Predicting intention to work with social robots

The growing number of robotic solutions geared to interact socially with humans, social robots, urge the study of the factors that will facilitate or hinder future human robot collaboration. Hence the research question: what are the factors that predict intention to work with a social robot in the near future. To answer this question the following socio-cognitive models were studied, the theory of reasoned action, the theory of planned behavior and the model of goal directed behavior. These models purport that all the other variables will only have an indirect effect on behavior. That is, through the variables of the model. Based on the research on robotics and social perception/ cognition, social robot appearance, belief in human nature uniqueness, perceived warmth, perceived competence, anthropomorphism, negative attitude towards robots with human traits and negative attitudes towards interactions with robots were studied for their effects on attitude towards working with a social robot, perceived behavioral control, positive anticipated emotions and negative anticipated emotions. Study 1 identified the social representation of robot. Studies 2 to 5 investigated the psychometric properties of the Portuguese version of the negative attitude towards robots scale. Study 6 investigated the psychometric properties of the belief in human nature uniqueness scale. Study 7 tested the theory of reasoned action and the theory of planned behavior. Study 8 tested the model of goal directed behavior. Studies 7 and 8 also tested the role of the external variables. Study 9 tested and compared the predictive power of the three socio-cognitive models. Finally conclusion are drawn from the research results, and future research suggestions are offered.Em 1998, uma parceria entre o Instituto de Robótica da Universidade de Carnegie Mellon e o Museu de História Natural de Carnegie deu vida ao SAGE. SAGE é um robô guia, cuja função é acompanhar os visitantes através do Hall dos Dinossauros, fornecendo-lhes informação multimédia. Ao fim de nove meses, os seus criadores (Nourbakhsh et al., 1999) reportavam 174 dias de operação sem supervisão, 135 dos quais sem qualquer erro. Muitos mais casos poderiam ser relatados de forma a ilustrar a crescente utilização de soluções robóticas autónomas orientadas para a interação com os seres humanos. Esta nova geração de robôs recebeu a designação de robôs sociais (ou socializáveis) uma vez que sua construção tem sido orientada por um novo paradigma, o interface social. Ou seja, a construção de um robô social é orientada no sentido de proporcionar ao seu utilizador uma interação “natural”, através de uma presença física (que pode recorrer a formas mais ou menos humanoides), discurso verbal, utilização de gestos ou reconhecimento de estados afetivos. Dadas estas características, é expectável que a crescente utilização de robôs socias em contextos profissionais, venha a colocar novos desafios organizacionais, obrigando à redefinição das competências de várias categoriais profissionais, bem como à redefinição de vários aspetos das relações laborais. É dentro deste quadro que a presente investigação coloca a seguinte questão: Como predizer a intenção de trabalhar com robôs sociais? A pertinência desta questão prende-se com a necessidade de perceber que fatores sociocognitivos irão facilitar ou dificultar a adaptação a esta nova realidade. De forma a estudar esta questão, vários modelos sociocognitivos, que têm recebido suporte empírico por parte da investigação acerca da intenção comportamental e a sua relação com o comportamento futuro são utilizados. O modelo da ação raciocinada (Fishbein & Ajzen, 1975) afirma que o principal preditor de um comportamento é a intenção comportamental. Esta por sua vez é determinada pela atitude da pessoa acerca do comportamento em causa e da norma subjetiva (a norma subjetiva é definida como aquilo que a pessoa acha que alguém significativo pensa que ele deveria fazer relativamente ao comportamento em questão). A atitude e a norma subjetiva são determinadas por crenças comportamentais e crenças normativas. O modelo do comportamento planeado (Ajzen, 1985, 1991) acrescenta ao anterior modelo a variável controlo comportamental percebido. Desta forma o modelo pode ser também utilizado para estudar comportamentos que não estão completamente sob o controlo volicional da pessoa. O controlo comportamental percebido inclui avaliações objetivas dos recursos (pessoais e materiais) disponíveis, bem como avaliações subjetivas. Tal como a atitude e a norma subjetiva, também o controlo comportamental é determinado por crenças, neste caso designadas, crenças de controlo. O modelo do comportamento dirigido por objetivos (Perugini & Bagozzi, 2001) afirma que, ao contrário do que é postulado pelos dois outros modelos, a motivação para a realização do comportamento não reside na intenção. Da mesma forma, a atitude, a norma subjetiva e o controlo comportamental percebido, embora sugiram uma razão para o comportamento, também não proporcionam a motivação para o realizar. O elemento motivacional seria proporcionado por uma outra variável, o desejo. Para além do desejo, estes autores propõem mais duas variáveis de caracter afetivo, as emoções antecipadas positivas e as emoções antecipadas negativas. Assim, embora a intenção comportamental continue a ser o principal preditor do comportamento, o efeito das outras variáveis, atitude, norma subjetiva, controlo comportamental percebido e emoções antecipadas, passa a ser mediado pelo desejo. Qualquer um dos modelos anteriores tenta explicar o comportamento recorrendo ao menor número possível de variáveis possível (principio da parcimónia). Como tal prescrevem que todas as variáveis externas ao modelo terão sempre o seu efeito sobre o comportamento mediado pelas variáveis do modelo. Com base na literatura e investigação sobre robótica e cognição social/ perceção social, alguns fatores externos foram escolhidos para que os seus efeitos sobre as variáveis dos modelos pudessem ser estudados. Os fatores escolhidos foram: a aparência do robô social (mecânico, humanoide, androide), a crença numa natureza humana única, a perceção de calor e competência (Fiske, Cuddy, Glick, & Xu, 2002), o antropomorfismo (Epley, Waytz and Cacioppo, 2007) e as atitudes negativas relativamente aos robôs (Nomura, Kanda, & Suzuki, 2004, July). De forma a perceber qual a ideia contemporânea de robô, o estudo 1 visou a identificação da representação social de robô seguindo uma abordagem estrutural (Abric, 1993). O núcleo central da representação é dominado pelos temas máquina, tecnologia, futuro e ajuda. Os estudos 2 e 3 testaram a estrutura da tradução portuguesa da escala de atitudes negativas relativamente aos robôs. A análise em componentes principais e a análise fatorial confirmatória identificaram que versão portuguesa era composta por dois fatores, atitudes negativas relativamente a robôs com características humanas e atitudes negativas relativamente a interações com robôs. O estudo 4 testou a validade nomológica da escala e o estudo 5 a validade preditiva. O estudo 6 testou a validade psicométrica da escala de crença numa natureza humana única. Esta escala foi desenvolvida para esta investigação e visa avaliar o grau em que as pessoas reservam para si traços associados a uma natureza humana única (e.g. emoções, linguagem, moralidade), negando-os aos robôs sociais. Foram realizadas uma análise em componentes principais, que identificou os itens como pertencendo a um único fator e um estudo correlacional para avaliar a validade convergente e discriminante da escala. Com o estudo 7 inicia-se a investigação da utilidade dos modelos sociocognitivos para a predição da intenção de trabalhar com um robô social num futuro próximo. Este estudo testa o modelo da ação raciocinada (MAR) e o modelo do comportamento planeado (MCP). Ambos os modelos explicaram a mesma proporção da variância da intenção de trabalhar com um robô social, 46%. Embora os modelos tenham apresentado um razoável poder explicativo, apenas a variável atitude (AT) apresentou (em ambos os modelos) um efeito estatisticamente significativo. O estudo 7 analisou também os efeitos das variáveis, aparência do robô social, calor (CA) e competência (CM) percebida, antropomorfismo (ANT), atitudes negativas relativamente a robôs com características humanas (ANR) e atitudes negativas relativamente a interações com robôs (ANI), nas variáveis atitude e controlo comportamental percebido (CCP). Não foi identificado qualquer efeito para a aparência do robô. O CA e ANR foram identificados como preditores positivos da quer de AT quer de CCP. O estudo 8 analisou o modelo do comportamento dirigido por objetivos (COM) verificando que este explica 60% da variância da intenção de trabalhar com um robô social. A variável AT não apresentou efeitos diretos e indiretos estatisticamente significativos. A variável CCP não apresentou efeitos diretos significativos. Foi identificado um efeito direto de EP na intenção de trabalhar com robôs sociais. Todas as outras variáveis se comportaram de acordo com o postulado pelo modelo. Às variáveis externas analisadas no estudo 7, foi acrescentada a crença numa natureza humana única (NH). Foi estudado o efeito destas variáveis em AT, CCP, emoções positivas antecipadas (EP) e emoções negativas antecipadas (EN). Verificou-se que a aparência do robô afetava AT, EP e CCP. CO e ANI foram identificados como preditores positivos de AT. CA, CO e ANI foram identificados como preditores positivos de CCP. CA, CO e ANI foram identificados como preditores positivos de EP. CA e ANI foram identificados como preditores negativos de EN. O estudo 9 comparou o poder preditivo dos três modelos estudados. O MAR explicou 37%, o MCP 42% e o COM 58% da variância da intenção de trabalhar com um robô social. Em resumo, o COM mostrou-se o modelo com maior poder preditivo. Não só explica maior percentagem da variância da intenção de trabalhar com um robô social, como o faz de forma mais completa, pois integra os efeitos de fatores motivacionais e emocionais. O estudo 9 voltou a identificar um efeito direto de EP na intenção de trabalhar com robôs sociais. Estes resultados sugerem a necessidade de investigar mais em pormenor o papel das emoções antecipadas na formação do desejo e intenção de trabalhar com robôs sociais

Effects of robot facial characteristics and gender in persuasive human-robot interaction

The growing interest in social robotics makes it relevant to examine the potential of robots as persuasive agents and, more specifically, to examine how robot characteristics influence the way people experience such interactions and comply with the persuasive attempts by robots. The purpose of this research is to identify how the (ostensible) gender and the facial characteristics of a robot influence the extent to which people trust it and the psychological reactance they experience from its persuasive attempts. This paper reports a laboratory study where SociBot™, a robot capable of displaying different faces and dynamic social cues, delivered persuasive messages to participants while playing a game. In-game choice behavior was logged, and trust and reactance toward the advisor were measured using questionnaires. Results show that a robotic advisor with upturned eyebrows and lips (features that people tend to trust more in humans) is more persuasive, evokes more trust, and less psychological reactance compared to one displaying eyebrows pointing down and lips curled downwards at the edges (facial characteristics typically not trusted in humans). Gender of the robot did not affect trust, but participants experienced higher psychological reactance when interacting with a robot of the opposite gender. Remarkably, mediation analysis showed that liking of the robot fully mediates the influence of facial characteristics on trusting beliefs and psychological reactance. Also, psychological reactance was a strong and reliable predictor of trusting beliefs but not of trusting behavior. These results suggest robots that are intended to influence human behavior should be designed to have facial characteristics we trust in humans and could be personalized to have the same gender as the user. Furthermore, personalization and adaptation techniques designed to make people like the robot more may help ensure they will also trust the robot.</p

Conversational AI Agents: Investigating AI-Specific Characteristics that Induce Anthropomorphism and Trust in Human-AI Interaction

The investment in AI agents has steadily increased over the past few years, yet the adoption of these agents has been uneven. Industry reports show that the majority of people do not trust AI agents with important tasks. While the existing IS theories explain users’ trust in IT artifacts, several new studies have raised doubts about the applicability of current theories in the context of AI agents. At first glance, an AI agent might seem like any other technological artifact. However, a more in-depth assessment exposes some fundamental characteristics that make AI agents different from previous IT artifacts. The aim of this dissertation, therefore, is to identify the AI-specific characteristics and behaviors that hinder and contribute to trust and distrust, thereby shaping users’ behavior in human-AI interaction. Using a custom-developed conversational AI agent, this dissertation extends the human-AI literature by introducing and empirically testing six new constructs, namely, AI indeterminacy, task fulfillment indeterminacy, verbal indeterminacy, AI inheritability, AI trainability, and AI freewill

Aerial Flight Paths for Communication

This body of work presents an iterative process of refinement to understand naive perception of communication using the motion of an unmanned aerial vehicle (UAV). This includes what people believe the UAV is trying to communicate, and how they expect to respond through physical action or emotional response. Previous work in this area sought to communicate without clear definitions of the states attempting to be conveyed. In an attempt to present more concrete states and better understand specific motion perception, this work goes through multiple iterations of state elicitation and label assignment. The lessons learned in this work will be applicable broadly to those interested in defining flight paths, and within the human-robot interaction community as a whole, as it provides a base for those seeking to communicate using non-anthropomorphic robots. We found that the Negative Attitudes towards Robots Scale (NARS) can be an indicator of how a person is likely to react to a UAV, the emotional content they are likely to perceive from a message being conveyed, and it is an indicator for the personality characteristics they are likely to project upon the UAV. We also see that people commonly associate motions from other non-verbal communication situations onto UAVs. Flight specific recommendations are to use a dynamic retreating motion from a person to encourage following, use a perpendicular motion to their field of view for blocking, simple descending motion for landing, and to use either no motion or large altitude changes to encourage watching. Overall, this research explores the communication from the UAV to the bystander through its motion, to see how people respond physically and emotionally. Adviser: Brittany A. Dunca