要約
この論文では、ユーザーのモチベーションが実際の人間とロボットの相互作用 (HRI) をどのように形成するかを理解することを目的としています。
これを調査するために、私たちは 2 日間にわたってショッピング モールに完全自律型会話ロボットを導入し、フィールド調査を実施しました。
連続ビデオ分析を通じて、インタラクションの流暢性の 5 つのパターン (スムーズ、ぎこちない、アクティブ、乱雑、静か)、ロボットとインタラクションするための 4 つのタイプのユーザーの動機 (機能、実験、好奇心、教育)、およびロボットとのインタラクションに対するユーザーのポジショニングを特定しました。
ロボット。
さらに、これらの動機とポジショニングがインタラクションの流暢性にどのように影響するかを分析しました。
私たちの調査結果は、ユーザーのモチベーションのタイプをロボットの動作の設計に組み込むことで、現実世界の HRI シナリオにおけるインタラクションの流暢さ、エンゲージメント、およびユーザーの満足度を向上させることができることを示唆しています。
要約(オリジナル)
In this paper, we aim to understand how user motivation shapes human-robot interaction (HRI) in the wild. To explore this, we conducted a field study by deploying a fully autonomous conversational robot in a shopping mall over two days. Through sequential video analysis, we identified five patterns of interaction fluency (Smooth, Awkward, Active, Messy, and Quiet), four types of user motivation for interacting with the robot (Function, Experiment, Curiosity, and Education), and user positioning towards the robot. We further analyzed how these motivations and positioning influence interaction fluency. Our findings suggest that incorporating users’ motivation types into the design of robot behavior can enhance interaction fluency, engagement, and user satisfaction in real-world HRI scenarios.
arxiv情報
| 著者 | Amy Koike,Yuki Okafuji,Kenya Hoshimure,Jun Baba |
| 発行日 | 2025-01-09 02:45:05+00:00 |
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