MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407590800 · doi:10.1525/collabra.129175

Influence of User Personality Traits and Attitudes on Interactions With Social Robots: Systematic Review

2025· article· en· W4407590800 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCollabra Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in Service Interactions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBig Five personality traitsPsychologyPersonalityApplied psychologyRobotSocial psychologyHuman–computer interactionComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social robots are robots that can interact and communicate with people in accordance with social norms. They are increasingly implemented in various environments including healthcare, education and the service industry. Individual differences, such as personality traits and attitudes are drivers of human social behaviours and interactions. As robots are increasingly developed as social agents, the drive to develop more socially acceptable, user-centered robots calls for a synthesis of existing findings to improve our understanding how user traits and attitudes influence human-robot interactions (HRI). Understanding the role of individual differences, and their impact on lived experience, is crucial for designing interactions that are better tailored to users. Currently, it is unclear whether or how personality traits and user attitudes affect HRI, which interaction modalities are being investigated and what is the quality of existing evidence. To address these questions, we conducted a systematic search of the literature, yielding 56 articles, from which we extracted relevant findings. As some of the studies included qualitative outcomes, we used a mixed methods meta-aggregation, in which findings were grouped into categories to form more general synthesized findings. We found evidence that user personality traits and attitudes are indeed correlated with social HRI outcomes, including extraversion being associated with preferred distance from the robot, preference for similar robot personality traits, users’ impressions of robots and behavior towards robots. Our analysis also revealed that existing evidence has limitations which prevent us from drawing unambiguous conclusions, such as disparate interaction outcome measures, lack of comparison between different robots and small sample sizes. We provide a comprehensive summary of the existing evidence and propose that these findings can guide the development of research hypotheses to extend knowledge and to provide clarification where the existing literature is ambiguous or contradictory. Findings that warrant future investigation include different preferred robot behaviours based on extroversion and introversion, the impact of user traits on perceived robot anthropomorphism and social presence of the robot.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,349 · 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