Talking Like One of Us: Effects of Using Regional Language in a Humanoid Social Robot

📄 arXiv: 2412.05024v1 📥 PDF

作者: Thomas Sievers, Nele Russwinkel

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-12-06

DOI: 10.1007/978-981-99-8718-4_7

💡 一句话要点

在人机交互中，使用区域性语言显著提升了社交机器人Pepper的亲和力。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 人机交互 社交机器人 区域性语言 低地德语 用户感知

📋 核心要点

  1. 现有社交机器人交互中，语言选择对用户接受度和亲和力的影响研究不足，尤其缺乏对区域性语言的考察。
  2. 该研究的核心在于探索社交机器人使用区域性语言（低地德语）与标准德语对用户感知的影响，内容保持一致。
  3. 实验结果表明，相比标准德语，使用低地德语的Pepper机器人显著提升了用户的温暖感知，增强了亲和力。

📝 摘要（中文）

社交机器人在公共服务领域日益普及。为了在自然环境中吸引人们，流畅的社交互动和用户的接受度对于未来成功的人机交互（HRI）至关重要。其中，口头交流的方式具有特殊意义。本文研究了使用非标准/区域语言的口语变体与标准语言相比所产生的影响。更准确地说，我们将人类对话与人形社交机器人Pepper进行了比较，其中机器人一方面用标准德语回答，另一方面用低地德语回答，低地德语是一种在德国北部被理解和部分使用的区域语言。机器人所说的内容在两种变体中保持不变。我们感兴趣的是，这两种不同的机器人说话方式对或多或少熟悉低地德语的人类对话者在感知到的温暖、能力以及在文化认同背景下对话中可能产生的不适感的影响。为了衡量这些因素，我们使用机器人社交属性量表（RoSAS）对17名年龄在19至61岁之间的参与者进行了评估。结果表明，在低地德语版本的对话中，感知到的温暖程度明显更高。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决社交机器人如何选择合适的语言以提升用户接受度和亲和力的问题。现有方法通常采用标准语言，忽略了区域性语言可能带来的积极影响，导致用户在交互中可能缺乏亲切感和认同感。

核心思路：论文的核心思路是探索在社交机器人中使用区域性语言是否能够提升用户的温暖感知和亲和力。通过让机器人使用用户熟悉的区域性语言，可以增强用户的文化认同感，从而提升交互体验。

技术框架：该研究采用实验方法，将人形社交机器人Pepper作为实验平台。实验流程包括：1) 设计两种语言版本的对话内容（标准德语和低地德语），内容保持一致；2) 招募对低地德语熟悉程度不同的参与者；3) 让参与者与Pepper机器人进行对话，分别体验两种语言版本；4) 使用机器人社交属性量表（RoSAS）评估参与者对机器人的温暖、能力和不适感等方面的感知。

关键创新：该研究的关键创新在于将区域性语言引入到社交机器人的人机交互中，并验证了其对用户感知的影响。以往的研究主要集中在标准语言的使用上，而忽略了区域性语言的潜在价值。

关键设计：实验的关键设计包括：1) 确保两种语言版本的对话内容在语义上完全一致，避免内容差异对实验结果产生干扰；2) 使用RoSAS量表进行评估，该量表能够有效测量用户对机器人的社交属性感知；3) 招募对低地德语熟悉程度不同的参与者，以考察语言熟悉度对实验结果的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，与使用标准德语的Pepper机器人相比，使用低地德语的Pepper机器人显著提升了用户的温暖感知。具体而言，RoSAS量表显示，低地德语版本在温暖维度上的得分明显高于标准德语版本，表明区域性语言能够有效增强用户的亲和力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种公共服务场景，例如博物馆导览、养老院陪伴、社区服务等。通过让社交机器人使用当地的区域性语言，可以有效提升用户的亲和力和接受度，从而改善服务质量，促进人机和谐共处。未来，该研究还可以扩展到其他语言和文化背景下，为社交机器人的语言选择提供更全面的指导。

📄 摘要（原文）

Social robots are becoming more and more perceptible in public service settings. For engaging people in a natural environment a smooth social interaction as well as acceptance by the users are important issues for future successful Human-Robot Interaction (HRI). The type of verbal communication has a special significance here. In this paper we investigate the effects of spoken language varieties of a non-standard/regional language compared to standard language. More precisely we compare a human dialog with a humanoid social robot Pepper where the robot on the one hand is answering in High German and on the other hand in Low German, a regional language that is understood and partly still spoken in the northern parts of Germany. The content of what the robot says remains the same in both variants. We are interested in the effects that these two different ways of robot talk have on human interlocutors who are more or less familiar with Low German in terms of perceived warmth, competence and possible discomfort in conversation against a background of cultural identity. To measure these factors we use the Robotic Social Attributes Scale (RoSAS) on 17 participants with an age ranging from 19 to 61. Our results show that significantly higher warmth is perceived in the Low German version of the conversation.