“Robot Like Me” Revisited - An Alternative Approach of Measuring Human and Agent Personalities and Its Impact on Reported Intention to Use
Notice bibliographique
Résumé
Past studies have emphasized the importance of adjusting agent personalities for improving users’ acceptance and engagement. However, it is not yet clear how agent personalities can be decided on, as preferences have highly varied in different studies and are task/context dependent. In this proof of concept study, we use Affect Control Theory (ACT) to evaluate perceived affective dimensions of personality (called identities thereafter) of 11 different social robots, and study how this perception affects participants’ interests in interacting with the robots. We ask whether ACT can be used as a novel approach to identify participants’ preferred identities for robots in health/therapy contexts. An online study with 95 participants (a total of 1045 robot ratings) was conducted. Our study supports the use of ACT for understanding users’ preferences for social robot identities measured through robot images: the closer the participants rated their own identity to a robot’s, the more interested they reported to be in using the robot in a health/well-being context. We also report on different factors that influenced rating of social robots as described by the participants, such as robot’s size, animal/human-likeness, and perceived friendliness and complexity. We finally discuss advantages of using ACT as an alternative method, compared to Big 5 dimensions, to assess user and agent/robot identities and to guide personalization.
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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) | 0,000 | 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 ».