Can Robotic Cues Manipulate Human Decisions? Exploring Consensus Building via Bias-Controlled Non-linear Opinion Dynamics and Robotic Eye Gaze Mediated Interaction in Human-Robot Teaming

要約

ロボットは、人間のような擬人化機能とコラボレーションを向上させるための意思決定能力を備えてより高度になってきていますが、このプロセスへの人間の積極的な統合はまだ研究されていません。
この記事では、人間の意見形成に動的に影響を与える可能性がある、ロボットの目からの視覚的な手がかりを利用した、人間とロボットの間の意思決定の相互作用を調査した最初の実験研究を紹介します。
ロボットの目によって生成される合図は、人間の決定をロボットの選択と一致するように徐々に導きます。
人間とロボットの意思決定プロセスはどちらも、バイアスが進化する非線形の意見力学としてモデル化されています。
さまざまなバイアスの下でこれらの意見のダイナミクスを調べるために、提示された人間とロボットのインタラクション実験用に明示的に設計された調整されたパラメーターを使用して、数値パラメトリック分析と平衡継続分析を実行します。
さらに、意見の不一致から同意への移行を促進するために、ロボットの意見形成と統合された人間の意見観察アルゴリズムを導入し、形成された意見に基づいてロボットの行動を制御しました。
開発されたアルゴリズムは、合意形成への人間の関与を強化し、人間とロボットの間の効果的なコラボレーションを促進することを目的としています。
51 人の参加者 (N = 51) を対象とした実験では、ロボットの合図を使用して人間の意思決定を誘導することで、人間とロボットのチームワークを改善できることが示されました。
最後に、ユーザーのフィードバックと実験後のインタビューに基づいて、信頼、認知負荷、参加者の人口統計が意思決定に及ぼす影響に関する詳細な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Although robots are becoming more advanced with human-like anthropomorphic features and decision-making abilities to improve collaboration, the active integration of humans into this process remains under-explored. This article presents the first experimental study exploring decision-making interactions between humans and robots with visual cues from robotic eyes, which can dynamically influence human opinion formation. The cues generated by robotic eyes gradually guide human decisions towards alignment with the robot’s choices. Both human and robot decision-making processes are modeled as non-linear opinion dynamics with evolving biases. To examine these opinion dynamics under varying biases, we conduct numerical parametric and equilibrium continuation analyses using tuned parameters designed explicitly for the presented human-robot interaction experiment. Furthermore, to facilitate the transition from disagreement to agreement, we introduced a human opinion observation algorithm integrated with the formation of the robot’s opinion, where the robot’s behavior is controlled based on its formed opinion. The algorithms developed aim to enhance human involvement in consensus building, fostering effective collaboration between humans and robots. Experiments with 51 participants (N = 51) show that human-robot teamwork can be improved by guiding human decisions using robotic cues. Finally, we provide detailed insights on the effects of trust, cognitive load, and participant demographics on decision-making based on user feedback and post-experiment interviews.

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