Beyond Attention: Investigating the Threshold Where Objective Robot Exclusion Becomes Subjective

要約

ロボットが意思決定プロセス（人員の選択など）にますます関与するようになるにつれて、公平性と社会的包含に関する懸念が生じます。
この研究では、ロボットAMECAによるロボット主導のグループインタビューにおける社会的除外、客観的除外（ロボットの注意割り当て）、主観的排除（知覚された除外）、気分の変化、および履行が必要な関係を調査します。
制御されたラボ研究（n = 35）では、より高い目的除外が主観的除外を有意に予測しました。
次に、主観的な排除は気分に悪影響を与え、充足を必要としましたが、客観的な排除と履行が必要な関係のみを媒介しました。
区分的回帰分析により、客観的な排除が主観的除外として認識され始める重要なしきい値が特定されました。
さらに、立位は除外の主要な予測因子でしたが、人口統計学的要因（性別、身長など）は有意な効果はありませんでした。
これらの発見は、人間とロボットの相互作用における客観的および主観的な排除の両方を考慮し、ロボット支援採用プロセスの公平性に影響を与える必要性を強調しています。

要約(オリジナル)

As robots become increasingly involved in decision-making processes (e.g., personnel selection), concerns about fairness and social inclusion arise. This study examines social exclusion in robot-led group interviews by robot Ameca, exploring the relationship between objective exclusion (robot’s attention allocation), subjective exclusion (perceived exclusion), mood change, and need fulfillment. In a controlled lab study (N = 35), higher objective exclusion significantly predicted subjective exclusion. In turn, subjective exclusion negatively impacted mood and need fulfillment but only mediated the relationship between objective exclusion and need fulfillment. A piecewise regression analysis identified a critical threshold at which objective exclusion begins to be perceived as subjective exclusion. Additionally, the standing position was the primary predictor of exclusion, whereas demographic factors (e.g., gender, height) had no significant effect. These findings underscore the need to consider both objective and subjective exclusion in human-robot interactions and have implications for fairness in robot-assisted hiring processes.

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