Preschoolers’ anthropomorphizing of robots: Do human-like properties matter?
Notice bibliographique
Résumé
Prior work has yielded contradicting evidence regarding the age at which children consistently and correctly categorize things as living or non-living. The present study tested children's animacy judgments about robots with a Naïve Biology task. In the Naïve Biology task, 3- and 5-year-olds were asked if robots, animals, or artifacts possessed mechanical or biological internal parts. To gauge how much children anthropomorphize robots in comparison to animals and artifacts, children also responded to a set of interview questions. To examine the role of morphology, two robots were used: a humanoid robot (Nao) and a non-humanoid robot (Dash). To investigate the role of dynamic characteristics, children saw one robot behave in a goal-directed manner (i.e., moving towards a ball) and one robot exhibit non-goal-directed behavior (i.e., moving away from a ball). Children of both age groups correctly attributed biological insides to the animal and mechanical insides to the artifact. However, 3-year-olds seemed confused about what belonged inside both robots and assigned biological and mechanical insides equally. In contrast, 5-year-olds correctly assigned mechanical insides to both robots, regardless of the robot's morphology or goal-directedness. Regarding the Animacy Interview, 3-year-olds performed at chance level when asked about the animacy of robots, animals, and artifacts. In contrast, 5-year-olds correctly attributed animacy to animals and accurately refrained from anthropomorphizing artifacts and the non-humanoid robot Dash. However, 5-year-olds performed at chance for Nao, suggesting they may be confused about the psychological properties of a human-looking robot. Taken together, these findings reveal a developmental transition during the preschool years in the attribution of biological and psychological properties to social robot.
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».