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Enregistrement W3203023905 · doi:10.2196/30337

User-Centered Design of Companion Robot Pets Involving Care Home Resident-Robot Interactions and Focus Groups With Residents, Staff, and Family: Qualitative Study

2021· article· en· W3203023905 sur OpenAlexvenueno aff
Hannah Bradwell, Katie Edwards, Deborah Shenton, Rhona Winnington, Serge Thill, Ray Jones

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSocial Robot Interaction and HRI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development Fund
Mots-clésFocus groupLonelinessRobotStakeholderNursingApplied psychologyQualitative researchPsychologyMedicineComputer scienceSocial psychologyArtificial intelligenceBusinessPublic relationsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Globally, pressure is increasing on health and social care resources due to the aging population and growing prevalence of dementia. Companion robots, such as Paro, demonstrate strong potential for helping reduce this pressure through reported benefits including reduced agitation, depression, loneliness, care provider burden, and medication use. However, we previously identified that user-centered design of robot pets is both essential and understudied. We observed that commonly used robot pets are poorly matched to end-user requirements, and that end users and developers of robot pets differ significantly in their perception of appropriate design. This may explain some of the contradictory outcome research and variance in results for robot pets, such as Paro. OBJECTIVE: In response to the literature gap, we aimed to provide user-centered insights into the design of robot pets from key stakeholders to inform future robot development and the choice of robots for real-world implementation and research. We focused on understanding user requirements. METHODS: We conducted a qualitative study with 65 participants from 5 care homes (26 care home residents, 29 staff members. and 10 family members). Care home residents formed groups of between 3 and 4 individuals and experienced free interactions with a range of 8 companion robots and toys, including Paro and more affordable alternatives. The robots provided had a range of esthetics, shell types, interactivity levels, and designs for comparison. Care staff and family members observed the interactions. All participants then engaged in focus groups within their stakeholder category to discuss preferences and user requirements in companion robot design. Both free interactions and focus groups were video and audio recorded, transcribed, and subjected to thematic analysis. RESULTS: Care home residents, family members, and staff were open and accepting of the use of companion robot pets, with the majority suggesting that they would keep a device for themselves or the residents. The most preferred device was the Joy for All cat, followed by the Joy for All dog. In discussions, the preferred design features included familiar animal embodiment (domestic pet), soft fur, interactivity, big appealing eyes, simulated breathing, and movements. Unfamiliar devices were more often seen as toy-like and suitable for children, producing some negative responses. CONCLUSIONS: This work provides important and user-centered insights into future robot designs for care home residents by means of a comprehensive comparison with key stakeholders. This work strongly supports the use of familiar embodiment in future robot pet designs, with domestic cat and dog morphologies appearing most acceptable. The results have implications for future robot designs and the selection of robot pets for both research and real-world implementations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,008
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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