Designing Authoritative Presence in Social Robots
Notice bibliographique
Résumé
We define authoritative presence as letting people experience authority through human-made technology in sensory or non-sensory ways. Our goal is to design a robot that creates the impression of possessing capabilities worthy of respect as a source of authority, thereby enhancing compliance without attributing that authority to external sources, such as a specific person or organization. We hypothesized that strategies commonly used in the Wizard-of-Oz method could help manipulate authoritative presence as it strives to ensure that the robot is not perceived as having additional abilities beyond those introduced by the manipulations. Wizards typically need to maintain the robot’s functionality and abilities at an appropriate level to minimize unwanted influence on participants’ perceptions and interactions. By interviewing HRI researchers who have wizarded, we summarized their usual strategies and implemented the opposite behaviors in a robot to investigate if this would contribute to authoritative presence. Based on the findings, we designed four behaviors that include (1) let the robot have an open-ended conversation with people, (2) randomize the robot’s reaction delay timing, (3) let the robot move with inconsistent velocity, and (4) let the robot perceive people’s status without looking at them. To evaluate the impact of these behaviors, we conducted a video-based online experiment with 942 participants, using a between-subjects design. The experiment aimed to determine whether the behaviors conveying authoritative presence would make people perceive the robot as having more authority and increase their likelihood of complying with its requests. A mediation analysis indicated that despite a decrease in perceived authority, the imply authoritative presence condition had a positive effect on participant compliance. Our study formally introduces the concept of authoritative presence, providing a proof-of-concept for how robots can create authoritative presence through specific behaviors. This work lays the groundwork for future research on authority and robotics.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».