凝视机器人是长期互动中神秘感和任务表现的隐含暗示

长期的人机交互已被广泛研究;然而，缺乏评估人们对这些系统的看法和参与度的方法。问卷调查和访谈可能有偏见并减少人的参与。因此，最近的一项研究调查了使用凝视模式作为合适指标的可能性。

在实验过程中，戴着眼动追踪眼镜的参与者参与了与机器人的互动环节，并自我报告了他们对机器人的感知和参与。结果表明，在社交聊天中，对机器人的相互注视是对神秘感的负面预测。

在涉及有形工件的联合任务中，参与的最佳预测指标是关注共同关注的对象而不是机器人本身的凝视。这些发现表明，凝视可以作为人们对机器人感知的指标。

在过去的几年里，广泛的研究致力于开发强大的平台和数据驱动的对话模型，以支持长期的人机交互。然而，人们对机器人的感知和与机器人的互动如何随着时间的推移而发展，以及如何通过隐式和连续测量技术准确评估这些，知之甚少。在本文中，我们通过让参与者参与三个互动会话来研究这一点，其间多天零接触。每个会话包括与机器人的联合任务以及任务前后的两次简短社交聊天。我们使用可穿戴式眼动仪测量参与者的注视模式，并使用问卷来衡量他们对机器人的感知、与机器人的互动以及联合任务。结果表明，在社交聊天中厌恶凝视是机器人不可思议的指标，并且在联合任务中凝视机器人的人越多，他们的表现就越差。与大多数 HRI 文献相比，我们的结果表明，凝视共同关注的对象，而不是凝视机器人伙伴，是参与联合任务的最有意义的预测指标。此外，长期凝视模式的分析表明，人们在社交聊天中的相互凝视随着时间的推移与他们对机器人的看法一致。这些是 HRI 社区的重要发现，因为它们意味着凝视行为可以用作人们对社交聊天中机器人的感知以及他们在联合任务中的参与度和任务表现的隐式衡量标准。

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