要約
ソーシャルメディエーターロボットは、社会的環境において人間がどのように相互作用するかにプラスの影響を与える行動戦略を生み出すことで、人間と人間の相互作用を促進します。
人間と人間とロボットのインタラクションの分野でソーシャル仲介用のロボットが注目を集めるにつれ、環境内の人間を「理解する」ロボットの能力が重要になります。
この目的には、相互作用中の複数の人間を集合的な実体として考慮し、そのメンバー間に存在するグループのダイナミクスを表す人間理解のモデルが必要です。
グループのダイナミクスは、グループの相互作用内および相互作用の間で発生する影響力のあるアクション、プロセス、および変化として定義されます。
個人の行動は、グループの他のメンバーとの相互作用に深く影響される可能性があるため、グループ内に存在する社会力学は、各個人およびグループ全体の行動、態度、意見に影響を与える可能性があります。
したがって、ソーシャルメディエーターロボットがその役割を効果的に発揮するには、グループダイナミクスのモデルが重要です。
この論文では、グループ力学の既存のモデルを調査し、それらを社会的支配、感情、社会的結束、紛争解決、関与のモデルに分類します。
これらのモデルが利用するマルチモーダルな機能に焦点を当て、社会的相互作用の対人的側面を捉えることの重要性を強調します。
最後に、社会的調停に役立つ人間間の相互作用の表現を捉えることができる可能性のあるアプローチとして、関係的感情のモデルを取り上げます。
要約(オリジナル)
Social mediator robots facilitate human-human interactions by producing behavior strategies that positively influence how humans interact with each other in social settings. As robots for social mediation gain traction in the field of human-human-robot interaction, their ability to ‘understand’ the humans in their environments becomes crucial. This objective requires models of human understanding that consider multiple humans in an interaction as a collective entity and represent the group dynamics that exist among its members. Group dynamics are defined as the influential actions, processes, and changes that occur within and between group interactants. Since an individual’s behavior may be deeply influenced by their interactions with other group members, the social dynamics existing within a group can influence the behaviors, attitudes, and opinions of each individual and the group as a whole. Therefore, models of group dynamics are critical for a social mediator robot to be effective in its role. In this paper, we survey existing models of group dynamics and categorize them into models of social dominance, affect, social cohesion, conflict resolution, and engagement. We highlight the multimodal features these models utilize, and emphasize the importance of capturing the interpersonal aspects of a social interaction. Finally, we make a case for models of relational affect as an approach that may be able to capture a representation of human-human interactions that can be useful for social mediation.
arxiv情報
著者 | Hifza Javed,Nawid Jamali |
発行日 | 2023-06-30 02:34:16+00:00 |
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