How Robots Influence Human Perception: Investigating the Role of Body Language and Music in Emotion Perception for Social HRI
Notice bibliographique
Résumé
Emotional dance is an engaging and stimulating multimodal social activity involving the display of both body language and music. An interesting area of research is in the investigation of how people perceive the emotions of robots. In particular, how the interaction between several modalities influences emotion perception in human-robot interactions (HRI). In this paper, we present the first study that investigates how robot body movements and music influence human emotion perception with respect to robot emotional dance. Through an online survey, 115 participants rated the emotion expressed by the dancing robot with varying body movements and music in two conditions: 1) robot dancing with music (visual + auditory) and 2) robot dancing without music (only visual). Our results showed that perceived valence is primarily influenced by robot body language and movements, especially with respect to positive valence, regardless of the presence of the music mode. Women also had higher perceived negative valence when observing the negative valence body movements displayed by the robot than men did. Furthermore, music had limited influence on the perception of: 1) valence when negative valence body language is displayed while the music had positive valence, and 2) arousal when the music had negative arousal. Our study provides insights on how to effectively design social HRI when considering human emotional perception of robots.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».