[論文レビュー] Does Removing Stereotype Priming Remove Bias? A Pilot Human-Robot Interaction Study

Tobi Ogunyale, De’Aira Bryant+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 3, 2018

Social Robot Interaction and HRI参考文献 10被引用数 14

ひとこと要約

本パイロット研究は、人間-ロ봇対話におけるスティグマティック・プライミングを排除することで、感情認識におけるバイアスが解消されるかどうかを調査する。198名の参加者を対象に、被験者間設計を用い、肌の色（白色対黒色）のみが異なる2体のDarwin-Miniロボットを用いた。感情分類の正確性や強度評価において、肌の色による有意差は認められなかった。これは、プライミングがない状態では、ユーザーが人種的スティグマに依存せず、機能的属性に基づいてロボットを評価する可能性を示唆している。

ABSTRACT

Robots capable of participating in complex social interactions have shown great potential in a variety of applications. As these robots grow more popular, it is essential to continuously evaluate the dynamics of the human-robot relationship. One factor shown to have potential impacts on this critical relationship is the human projection of stereotypes onto social robots, a practice that is implicitly known to effect both developers and users of this technology. As such, in this research, we wished to investigate the difference in participants' perceptions of the robot interaction if we removed stereotype priming. This has not yet been a common practice in similar studies. Given the stereotypes of emotions among ethnic groups, especially in the U.S., this study specifically sought to investigate the impact that robot "skin color" could potentially have on the human perception of a robot's emotional expressive behavior. A between-subject experiment with 198 individuals was conducted. The results showed no significant differences in the overall emotion classification or intensity ratings for the different robot skin colors. These results lend credence to our hypothesis that when individuals are not primed with information related to human stereotypes, robots are evaluated based on functional attributes versus stereotypical attributes. This provides some confidence that robots, if designed correctly, can potentially be used as a tool to override stereotype-based biases associated with human behavior.

研究の動機と目的

• スティグマティック・プライミングが存在しない状態で、人間が社会的ロボットの認識にバイアスを示すかどうかを検証すること。
• 参加者が人種的スティグマにプライミングされていない状態で、ロボットの肌の色が感情認識に与える影響を調査すること。
• 性別および人種が、非プライミング状態における人間-ロボット対話における感情認識に調節効果を及ぼすかどうかを特定すること。
• 人間のバイアスが混入するのを最小限に抑える実験デザインの提示により、今後のHRI研究における方法論的知見を貢献すること。
• スティグマティックな社会的カテゴリーがプライミングされていない状態で、ロボットが人間のスティグマに基づくバイアスを是正するツールとして機能できるかどうかを検討すること。

提案手法

• 198名の参加者を対象に、被験者間実験デザインを採用し、白色または黒色の肌をしたDarwin-Miniロボットと対話させる。
• 標準化された感情表現（笑顔と怒り）をロボットが再現し、各条件での認識を評価する。
• 参加者の年齢、性別、人種的背景などのデモグラフィック要因に基づき、各感情表現における感情分類の正確性と強度評価を収集する。
• 独立した母集団t検定を用いて、男性と女性参加者間、および白人系と非白人系参加者間の感情認識を比較する。
• 性別および人種に基づいてデータを分析し、認識に及ぼす潜在的な調節効果を検出するが、非白人系グループのサンプルサイズが小さいことに注意を払う。
• スティグマティック・プライミングを回避する非プライミング実験デザインを採用し、対話の前段階で人種的・民族的スティグマを活性化させない。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スティグマティック・プライミングを排除することで、肌の色が異なるロボット間における感情認識の差が解消されるか？
• RQ2 非プライミング状態における人間-ロボット対話において、性別の違いが感情表現の認識にどのように影響するか？
• RQ3 人種的アイデンティティが、ロボット行動における感情の強度および正確性の認識に、どの程度調節効果を及ぼすか？
• RQ4 プライミングがなければ、ロボットが機能的属性に基づいて評価されるのか？
• RQ5 参加者の人種的背景が、社会的表現を示すロボットの感情分類の正確性および強度評価に果たす役割は何か？

主な発見

• すべての参加者グループにおいて、白色ロボットと黒色ロボットの間で感情分類の正確性に有意差は認められなかった。
• 男性参加者では、白色ロボットの笑顔表現の分類正確性が50%、黒色ロボットが49.2%であった。女性参加者では、それぞれ50%と52.6%であった。
• 怒りの表現に関しては、男性参加者が白色ロボットを57.9%、黒色ロボットを65.8%で分類した。女性参加者では、それぞれ60%と61.8%であったが、いずれの条件でも有意差は認められなかった。
• 笑顔および怒りの表現の両方について、男性と女性参加者間、およびロボットの肌の色による強度評価に有意差は認められなかった。
• 人種的グループにおいて、白人系参加者とアフリカ系アメリカ人参加者は、怒りの表現の認識率がそれぞれ61.7%および64.3%であり、有意差は認められなかった。
• 強度評価において唯一の有意差は、ヒスパニック系またはラテン系参加者が黒色ロボットの怒りの表現を白人参加者よりもより強いと評価した点であったが、この結果はサンプルサイズが小さいことから限定的である。