Ein Modell zur Synthese eines kombinierten verbalen und nonverbalen Verhaltens basierend auf Persönlichkeitseigenschaften in der Mensch-Roboter-Interaktion

Roboter sind immer häufiger in unserem täglichen Leben präsent; sie müssen sich in menschengerechte Umgebungen bewegen, mit Menschen interagieren und einige soziale Regeln befolgen, um ein angemessenes Sozialverhalten entsprechend dem Profil des Menschen (d.h. Persönlichkeit, Stimmung und Vorlieben) zu erzeugen. Neueste Forschungen diskutieren den Einfluss von Persönlichkeitseigenschaften auf die verbale und nonverbale Produktion, die eine wichtige Rolle beim Übertragen und Verstehen von Nachrichten in einer sozialen Interaktion zwischen einem Menschen und einem Roboter spielt. Die Eigenschaften der erzeugten Gesten (z.B. Amplitude, Richtung, Rate und Geschwindigkeit) während der nonverbalen Kommunikation können je nach Persönlichkeitseigenschaft variieren, was wiederum den verbalen Inhalt der menschlichen Sprache in Bezug auf Wortfülle, Wiederholungen usw. beeinflusst. Daher versucht unsere Forschung, das verbale Verhalten eines Menschen einem entsprechenden kombinierten verbalen-nonverbalen Verhalten des Roboters basierend auf den Persönlichkeitsdimensionen des interagierenden Menschen zuzuordnen. Das System schätzt zunächst die Persönlichkeitseigenschaften des interagierenden Menschen durch eine psycholinguistische Analyse der gesprochene Sprache, dann verwendet es den PERSONAGE-Sprachgenerator, der versucht, eine entsprechende verbale Sprache zu den geschätzten Persönlichkeitseigenschaften zu erzeugen. Gesten werden unter Verwendung des BEAT-Toolkits erzeugt, das eine linguistische und kontextuelle Analyse der generierten Sprache durchführt, die auf Regeln basiert, die aus umfangreicher Forschung zum menschlichen Gesprächsverhalten abgeleitet sind. Wir haben den Aspekt der Persönlichkeitsübereinstimmung zwischen Mensch und Roboter sowie die Unterschiede des angepassten gemischten Verhaltens des Roboters (Gesten und Sprache) im Vergleich zum Verhalten eines Roboters, der nur Sprache verwendet, in einer Interaktion untersucht. Unser Modell hat validiert, dass Individuen es bevorzugten, mit einem Roboter zu interagieren, der dieselbe Persönlichkeit wie sie selbst hatte, und dass ein angepasstes gemischtes Verhalten des Roboters (Gesten und Sprache) ansprechender und effektiver war als das Verhalten eines Roboters, der nur Sprache verwendet. Unsere Experimente wurden mit dem Nao-Roboter durchgeführt.