인간형 로봇 행동에 대한 인식에 대한 머리 움직임의 영향

이 논문은 인간이 인간형 로봇 행동을 어떻게 인식하는지를 살펴보며, 특히 일정한 제스처 행동 하에서 머리 추적 행동의 변화가 인식에 미치는 영향을 조사합니다. 피실험자들은 '니코와 놀기' 위해 실험실에 초대되었습니다. 후속 설문조사는 피실험자에게 경험에 대해 평가하고 작성해 달라고 요청했습니다. 인간의 의도를 측정하기 위해 원래 생성된 코딩 체계가 피실험자가 로봇에서 인식한 의도 수준을 측정하기 위해 서면 응답에 적용되었습니다. 피실험자에게는 고정된 머리, 부드러운 추적 머리, 부드럽지 않은 움직임을 가진 추적 머리, 회피 행동 중 하나의 머리 움직임 변형이 제공되었으며, 모든 경우에 미리 작성된 손 흔들기와 손짓 시퀀스가 수행되었습니다. 놀랍게도 피실험자들은 회피와 비부드러운 추적이 사용될 때 상호작용을 가장 즐거운 것으로 평가하고 니코가 더 많은 의도를 가지고 있다고 평가했습니다. 이러한 데이터는 로봇의 경험이 부족한 사용자들이 더 자연스러운 행동보다 캐리커처화되고 과장된 행동을 선호할 수 있음을 시사합니다. 또한, 다양한 모드 간 평가의 상관관계는 로봇 행동의 간단한 특징이 많은 인식 척도에서 주목할 만한 변화를 유발함을 신뢰성 있게 나타냅니다.