[論文レビュー] Towards engagement models that consider individual factors in HRI: on the relation of extroversion and negative attitude towards robots to gaze and speech during a human-robot assembly task

Serena Ivaldi, Sébastien Lefort+4 more|arXiv (Cornell University)|Aug 19, 2015

Social Robot Interaction and HRI参考文献 49被引用数 6

ひとこと要約

本研究は、個人の要因—特に外向性とロボットに対する否定的態度—が、物理的組立作業における人間-ロボット協働中の視線および会話のダイナミクスにどのように影響するかを調査する。iCub ロボットと 56 名の参加者を用いた実験では、外向的な参加者はロボットとより多く、より長く会話する一方、ロボットに対する否定的態度を示す参加者はロボットの顔をあまり見ず、手元に注目する傾向がある。これは、人間-ロボットインタラクション（HRI）におけるエンゲージメントモデルを、個々の性格や態度を考慮して個別化する必要があることを示している。

ABSTRACT

Estimating the engagement is critical for human - robot interaction. Engagement measures typically rely on the dynamics of the social signals exchanged by the partners, especially speech and gaze. However, the dynamics of these signals is likely to be influenced by individual and social factors, such as personality traits, as it is well documented that they critically influence how two humans interact with each other. Here, we assess the influence of two factors, namely extroversion and negative attitude toward robots, on speech and gaze during a cooperative task, where a human must physically manipulate a robot to assemble an object. We evaluate if the scores of extroversion and negative attitude towards robots co-variate with the duration and frequency of gaze and speech cues. The experiments were carried out with the humanoid robot iCub and N=56 adult participants. We found that the more people are extrovert, the more and longer they tend to talk with the robot; and the more people have a negative attitude towards robots, the less they will look at the robot face and the more they will look at the robot hands where the assembly and the contacts occur. Our results confirm and provide evidence that the engagement models classically used in human-robot interaction should take into account attitudes and personality traits.

研究の動機と目的

• 外向性やロボットに対する否定的態度といった個人要因が、人間-ロボット対話における社会的信号のダイナミクスにどのように影響するかを調査すること。
• 人間の性格的特徴や態度が、人間型ロボットと協働する物理的作業中に視線および会話行動とどのように共変するかを評価すること。
• これらの個人要因が、会話と視線のダイナミクスに基づくエンゲージメント指標に与える影響を評価すること。
• 個人差を考慮した適応的エンゲージメントモデルの開発を支援すること。
• 標準的なエンゲージメントモデルが、個人の特徴を無視すると、対話の質を誤って分類する可能性があるという実証的証拠を提供すること。

提案手法

• 56名の成人参加者を対象に、iCub 人型ロボットを用いた人間-ロボット協働組立作業を実施した。
• ウィザード・オブ・オズ（WoZ）設定を採用し、人間のオペレータがリアルタイムでロボットの視線、会話、表情を遠隔制御した。
• 会話と視線行動を分析するため、同期された音声および動画記録を収集した。
• 外向性は標準化された性格検査で測定し、ロボットに対する否定的態度は妥当性が確認された態度尺度で評価した。
• 視線行動は、ロボットの顔および手首に対する注視時間と頻度を追跡することで定量化し、会話は発話頻度と持続時間で測定した。
• 統計的分析を用いて、個人要因（外向性、ロボットに対する否定的態度）と社会的信号ダイナミクスとの共変関係を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 外向性は、人間-ロボット組立作業中の会話の持続時間および頻度、視線行動とどのように相関するか？
• RQ2 ロボットに対する否定的態度は、ロボットの顔への視線配分をどのように影響するか？
• RQ3 性格的特徴および態度は、人間-ロボット対話における社会的信号のダイナミクスにどの程度影響を及ぼすか？
• RQ4 外向性およびロボット態度の個人差は、会話や視線といったエンゲージメント関連行動の変動を予測できるか？
• RQ5 個人差を無視した場合、視線と会話に基づく標準的なエンゲージメント指標は、真のエンゲージメントを捉えきれないのか？

主な発見

• 外向性の高い参加者は、外向性が低い参加者と比較して、ロボットとの会話が著しく長く、頻度も多かった。
• 外向性スコアが高かった参加者は、言語的コミュニケーションを通じてより高いエンゲージメントを示し、会話の開始および継続の傾向が顕著に見られた。
• ロボットに対する否定的態度を示す参加者は、顔を注視する時間が著しく短く、社会的注意の低下または不快感が関与している可能性がある。
• 否定的態度を示す参加者は、ロボットの手に注視する割合を増やしており、物理的接触ポイントへの注目や顔の接触を避ける傾向が関連していると推測される。
• 本研究では、性格や態度といった個人要因が、HRIにおける社会的信号のダイナミクスを顕著に左右することが確認され、標準的なエンゲージメントモデルの普遍性に疑問が呈された。
• これらの発見は、HRIにおけるエンゲージメントモデルが、ユーザーの状態を誤分類しないために、個人差を組み込む必要があることを示唆している。