The Impact of Robot Role and Personality on Participants’ Perception of the Robot in a Human–Robot Teaching Task
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.
Notice bibliographique
Résumé
A better understanding of how humans perceive robot personality variables could enable the design of more socially acceptable robots. In this exploratory study, we examined whether manipulations of an iCub robot’s voice and movements affected human participants’ perceptions of the robot’s personality. We programmed the robot to behave in different ways during a teaching scenario in which it played either a teaching, learning, or collaborative role, shown in recorded videos of human–robot interactions. A total of 240 participants in an Amazon Mechanical Turk study watched these videos and completed a series of questionnaires assessing their perceptions of the robot. Participants perceived the iCub as more extroverted when it spoke faster, with a higher pitch, and performed larger-amplitude movements. It was determined that participants’ personality dimensions were more influential in their perceptions of the robot’s TIPI and RoSAS personality dimensions than the robot’s social role and personality manipulations. Participants’ self-rated extroversion, emotional stability, and conscientiousness repeatedly appeared as significant factors affecting their perceptions of the robot’s personality. Interestingly, we observed strong perceiver effects, whereby participants’ perceptions of the robot’s personality traits were correlated with their own self-rated personality traits.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle