Mining multi-modal communication patterns in interaction with explainable and non-explainable robots

要約

私たちは、人間が説明可能なロボットと説明できないロボットと対話する場合の対話パターンを調査します。
ここで説明不可能なロボットとは、説明可能なロボットとは対照的に、自分の動作または非動作を説明せず、対話中に他のフィードバックも与えないロボットのことです。
私たちはボードゲーム中の人間の行動をビデオ録画して分析しました。そこでは、20人の人間が、説明可能なまたは説明できないPepperロボットに、ボード上のオブジェクトを動かすように口頭で指示しました。
ビデオの転写と注釈は、相関ルール マイニングのためのトランザクションに変換されました。
アソシエーション ルールにより、ロボットと人間の間の相互作用におけるコミュニケーション パターンが発見され、最も興味深いルールは定期的なカイ 2 乗検定でもテストされました。
統計的に有意な結果としては、男性と説明不可能なロボット、女性と説明可能なロボットの間には強い相関関係があること、人間はロボットのモダリティの一部を反映していることが挙げられます。
私たちの結果はまた、人間の相互作用パターンを文脈化することが重要であり、これは調査ツールとして相関ルールを使用して簡単に実行できることも示しています。
提示された結果は、対話する人間にとって理解できるように動作を適応させるロボットを設計する際に重要です。

要約(オリジナル)

We investigate interaction patterns for humans interacting with explainable and non-explainable robots. Non-explainable robots are here robots that do not explain their actions or non-actions, neither do they give any other feedback during interaction, in contrast to explainable robots. We video recorded and analyzed human behavior during a board game, where 20 humans verbally instructed either an explainable or non-explainable Pepper robot to move objects on the board. The transcriptions and annotations of the videos were transformed into transactions for association rule mining. Association rules discovered communication patterns in the interaction between the robots and the humans, and the most interesting rules were also tested with regular chi-square tests. Some statistically significant results are that there is a strong correlation between men and non-explainable robots and women and explainable robots, and that humans mirror some of the robot’s modality. Our results also show that it is important to contextualize human interaction patterns, and that this can be easily done using association rules as an investigative tool. The presented results are important when designing robots that should adapt their behavior to become understandable for the interacting humans.

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