Erobots as research tools: Overcoming the ethical and methodological challenges of sexology
Notice bibliographique
Résumé
Sexology faces several ethical and methodological challenges. One of them is that sex researchers must rely on proxy methods to safely study fundamental aspects of human sexuality – in laboratories and natural environments. However, laboratory studies often lack ecological validity, whereas studies conducted in natural environments make it difficult for researchers to control experimental conditions or use sophisticated equipment. Together, this puts into question some of the empirical foundations of contemporary sexology. To address this problem, the present article proposes that sex researchers could leverage the potential of emerging technology, like erobots – or artificial erotic agents, such virtual partners, erotic chatbots, and sex robots – to help overcome some of the current ethical and methodological challenges of sexology. To make this case, this article describes these challenges; highlights how erobotic technologies could be employed as research tools to conduct more ecologically valid sexological studies safely and ethically in and outside laboratory settings; and discusses the relative strengths and weaknesses of embodied, virtual, and augmented erobots as experimental apparatus in sex research. Ultimately, this article concludes that the development of erobots that are useful for sexology may require further collaboration between academia and the private sector. It also concludes that the development of such useful erobots may allow us to gain a deeper understanding of ourselves and our eroticism.
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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 | 0,162 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,069 |
| Communication savante | 0,018 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».