‘See You Later, Alligator’: Impacts of Robot Small Talk on Task, Rapport, and Interaction Dynamics in Human-Robot Collaboration

要約

スモールトークは、人間のチームワークで信頼関係のある建物を育てることができます。
しかし、産業で一般的に使用されている共同マニピュレーターなど、これらの社会的コミュニケーションを活用することは不明のままである可​​能性があります。
この作業は、ロボットが開始した小さな話が、人間とロボットのコラボレーションにおけるタスクのパフォーマンス、信頼、および相互作用のダイナミクスにどのように影響するかを調査します。
私たちは、小さな話を開始し、従事しながら、アセンブリタスクで人間を支援する自律的なロボットシステムを開発しました。
ユーザー調査($ n = 58 $)が行われ、参加者はタスク指向のスピーチのみに従事する機能ロボットまたは小さな話を開始したソーシャルロボットのいずれかで作業しました。
私たちの研究では、社会的状態の参加者がロボットとの関係の有意に高いレベルを報告したことがわかりました。
さらに、社会的状態のすべての参加者は、ロボットの小さな話の試みに対応しました。
59%がロボットに質問を開始し、73%が最終タスクアイテムを要求した後、長引く会話に従事しました。
アクティブな作業時間は条件で類似していたが、社会的状態の参加者は、機能条件の課題よりも長いタスク期間を記録した。
人間のロボットのコラボレーションを形作る際のロボットの小さな話のデザインと意味について説明します。

要約(オリジナル)

Small talk can foster rapport building in human-human teamwork; yet how non-anthropomorphic robots, such as collaborative manipulators commonly used in industry, may capitalize on these social communications remains unclear. This work investigates how robot-initiated small talk influences task performance, rapport, and interaction dynamics in human-robot collaboration. We developed an autonomous robot system that assists a human in an assembly task while initiating and engaging in small talk. A user study ($N = 58$) was conducted in which participants worked with either a functional robot, which engaged in only task-oriented speech, or a social robot, which also initiated small talk. Our study found that participants in the social condition reported significantly higher levels of rapport with the robot. Moreover, all participants in the social condition responded to the robot’s small talk attempts; 59% initiated questions to the robot, and 73% engaged in lingering conversations after requesting the final task item. Although active working times were similar across conditions, participants in the social condition recorded longer task durations than those in the functional condition. We discuss the design and implications of robot small talk in shaping human-robot collaboration.

arxiv情報

著者 Kaitlynn Taylor Pineda,Ethan Brown,Chien-Ming Huang
発行日 2025-01-22 21:34:39+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google

カテゴリー: cs.HC, cs.RO, I.2.9 パーマリンク