Social Cue Detection and Analysis Using Transfer Entropy

要約

人間の近くで働くロボットは、社会的に受け入れられる方法で行動するために、社会的合図を理解し、利用する必要があります。
ソーシャル キューは、人々の間のコミュニケーション (つまり、情報の流れ) の形式です。
この論文では、非言語的でエピソード的な知覚可能な社会的手がかりのクラスと、情報理論的尺度、つまり伝達エントロピーを使用した関連情報伝達を検出および分析するためのフレームワークが紹介されます。
グループ結合設定を使用して、人間間のコミュニケーションを分析するための伝達エントロピーの実用性を実証します。
次に、人間間の社会的相互作用を含む 2 つの設定 (オブジェクトの受け渡しと人のフォロー) でフレームワークを実証します。
私たちの結果は、転送エントロピーによってエージェント間の情報フローと、それがいつどこで発生するかを特定できることを示しています。
このフレームワークの潜在的な用途には、インタラクティブなロボット設計や社会を意識したロボット計画のための情報フローまたは社会的合図の分析が含まれます。

要約(オリジナル)

Robots that work close to humans need to understand and use social cues to act in a socially acceptable manner. Social cues are a form of communication (i.e., information flow) between people. In this paper, a framework is introduced to detect and analyse a class of perceptible social cues that are nonverbal and episodic, and the related information transfer using an information-theoretic measure, namely, transfer entropy. We use a group-joining setting to demonstrate the practicality of transfer entropy for analysing communications between humans. Then we demonstrate the framework in two settings involving social interactions between humans: object-handover and person-following. Our results show that transfer entropy can identify information flows between agents and when and where they occur. Potential applications of the framework include information flow or social cue analysis for interactive robot design and socially-aware robot planning.

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