Converging Measures and an Emergent Model: A Meta-Analysis of Human-Automation Trust Questionnaires

要約

ヒューマン オートメーションの信頼を測定する際の重要な課題は、構成要素の増殖、モデル、および非常に可変性の高い検証を伴うアンケートの量です。
しかし、信頼は技術の受容、継続的な使用、流暢さ、チームワークの重要な要素であることに全員が同意しています。
ここでは、検証済みで信頼性の高い信頼調査手段のメタ分析を実行することにより、人間と自動化の相互作用における信頼のコンセンサス モデルを合成します。
この目的を達成するために、この作業では、最も頻繁に引用され、最も検証されたヒューマン オートメーションとヒューマン ロボットの信頼アンケート、およびそのような信頼の次元と前例を形成する最も確立された要因を特定します。
混乱と構造の拡散の両方を減らすために、アンケート間の用語の詳細なマッピングを提供します。
さらに、多因子調査機器を使用した実験から得られた回帰モデルのメタ分析を実行します。
このメタ分析に基づいて、ヒューマン オートメーション トラストの実験的に検証された収束モデルを示します。
この収束モデルは、将来の研究のための統合されたフレームワークを確立します。
信頼測定の現在の境界と、さらなる調査が必要な場所を特定します。
最後に、適切な信頼調査ツールの選択と設計について説明します。
よく構築された信頼調査手段を比較、マッピング、分析することにより、人間と自動化の相互作用における信頼のコンセンサス構造が特定されます。
そうすることで、広く適用できる信頼を測定するためのより完全な基礎が明らかになります。
それは、学問的な信頼の考え方を口語的で常識的な考え方と統合します。
特にヒューマン オートメーション インタラクションにおける信頼の重要性がますます認識されていることを考えると、この作業により、信頼を理解して測定するためのより良い位置に立つことができます。

要約(オリジナル)

A significant challenge to measuring human-automation trust is the amount of construct proliferation, models, and questionnaires with highly variable validation. However, all agree that trust is a crucial element of technological acceptance, continued usage, fluency, and teamwork. Herein, we synthesize a consensus model for trust in human-automation interaction by performing a meta-analysis of validated and reliable trust survey instruments. To accomplish this objective, this work identifies the most frequently cited and best-validated human-automation and human-robot trust questionnaires, as well as the most well-established factors, which form the dimensions and antecedents of such trust. To reduce both confusion and construct proliferation, we provide a detailed mapping of terminology between questionnaires. Furthermore, we perform a meta-analysis of the regression models that emerged from those experiments which used multi-factorial survey instruments. Based on this meta-analysis, we demonstrate a convergent experimentally validated model of human-automation trust. This convergent model establishes an integrated framework for future research. It identifies the current boundaries of trust measurement and where further investigation is necessary. We close by discussing choosing and designing an appropriate trust survey instrument. By comparing, mapping, and analyzing well-constructed trust survey instruments, a consensus structure of trust in human-automation interaction is identified. Doing so discloses a more complete basis for measuring trust emerges that is widely applicable. It integrates the academic idea of trust with the colloquial, common-sense one. Given the increasingly recognized importance of trust, especially in human-automation interaction, this work leaves us better positioned to understand and measure it.

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