रोबोट के स्वरूप का अतिथि सेवा अनुभवों पर प्रभाव

रोबोट अब आवास उद्योग में मानव कर्मचारियों को प्रतिस्थापित करना शुरू कर रहे हैं। यह स्पष्ट नहीं है कि अतिथि रोबोट को किस तरह से perceive करते हैं। अध्ययन का उद्देश्य मानव और गैर-मानव रोबोटों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करना और अतिथियों की धारणाओं की तुलना करना है। डेटा वेब खुदाई द्वारा एकत्र किया गया और टेक्स्ट माइनिंग और मशीन लर्निंग का उपयोग करके विश्लेषण किया गया। परिणाम बताते हैं कि अतिथि गैर-मानव रोबोट अनुभवों में अधिक सकारात्मक भावनाएँ अनुभव करते हैं। उन्होंने यह भी कहा कि उन्हें दोनों प्रकार के रोबोट मजेदार और दिलचस्प लगे। हालाँकि, अतिथियों की मानव रोबोटों की उपयोगिता और स्वरूप के बारे में नकारात्मक धारणाएँ हैं। मशीन लर्निंग विश्लेषण के परिणामों के अनुसार, न्यूरल नेटवर्क और लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल दोनों डेटा सेट में अन्य मशीन लर्निंग मॉडल की तुलना में सबसे अच्छा सांख्यिकीय प्रदर्शन दिखाते हैं। यह अध्ययन मशीन लर्निंग और टेक्स्ट माइनिंग विधियों का उपयोग करके रोबोट प्रकारों के संबंध में अतिथियों की राय की जांच करके साहित्य में योगदान करता है।