[論文レビュー] I Can See it in Your Eyes: Gaze towards a Robot as an Implicit Cue of Uncanniness and Task Performance in Long-term Interactions.

Giulia Perugia, Maike Paetzel+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2021

Social Robot Interaction and HRI被引用数 1

ひとこと要約

本研究は、長期にわたる人間-ロボット相互作用における注視行動が、認識された不気味さとタスクパフォーマンスの暗黙的指標としてどのように機能するかを調査する。3回の間隔をあけたセッションを通じてウェアラブル眼動追跡を実施した結果、社会的会話中の注視避け行動がロボットの不気味さを示し、共同タスク中におけるロボットへの注視が増加することは、パフォーマンスの低下と関連していた。これは、相互注視ではなく、共有注意の注視がタスク参加度を最もよく予測することを示している。

ABSTRACT

Over the past years, extensive research has been dedicated to developing robust platforms and data-driven dialog models to support long-term human-robot interactions. However, little is known about how people's perception of robots and engagement with them develop over time and how these can be accurately assessed through implicit and continuous measurement techniques. In this paper, we explore this by involving participants in three interaction sessions with multiple days of zero exposure in between. Each session consists of a joint task with a robot as well as two short social chats with it before and after the task. We measure participants' gaze patterns with a wearable eye-tracker and gauge their perception of the robot and engagement with it and the joint task using questionnaires. Results disclose that aversion of gaze in a social chat is an indicator of a robot's uncanniness and that the more people gaze at the robot in a joint task, the worse they perform. In contrast with most HRI literature, our results show that gaze towards an object of shared attention, rather than gaze towards a robotic partner, is the most meaningful predictor of engagement in a joint task. Furthermore, the analyses of gaze patterns in repeated interactions disclose that people's mutual gaze in a social chat develops congruently with their perceptions of the robot over time. These are key findings for the HRI community as they entail that gaze behavior can be used as an implicit measure of people's perception of robots in a social chat and of their engagement and task performance in a joint task.

研究の動機と目的

• 繰り返し、間隔をあけた相互作用を通じて、人々のロボットに対する認識と関与度がどのように変化するかを理解すること。
• 注視追跡を用いて、認識と関与度の代替指標として、人間-ロボット相互作用を暗黙的かつ連続的に測定することの可能性を探ること。
• 長期的HRI環境において、ロボットの不気味さとタスクパフォーマンスを予測する注視パターンを特定すること。
• 繰り返しのセッションを通じて、社会的会話における相互注視の発展と、ロボットに対する認識の変化がどのように一致するかを検討すること。

提案手法

• 参加者が、露出のない日をはさんで3回の相互作用セッションを経験し、長期的相互作用を模倣した。
• 各セッションには、共同タスクと、タスクの前後における2回の社会的会話が含まれ、縦断的分析が可能になった。
• ウェアラブル眼動追跡装置が、すべてのセッションを通じて注視パターンを記録し、ロボットや共同タスクの対象物への注視を捉えた。
• 認識と関与度は、各セッション後に実施されたアンケートで評価された。
• 注視データは、相互注視、注視避け、共有注意の対象物への注視といったパターンについて分析された。
• 統計的モデリングにより、注視行動とアンケート回答を結びつけ、予測可能な注視パターンを同定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 社会的会話中の注視行動は、時間の経過とともにロボットの不気味さの認識とどのように関連しているか？
• RQ2 共同タスク中におけるロボットへの注視は、タスクパフォーマンスをどの程度予測できるか？
• RQ3 相互注視と共有注意の注視のどちらが、共同タスクにおける関与度の予測においてより強い指標であるか？
• RQ4 繰り返しのセッションを通じて、社会的相互作用における相互注視パターンは、参加者のロボットに対する認識の変化とどのように並行して発展するか？

主な発見

• 社会的会話中の注視避け行動は、ロボットの不気味さの顕著な指標であった。これは、社会的相互作用における不快感や不安を示唆している。
• 共同タスク中におけるロボットへの注視が増加することは、パフォーマンスの低下と関連しており、注意の散漫や認知的負荷の増加を示唆している。
• ロボット自体ではなく、共有注意の対象物への注視が、共同タスクにおける関与度の最も意味のある予測要因であった。
• 社会的会話における相互注視は、参加者のロボットに対する認識の変化と整合的に発展した。
• 縦断的注視パターンから、社会的注視行動とロボット認識の両方が同時に変化しており、注視が有効な暗黙的指標であることを支持する結果が得られた。
• 本研究の結果は、相互注視がタスク参加度の予測において共有注意の注視ほど予測力が高くないことを示しており、HRI分野の一般的な仮定に疑問を呈している。