People do not always know best: Preschoolers’ trust in social robots
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we investigated whether Canadian preschoolers prefer to learn from a competent robot over an incompetent human using the classic trust paradigm (Koenig & Harris, 2004). An adapted naive biology task was also administered to assess children’s perception of robots. In Study 1, 3-year-olds and 5-year-olds were presented with two informants; A social, humanoid robot (Nao) who labeled familiar objects correctly, while a human informant labeled them incorrectly. Both informants then labeled unfamiliar objects with novel labels. It was found that 3-year-old children equally endorsed the labels provided by the robot and the human, but 5-year-old children learned significantly more from the competent robot. Interestingly, 5-year-olds endorsed Nao’s labels even though they accurately categorized the robot as having mechanical insides. In contrast, 3-year-old children associated Nao with biological or mechanical insides equally. In Study 2, new samples of 3-year-olds and 5-year-olds were tested to determine whether the human-like appearance of the robot informant impacted children’s trust judgments. The procedure was identical to that of Study 1, except that a non-humanoid robot, Cozmo, replaced Nao. It was found that 3-year-old children still trusted the robot and the human equally and that 5-year-olds preferred to learn new labels from the robot, suggesting that the robot’s morphology does not play a key role in their selective trust strategies. It is concluded that by 5 years of age, preschoolers show a robust sensitivity to epistemic characteristics (e.g., competency), but that younger children’s decisions are equally driven by the animacy of the informant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».