Persuasive robots should avoid authority: The effects of formal and real authority on persuasion in human-robot interaction
Notice bibliographique
Résumé
Social robots must take on many roles when interacting with people in everyday settings, some of which may be authoritative, such as a nurse, teacher, or guard. It is important to investigate whether and how authoritative robots can influence people in applications ranging from health care and education to security and in the home. Here, we present a human-robot interaction study that directly investigates the effect of a robot’s peer or authority role (formal authority) and control of monetary rewards and penalties (real authority) on its persuasive influence. The study consisted of a social robot attempting to persuade people to change their answers to the robot’s suggestion in a series of challenging attention and memory tasks. Our results show that the robot in a peer role was more persuasive than when in an authority role, contrary to expectations from human-human interactions. The robot was also more persuasive when it offered rewards over penalties, suggesting that participants perceived the robot’s suggestions as a less risky option than their own estimates, in line with prospect theory. In general, the results show an aversion to the persuasive influence of authoritative robots, potentially due to the robot’s legitimacy as an authority figure, its behavior being perceived as dominant, or participant feelings of threatened autonomy. This paper explores the importance of persuasion for robots in different social roles while providing critical insight into the perception of robots in these roles, people’s behavior around these robots, and the development of human-robot relationships.
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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 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».