[논문 리뷰] 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 Paetzel외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 01.

Social Robot Interaction and HRI인용 수 1

한 줄 요약

이 연구는 장기적인 인간-로봇 상호작용에서 시선 행동이 인식된 기묘함과 작업 성과의 암묵적 측정으로서 어떻게 기능하는지 조사한다. 세 번의 분리된 세션 동안 웨어러블 눈동자 추적 장치를 사용하여, 사회적 대화 중 시선을 피하는 행동이 기계의 기묘함을 나타내는 반면, 공동 작업 중 로봇을 향한 증가된 시선은 성과가 열악해지는 것과 관련이 있음을 발견하였다—이것은 상호 주의를 공유하는 시선, 즉 상호 시선이 아닌 것이 작업 참여도를 가장 잘 예측한다는 것을 시사한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 반복적이고 분리된 상호작용을 통해 사람들이 로봇을 어떻게 인식하고 참여도가 어떻게 변화하는지 이해하기 위해.
• 시선 추적을 통해 인간-로봇 상호작용의 암묵적이고 연속적인 측정을 탐색하여 인식과 참여도의 지표로 활용하기 위해.
• 장기적 HRI 환경에서 로봇의 기묘함과 작업 성과를 예측하는 데 사용할 수 있는 시선 패턴을 특정하기 위해.
• 사회적 대화에서의 상호 시선 발달과 시간이 지남에 따라 변화하는 로봇에 대한 인식의 일치 여부를 검토하기 위해.

제안 방법

• 참가자들은 노출 없이 하루씩 간격을 두고 세 번의 상호작용 세션에 참여하여 장기적 상호작용를 시뮬레이션하였다.
• 각 세션은 공동 작업과 두 차례의 사회적 대화(작업 전과 후)를 포함하여 종단적 분석이 가능하도록 하였다.
• 웨어러블 눈동자 추적 장치가 모든 세션 동안 시선 패턴을 기록하여 로봇 향한 시선과 공동 작업 물체에 대한 시선을 측정하였다.
• 인식과 참여도는 각 세션 후에 실시한 설문지를 통해 평가되었다.
• 상호 시선, 시선 피하기, 공유 주의 대상에 대한 집중과 같은 패턴을 분석하기 위해 시선 데이터를 분석하였다.
• 통계 모델링을 통해 시선 행동을 설문지 응답과 연결하여 예측 가능한 시선 패턴을 특정하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사회적 대화 중 시선 행동이 시간이 지남에 따라 로봇의 기묘함 인식과 어떻게 관련되어 있는가?
• RQ2 공동 작업 중 로봇을 향한 시선이 얼마나 작업 성과를 예측하는가?
• RQ3 공동 작업의 참여도를 가장 잘 예측하는 시선 패턴은 상호 시선인지, 공유 주의 시선인지?
• RQ4 반복적인 세션 동안 사회적 상호작용에서의 상호 시선 패턴은 참가자들이 로봇을 어떻게 인식하는지와 어떻게 함께 변화하는가?

주요 결과

• 사회적 대화 중 시선을 피하는 행동은 인식된 로봇의 기묘함을 뚜렷이 나타내며, 사회적 상호작용에서의 불편함이나 불안감을 시사한다.
• 공동 작업 중 로봇을 향한 증가된 시선은 작업 성과가 열악해지는 것과 관련이 있으며, 이는 산만함이나 인지적 과부하의 가능성을 시사한다.
• 로봇 자체가 아니라 공유 주의 대상에 대한 시선이 공동 작업의 참여도를 가장 잘 예측하는 의미 있는 지표였다.
• 사회적 대화 중 상호 시선 패턴은 참가자들이 로봇을 어떻게 인식하는지와 시간이 지남에 따라 일치하는 방식으로 발달하였다.
• 종단적 시선 패턴을 통해 사회적 시선 행동과 로봇에 대한 인식이 함께 진화하는 것으로 밝혀졌으며, 이는 시선이 유효한 암묵적 측정 도구임을 뒷받침한다.
• 연구 결과는 상호 시선이 작업 참여도 예측에 더 적합하지 않다는 공통된 가정을 도전하며, 공유 주의 시선이 더 강력한 예측 지표임을 보여준다.