Exploring Human’s Gender Perception and Bias toward Non-Humanoid Robots

要約

この研究では、人間の性別に対する認識と非人型ロボットに対する偏見を調査します。
ロボットが産業を超えてさまざまな分野にますます統合されているため、人間が非人型ロボットの形態とどのように関わるかを理解することが不可欠です。
この研究は、人間ロボットの相互作用や非ヒューマノイドロボットのユーザー受容に影響を与える、性別シグナルを含む擬人化された手がかりの役割に焦点を当てています。
私たちは 3 つの調査を通じて、外見、声の変調、行動特性などのデザイン要素が性別認識やタスクへの適合性にどのような影響を与えるかを分析します。
私たちの調査結果は、スポット、ミニチーター、ドローンなどの人型ではないロボットであっても、擬人化された特徴に基づいて性別の帰属の対象となり、認識される役割や運用の信頼性に影響を与えることを示しています。
この結果は、特に重要な状況において、機能効率とユーザーの関連性の両方を最適化するために設計要素のバランスをとることの重要性を強調しています。

要約(オリジナル)

In this study, we investigate the human perception of gender and bias toward non-humanoid robots. As robots increasingly integrate into various sectors beyond industry, it is essential to understand how humans engage with non-humanoid robotic forms. This research focuses on the role of anthropomorphic cues, including gender signals, in influencing human robot interaction and user acceptance of non-humanoid robots. Through three surveys, we analyze how design elements such as physical appearance, voice modulation, and behavioral attributes affect gender perception and task suitability. Our findings demonstrate that even non-humanoid robots like Spot, Mini-Cheetah, and drones are subject to gender attribution based on anthropomorphic features, affecting their perceived roles and operational trustworthiness. The results underscore the importance of balancing design elements to optimize both functional efficiency and user relatability, particularly in critical contexts.

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