To What Extent Does the Perceived Obesity Level of Humanoid Robots Affect People's Trust in Them?

📄 arXiv: 2411.06039v1 📥 PDF

作者: Yoav Yoscovich, Amir Schreiber, Nir Hadar, Reuth Mirsky

分类: cs.RO

发布日期: 2024-11-09

备注: Accepted to "Designing Interactive Humanoids: Learning Tasks through Interaction with Humans'' workshop on Humanoids 2025

💡 一句话要点

研究表明人形机器人的肥胖程度感知显著影响人们对其信任度

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 人机交互 机器人信任 肥胖程度感知 外形设计 问卷调查

📋 核心要点

  1. 现有研究缺乏对机器人肥胖程度感知与人类信任关系的研究，BMI等人类肥胖指标不适用于机器人。
  2. 该研究通过在线问卷调查，对比了不同肥胖程度人形机器人图片对受试者信任度的影响。
  3. 实验结果表明，人们更倾向于信任感知肥胖程度较低的人形机器人，揭示了外形对信任的影响。

📝 摘要（中文）

尽管肥胖问题在社会科学中被广泛讨论，但人机交互(HRI)领域尚未涉及机器人肥胖程度感知对信任的影响。在人类研究中，身体质量指数(BMI)常被用作肥胖指标，但该标准与机器人完全无关，因此难以量化机器人肥胖程度感知。虽然之前的HRI论文探讨了机器人尺寸（或高度）对人们信任的影响，但肥胖程度感知因素尚未被研究。本研究旨在检验人形机器人的肥胖程度感知在多大程度上影响人们对它们的信任。为了验证这一假设，我们进行了一项受试者内研究，使用在线预验证问卷，向受试者展示两张人形机器人图片，一张具有正常肥胖程度，另一张具有较高肥胖程度，并询问相关问题。结果表明，感知肥胖程度较低的人形机器人更有可能被信任。

🔬 方法详解

问题定义：该论文旨在研究人形机器人的肥胖程度感知如何影响人们对它们的信任度。现有的人机交互研究主要关注机器人尺寸、高度等因素对信任的影响，而忽略了肥胖程度这一重要的视觉特征。由于传统的BMI等肥胖指标不适用于机器人，如何定义和量化机器人的肥胖程度感知是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是通过视觉呈现不同肥胖程度的人形机器人图片，并利用问卷调查的方式，直接测量受试者对不同外形机器人的信任度。通过对比分析，揭示肥胖程度感知与信任度之间的关系。这种方法避免了直接量化机器人“肥胖”的困难，而是关注人类主观的感知和评价。

技术框架：该研究采用受试者内实验设计，主要流程如下： 1. 刺激材料准备：创建两组人形机器人图片，一组具有“正常”肥胖程度，另一组具有“较高”肥胖程度。 2. 问卷设计：设计在线问卷，包含信任度相关的测量问题。 3. 实验实施：招募受试者，在线展示机器人图片，并要求填写问卷。 4. 数据分析：对收集到的问卷数据进行统计分析，比较不同肥胖程度机器人图片对应的信任度得分。

关键创新：该研究的创新点在于： 1. 首次关注了机器人肥胖程度感知对人类信任的影响，填补了人机交互研究的空白。 2. 采用视觉呈现和问卷调查相结合的方法，巧妙地绕过了直接量化机器人肥胖程度的难题。 3. 研究结果为机器人外形设计提供了新的视角，强调了外形特征对用户信任的重要性。

关键设计：该研究的关键设计包括： 1. 机器人图片设计：需要确保两组图片在其他视觉特征上保持一致，只改变肥胖程度，以排除其他因素的干扰。 2. 问卷问题设计：问卷问题需要具有良好的信度和效度，能够准确测量受试者对机器人的信任度。 3. 统计分析方法：选择合适的统计分析方法，例如配对样本t检验，来比较两组数据的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，感知肥胖程度较低的人形机器人比感知肥胖程度较高的人形机器人更容易获得信任，且差异具有统计学意义。这一结果强调了机器人外形设计对用户信任的重要性，并为未来的机器人设计提供了重要的参考依据。具体的性能数据（例如信任度得分的差异）在摘要中未给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于服务机器人、陪伴机器人等领域。通过优化机器人外形设计，降低其感知肥胖程度，可以有效提升用户信任感，从而提高用户对机器人的接受度和使用意愿。此外，该研究也为机器人外形设计提供了新的设计原则，即应避免设计过于“肥胖”的机器人。

📄 摘要（原文）

Despite obesity being widely discussed in the social sciences, the effect of a robot's perceived obesity level on trust is not covered by the field of HRI. While in research regarding humans, Body Mass Index (BMI) is commonly used as an indicator of obesity, this scale is completely irrelevant in the context of robots, so it is challenging to operationalize the perceived obesity level of robots; indeed, while the effect of robot's size (or height) on people's trust in it was addressed in previous HRI papers, the perceived obesity level factor has not been addressed. This work examines to what extent the perceived obesity level of humanoid robots affects people's trust in them. To test this hypothesis, we conducted a within-subjects study where, using an online pre-validated questionnaire, the subjects were asked questions while being presented with two pictures of humanoids, one with a regular obesity level and the other with a high obesity level. The results show that humanoid robots with lower perceived obesity levels are significantly more likely to be trusted.