Robot Vulnerability and the Elicitation of User Empathy

要約

この論文では、ロボットの感情的な物語が人間の観察者の共感を引き出す能力にどのような影響を与えるかを調査した、被験者間の Amazon Mechanical Turk 研究 (n = 220) について説明します。
私たちはまず、ロボットの感情的な物語を開発および検証するためのパイロット研究を実施しました。
その後、完全な研究では、ロボットは 3 つの異なる感情的な物語戦略 (面白い、悲しい、中立的) のうちの 1 つを使用し、相互作用の過程で買い物タスクの機能が低下しました。
ロボットの機能が低下するにつれて、参加者はロボットを助ける意思があるかどうかを繰り返し尋ねられました。
その結果、悲しい物語を伝えることは、インタラクション中にロボットを助けようとする参加者の意欲に大きく影響し、インタラクション中に参加者がロボットに対して共感を覚えるかどうかを決定することが示されました。
さらに、ロボットに関する過去の経験が多ければ多いほど、ロボットを助けようとする参加者の意欲も高まりました。
この研究は、感情的な物語が、人間とロボットの間の感情的なつながりから恩恵を受ける短期的な相互作用に役立つ可能性があることを示唆しています。

要約(オリジナル)

This paper describes a between-subjects Amazon Mechanical Turk study (n = 220) that investigated how a robot’s affective narrative influences its ability to elicit empathy in human observers. We first conducted a pilot study to develop and validate the robot’s affective narratives. Then, in the full study, the robot used one of three different affective narrative strategies (funny, sad, neutral) while becoming less functional at its shopping task over the course of the interaction. As the functionality of the robot degraded, participants were repeatedly asked if they were willing to help the robot. The results showed that conveying a sad narrative significantly influenced the participants’ willingness to help the robot throughout the interaction and determined whether participants felt empathetic toward the robot throughout the interaction. Furthermore, a higher amount of past experience with robots also increased the participants’ willingness to help the robot. This work suggests that affective narratives can be useful in short-term interactions that benefit from emotional connections between humans and robots.

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