“A Safe Space for Sharing Feelings”: Perspectives of Children with Lived Experiences of Anxiety on Social Robots
Notice bibliographique
Résumé
Social robots have the potential to support health and quality of life for children experiencing anxiety. We engaged families with lived experiences of pediatric anxiety in social robot development to explore desired design features, application areas, and emotion functionalities of social robots in anxiety care. We conducted 10 online co-creation workshops with (1) children with anxiety aged 7–13 (n = 24) with their family members (n = 20), and (2) youth with anxiety aged 14–18 (n = 12). Workshop participation included a validated robot expectations scale, anonymous polls, and discussion. Transcripts and text responses were subjected to content analysis. A lived experience expert group provided feedback throughout the research. Participants desired a pet-like robot with a soft texture, expressive eyes, and emotion detection to support activities of daily living. Specific anxiety-related applications included breathing exercises, managing distressing thoughts, and encouragement. Emotional alignment, the design of a robot’s emotional display, and the emotional impacts of an interaction were discussed. Privacy and the replacement of human interaction were concerns. We identify pediatric anxiety-specific design features, applications, and affective considerations for existing and future social robots. Our findings highlight the need for customizability and robust emotional functionality in social robot technologies intended to support the health and care of children living with anxiety.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».