The Impact of Social Norm Violations on Participants’ Perception of and Trust in a Robot during a Competitive Game Scenario
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the effects of norm-violating behaviour on human perception and attitudes towards robots. Specifically, we examined the impact of a robot performing social norm violations in the context of a competitive scavenger hunt game. During the game, the robot was programmed to engage in predefined behaviours considered as social norm violations, including both injunctive and descriptive norm violations (e.g., cheating, and making loud noises). The study used an experimental and control group, with participants either exposed to norm-violating behaviour or not, respectively. The results indicated that participants in the experimental group had a strong awareness of the norm-violating behaviour according to self-reported assessments. Additionally, post-questionnaire results revealed a significant difference in trust, overall enjoyment, and discomfort between the two groups. These findings show that in our study, participants expected robots to abide by both types of social norms (i.e., injunctive and descriptive) and that violations of them negatively impacted participants’ perceptions and attitudes towards robots. This further emphasizes the importance of considering social norms in the design and programming of robots for human-robot interactions.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».