Measuring Transparency in Intelligent Robots

要約

ロボットが私たちの日常生活にますます組み込まれるようになるにつれ、ロボットを透明にする必要性がかつてないほど重要になっています。
しかし、人間とロボットの相互作用における重要性にもかかわらず、ロボットの透明性の標準化された尺度はこれまで欠落していました。
この論文は、英語、ドイツ語、イタリア語で利用可能な、ロボット システムの知覚される透明性を測定するための最初の包括的な尺度を提示することで、このギャップに対処します。
私たちのアプローチは、透明性を説明可能性、可読性、予測可能性、メタ理解を含む多次元の構造として概念化します。
提案された規模は、1,223 人の参加者が関与する厳密な 3 段階のプロセスの成果です。
まず、スケールの項目を生成し、次に探索的因子分析を実施し、そして第三に、新たに開発されたTOROSスケールの因子構造を検証するための確認的因子分析を行いました。
最終的な尺度は 26 項目で構成され、判読性、説明可能性、予測可能性の 3 つの要素で構成されます。
TOROS は、3 つの国境を越えたサンプルにわたって、言語間での高い信頼性、因子間相関、モデルの適合性、内部一貫性、および収束妥当性を実証します。
この経験的に検証されたツールにより、ロボットの透明性の評価が可能になり、この複雑な構造の理論的理解に貢献します。
標準化された尺度を提供することで、TOROS がベンチマークとして機能する人間とロボットのインタラクションにおける一貫した比較可能な研究を促進します。

要約(オリジナル)

As robots become increasingly integrated into our daily lives, the need to make them transparent has never been more critical. Yet, despite its importance in human-robot interaction, a standardized measure of robot transparency has been missing until now. This paper addresses this gap by presenting the first comprehensive scale to measure perceived transparency in robotic systems, available in English, German, and Italian languages. Our approach conceptualizes transparency as a multidimensional construct, encompassing explainability, legibility, predictability, and meta-understanding. The proposed scale was a product of a rigorous three-stage process involving 1,223 participants. Firstly, we generated the items of our scale, secondly, we conducted an exploratory factor analysis, and thirdly, a confirmatory factor analysis served to validate the factor structure of the newly developed TOROS scale. The final scale encompasses 26 items and comprises three factors: Illegibility, Explainability, and Predictability. TOROS demonstrates high cross-linguistic reliability, inter-factor correlation, model fit, internal consistency, and convergent validity across the three cross-national samples. This empirically validated tool enables the assessment of robot transparency and contributes to the theoretical understanding of this complex construct. By offering a standardized measure, we facilitate consistent and comparable research in human-robot interaction in which TOROS can serve as a benchmark.

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