Notice bibliographique
Résumé
In social Human-Robot Interaction (sHRI) people have studied social interactions with awkward, confrontational, or unsettling robots. In order to create these situations, researchers often secretly control the robot (the "Wizard of Oz", WoZ, technique), use confederates (researchers pretending to be participants), or the researchers themselves create the desired social condition. While these studies may be antagonistic, they are designed to be ethical; when conducting a study, IRB (Institutional Review Board) processes are in place to assess the study design for potential risk to participants, and to ultimately protect the public. However, these processes do not generally involve assessment of impact on the researchers conducting the study. In our own work, we have noted how researcher "wizards" in social HRI experiments, particularly those which place participants in awkward or confrontational situations, can themselves be negatively impacted from the experience when their experiment protocol has them antagonize, deceive, or argue with participants. In this paper, we explore how experimental design can impact the wellbeing of the researchers, particularly for wizards in social HRI experiments. By building a psychological grounding for the impact on people who do socially stressful actions, we evaluate the potential for researcher social stress in recent sHRI studies. Our summary and discussion of this survey results in recommendations for future HRI research to reduce the burden on wizards in their own experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».