Impact of Cognitive Load on Human Trust in Hybrid Human-Robot Collaboration

要約

人間とロボットのコラボレーションの有効性においては、人間の信頼が重要な役割を果たします。
その重要性にもかかわらず、最適な信頼レベルの構築と維持は、影響を与える要因とそのメカニズムの複雑な性質によって妨げられています。
この研究では、人間とロボットのハイブリッド コラボレーション タスクのコンテキスト内で、人間の信頼に対する認知負荷の影響を調査します。
人間とロボットがチームメンバーとして機能し、タスクの複雑さの異なるレベルで協力してピラミッドを構築する実験が行われます。
私たちの調査結果は、認知負荷がロボットに対する人間の信頼にさまざまな影響を与えることを明らかにしました。
注目すべきことに、認知負荷が高い状況下では人間の信頼が増加します。
さらに、認知負荷が低いタスクと比較して、認知負荷が高いタスクのパフォーマンスに対する報酬は大幅に高く、認知負荷が低いタスクと中程度のタスクでは、人間の信頼とパフォーマンスの失敗リスクの間に有意な相関関係が存在します。
この研究では、相互依存するタスク ステップを統合することにより、人間とロボットのハイブリッド コラボレーション シナリオの独特なダイナミクスを強調しています。
得られた洞察は、認知負荷が信頼にどのように影響するかを理解するのに貢献するだけでなく、開発者がそのような環境で協調的なターゲット選択を最適化し、より効果的なヒューマンロボットインターフェイスを設計するのにも役立ちます。

要約(オリジナル)

Human trust plays a crucial role in the effectiveness of human-robot collaboration. Despite its significance, the development and maintenance of an optimal trust level are obstructed by the complex nature of influencing factors and their mechanisms. This study investigates the effects of cognitive load on human trust within the context of a hybrid human-robot collaboration task. An experiment is conducted where the humans and the robot, acting as team members, collaboratively construct pyramids with differentiated levels of task complexity. Our findings reveal that cognitive load exerts diverse impacts on human trust in the robot. Notably, there is an increase in human trust under conditions of high cognitive load. Furthermore, the rewards for performance are substantially higher in tasks with high cognitive load compared to those with low cognitive load, and a significant correlation exists between human trust and the failure risk of performance in tasks with low and medium cognitive load. By integrating interdependent task steps, this research emphasizes the unique dynamics of hybrid human-robot collaboration scenarios. The insights gained not only contribute to understanding how cognitive load influences trust but also assist developers in optimizing collaborative target selection and designing more effective human-robot interfaces in such environments.

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