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Enregistrement W4383294897 · doi:10.2196/48618

Technology Acceptance of a Social Robot (LOVOT) Among Single Older Adults in Hong Kong and Singapore: Protocol for a Multimethod Study

2023· article· en· W4383294897 sur OpenAlexvenueno aff
Cheng Kian Tan, VW Lou, Clio Yuen Man Cheng, Phoebe Chu He, Yan Ying Mor

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSocial Robot Interaction and HRI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Hong Kong
Mots-clésProtocol (science)PsychologyGerontologyUsabilitySocial acceptanceApplied psychologyMedicineMedical educationComputer scienceSocial psychologyHuman–computer interactionAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Given the rapidly aging nature of our global population, policy makers around the world are now emphatically promoting active aging. To address the psychosocial needs of older persons and support active aging, researchers are exploring the use of assistive technologies, specifically social robots as companions. However, there is limited evidence on the efficacy of social robots in promoting active aging for older people in the Hong Kong and Singapore contexts. OBJECTIVE: This study presents the protocol of a study that investigates the acceptance and quality of interaction between a Japanese social robot, LOVOT, and single older adults in Hong Kong and Singapore. METHODS: We used a baseline assessment to measure the primary outcome, participants' acceptance of technology, and a sense of loneliness, namely, the participants' differences in responses to LOVOT before and following their interaction with the social robot in this multimethod study design. The baseline assessment consisted of the Qualtrics survey, which measures senior technology acceptance, loneliness, older people's quality of life, subjective happiness, cultural values, willingness to pay, and demographic characteristics, along with the LOVOT's sociability and system usability. In the study, participants interacted with LOVOT in 3 sessions before being surveyed to measure the older people's acceptance and attitudes toward LOVOT. A pre-social robot intervention also occurred in the first session. The study was conducted in both Hong Kong and Singapore. A total of 15 single older adults (ie, individuals who live alone) from Hong Kong and another 15 from Singapore were recruited. Participants were 60-75 years of age, lived by themselves, and had no known cognitive or mental issues. RESULTS: The study began recruiting in March 2022, and recruitment was completed at the end of October 2022. Data collection and data set construction were completed at the end of January 2023. Analysis of the data is currently being conducted, and we plan to publish the results by mid-2023. CONCLUSIONS: At an individual level, the study will clarify if LOVOT influences single older adults' psychosocial well-being by reducing their loneliness. At a community level, the study's findings will illustrate whether LOVOT can provide increased social connectedness while decreasing individual loneliness. Last, this study's conclusions can inform policy makers to provide social robots to older people to improve their quality of life. Findings can also inform gerontechnology developers on which aspects and cultural considerations to take into account for future inventions. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/48618.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,374
Tête enseignante GPT0,642
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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