Exploring Variables That Affect Robot Likeability

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Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2022
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
17th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI'22)
Themenheft
Link
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
1140-1145
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Verlagsort / Veranstaltungsort
Sapporo
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
Like in human-human interaction, people tend to interact in human-robot settings with those they like. Therefore, it is important to understand what variables affect robot likeability. The present study aims at providing insights into how robots’ anthropomorphism, voice, gestures, approaching behaviors as well as perceived warmth and competence play a role in robot likeability. We conducted an online survey (N=191) studying two humanoid robots with different characteristics. Our exploratory study empirically indicates that the investigated variables are significantly correlated with robot likeability for both robots but with differing strengths. Further, the likeability of the two robots is predicted by differing variables, with robot voice being the only common predictor for both robots.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Projekt
Veranstaltung
17th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI'22)
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
07.03.2022
Enddatum der Konferenz
10.03.2022
Datum der letzten Prüfung
ISBN
978-1-5386-8554-9
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
ZHONG, Jia, Nicolas MÜRSET, Janine JÄGER und Theresa SCHMIEDEL, 2022. Exploring Variables That Affect Robot Likeability. In: 17th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI′22). Sapporo. 2022. S. 1140–1145. ISBN 978-1-5386-8554-9. Verfügbar unter: https://irf.fhnw.ch/handle/11654/43154