要約
研究の再現性、つまり、結果を再現するために元のデータに対して分析を再実行することは、科学的妥当性を保証するために最も重要です。
ただし、特に子供とロボットのインタラクション (CRI) など、複数の専門分野のチームが関与する研究分野では、再現性が非常に難しいことがよくあります。
この論文は、報告の透明性を求めてこの分野を分析することにより、再現性の観点から過去 3 年間（2020 ～ 2022 年）の CRI の研究を系統的にレビューしたものです。
合計 325 件の研究にわたって、人口統計 (例: 参加者の年齢)、研究の設計と実施 (例: インタラクションの長さ)、オープンデータ (例: アクティブなコード リポジトリの維持) の報告に欠陥があることがわかりました。
この分析から一連のガイドラインを抽出し、CRI 研究を体系的に報告するためのチェックリストを提供し、CRI およびそれ以降の再現性を向上させるための研究を支援および指導します。
要約(オリジナル)
Research reproducibility – i.e., rerunning analyses on original data to replicate the results – is paramount for guaranteeing scientific validity. However, reproducibility is often very challenging, especially in research fields where multi-disciplinary teams are involved, such as child-robot interaction (CRI). This paper presents a systematic review of the last three years (2020-2022) of research in CRI under the lens of reproducibility, by analysing the field for transparency in reporting. Across a total of 325 studies, we found deficiencies in reporting demographics (e.g. age of participants), study design and implementation (e.g. length of interactions), and open data (e.g. maintaining an active code repository). From this analysis, we distill a set of guidelines and provide a checklist to systematically report CRI studies to help and guide research to improve reproducibility in CRI and beyond.
arxiv情報
| 著者 | Micol Spitale,Rebecca Stower,Elmira Yadollahi,Maria Teresa Parreira,Nida Itrat Abbasi,Iolanda Leite,Hatice Gunes |
| 発行日 | 2023-09-04 21:22:42+00:00 |
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