1.研究背景

能夠與人類進行自然語言交互的社交機器人必須對人類在交流情景中如何使用自然語言非常敏感。然而，“對人類自然語言使用敏感”是一個復雜的多方面問題，范圍從低級算法處理細節到高級實用主義原則。雖然在機器人體系結構中已經進行了各種嘗試來實現這種策略，目前還不清楚這種策略在人機交互(HRI)環境中是否同樣有效。

2.研究方法

2.1 被試
45名塔夫茨大學的學生和工作人員通過一個附屬大學的網站被招募。所有受試者均報告健康，右撇子，無腦外傷史。平均年齡21.3歲。

2.2 實驗流程
在獲得知情的書面同意后，參與者被安裝上近紅外光譜儀，并使用一頂黑色帽子來固定左右aPFC上的兩個近紅外光譜儀。然后采集5分鐘的基線測量數據，用于后期將原始近紅外數據轉換為血紅蛋白單位。接下來，參與者依次執行四個繪圖任務。根據溝通和互動困難的特點，用主觀問卷對任務進行劃分。為了獲得參與者僅對兩個機器人的出現(沒有聽覺交互)的反應的近紅外測量值，參與者觀看了一系列的MDS和PR2機器人圖像（圖1）。

圖1. 左：MDS機器人；右：PR2機器人

2.3 數據采集和處理
NIRS被用于測量參與者與注意、情緒管理和工作負載相關的神經活動。一個雙傳感器的近紅外設備(Imagent, ISS Inc.)被用于給參與者的前前額葉雙邊成像。

3.實驗結果

基于交互日志，與1PR組相比，1PC組的參與者在繪畫上花的時間明顯更多。與沒有任何禮貌修飾的交流策略相比，禮貌交流策略(間接言語)提高了可愛度和體貼度的評分，降低了攻擊性評分，這與研究結果一致。此外，對交流條件的偏好在第一人稱互動條件中似乎發生了逆轉，對直接言語的偏好略有親和力。圖2顯示1PC組比起3PR組顯示了上升的血氧反應。

圖2.與機器人交互方式的不同帶來的影響。

4.結論

這項研究的目的是調查機器人交流策略的影響，如直接和間接言語給人類的建議。在這里，我們特別包括了三個額外的因素——機器人的外觀、存在和交互的直接性——因為它們已經被證明可以調節人-機器人交互的有效性。結果證明四個維度都是重要的影響因素，在提供建議的環境中，機器人行為的感知，以及先前從人類觀察者觀看人-機器人互動視頻的實驗中獲得的關于間接言語行為的結果，不會轉移到實際的互動環境中。

5.文獻名稱及DOI號

Investigating the Effects of Robot Communication Strategies in Advice-giving Situations based on Robot Appearance, Interaction Modality and Distance

DOI:10.1145/2559636.2559670