は対面での会話よりも人間らしさに欠けると報告したが、形式に適応していた。これにより、遠隔ロボット対話におけるより豊かな非言語的サインの導入が求められている。