Integrating Flow Theory and Adaptive Robot Roles: A Conceptual Model of Dynamic Robot Role Adaptation for the Enhanced Flow Experience in Long-term Multi-person Human-Robot Interactions

Autores: Huili Chen, Sharifa Alghowinem, Cynthia Breazeal, Hae Won Park · HRI 2024

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Artículo: CC BY 4.0

Todo lo que sigue se basa en el artículo completo bajo su licencia CC BY 4.0; su figura se muestra con crédito a los autores.

En resumen

Fijar como meta de adaptación de un robot grupal la experiencia de flujo de los usuarios, un equilibrio entre reto y habilidad, y alcanzarla desplazando el rol de apoyo del robot entre líder y seguidor.

Por qué importa

Los robots sociales en hogares, aulas y entornos de cuidado interactúan cada vez más con grupos pequeños a lo largo de muchas sesiones, en las que es difícil diseñar una política de comportamiento fija. El modelo ofrece a los diseñadores una forma estructurada de decidir qué debe optimizar un robot grupal y qué comportamiento cambiar, manteniendo fijas la identidad social y la personalidad del robot para que no actúen como factores de confusión en la interacción.

Problema

El trabajo sobre adaptación de robots se ha centrado sobre todo en usuarios individuales con un único objetivo que permanece fijo durante toda la interacción, y a menudo adapta el contenido en lugar del comportamiento propio del robot. La mayoría de los estudios de HRI con varias personas usan teleoperación de tipo Wizard-of-Oz o políticas basadas en reglas que no pueden adaptarse en tiempo real. Los autores no encuentran ningún modelo generalizado de adaptación a largo plazo que cubra tanto la interacción con una persona como con varias.

Solución propuesta

La meta de adaptación del robot es la experiencia de flujo de los usuarios, dividida en subobjetivos cognitivos y afectivos a nivel individual y de grupo, cuya ponderación la fijan factores del grupo (por ejemplo, sociodemografía, actitudes hacia los robots, comportamiento de base) y factores de la actividad (progreso, recursos, entorno) y puede cambiar dentro de una sesión o entre sesiones. El robot persigue esta meta desplazándose a lo largo de un espectro de roles de apoyo que va de seguidor, aprendiz o tutelado a entrenador, líder o tutor: más cercano al líder cuando la prioridad es el rendimiento del grupo, y más cercano al seguidor cuando lo es la dinámica interpersonal.

Ideas clave

El flujo tiene una dimensión cognitiva (reto de la actividad frente a habilidad del usuario) y una dimensión afectiva (por ejemplo, el rapport), y ambas se regulan mutuamente, por lo que el objetivo de un robot necesita las dos.
El afecto a nivel de grupo no puede obtenerse promediando los estados afectivos de los miembros; se necesitan constructos como el rapport diádico, la sincronía interpersonal y la cohesión de grupo.
Es poco probable que una política que maximiza el rendimiento del grupo a costa de los miembros con bajo rendimiento o de un reparto desigual de los recursos de interacción proporcione al grupo una experiencia óptima.
La frecuencia de cambio de rol debe adecuarse al contexto: un cambio repentino de demostrador a alguien que pide ayuda dentro de una misma actividad puede confundir al grupo sobre lo que sabe el robot.
Solo debe adaptarse el rol de apoyo del robot; cambiar su rol social, su identidad o su personalidad añadiría variables de confusión.

Resultados principales

Define un objetivo de adaptación jerárquico con cuatro subobjetivos: cognitivo individual, cognitivo de grupo, afectivo individual y afectivo de grupo, cuya ponderación depende del contexto y puede cambiar dentro de una sesión o entre sesiones.
Enumera cuatro factores relacionados con el grupo (d.1 sociodemografía y relaciones, d.2 percepciones de la actividad y de los robots, d.3 comportamiento de base, d.4 estado justo antes de una sesión) y tres factores relacionados con la actividad (a.1 progreso, a.2 limitaciones de recursos, a.3 contexto y entorno) que fijan esa ponderación.
Sustituye la clasificación en tres categorías de los roles del robot en grupos (seguidor, par y líder) de la revisión de Sebo et al. por un espectro continuo de roles de apoyo de líder a seguidor, definido en relación con los roles de los miembros humanos.
Formaliza la adaptación dinámica del rol del robot con dos ejemplos desarrollados: un rol cercano al de seguidor cuando la dinámica interpersonal domina el objetivo, y un rol más de liderazgo cuando lo domina el rendimiento del equipo.
No presenta resultados cuantitativos propios; los autores afirman que el modelo se ha aplicado en un estudio empírico publicado por separado sobre la lectura de cuentos entre padres e hijos con un robot.

Limitaciones

No ofrece métricas ni mediciones listas para usar de la experiencia de flujo en la HRI con varias personas; convertir el marco en métricas medibles queda para trabajos futuros.
Es un modelo conceptual, no una herramienta práctica de diseño ni un marco de desarrollo de sistemas para profesionales de la HRI.
Implica una detección y una percepción complejas de la dinámica, las emociones y el rendimiento del grupo que, según los autores, pueden ser técnicamente difíciles con los sistemas autónomos de HRI actuales.
Necesita una validación empírica adicional mediante estudios con usuarios, estudios de caso y análisis cuantitativos.
El rol de apoyo líder-seguidor es solo un eje posible del diseño del comportamiento; otros espectros, como afectivo-cognitivo o motivacional-informativo, pueden adaptarse mejor a algunos contextos.

Impacto en el campo

Ganador del HRI 2024 Best Paper Award (categoría Theory & Methods, artículos completos), con 21 citas. Es un artículo conceptual y no publica código, datos ni diseños de hardware.

Resumen

En este artículo presentamos un modelo conceptual novedoso para la adaptación del comportamiento de un robot en su interacción a largo plazo con humanos, que integra la adaptación dinámica del rol del robot con los principios de la experiencia de flujo procedentes de la psicología. Esta conceptualización introduce un objetivo de interacción jerárquico basado en la experiencia de flujo, que sirve como meta general de adaptación del robot. Este objetivo entrelaza subobjetivos tanto cognitivos como afectivos e incorpora factores humanos individuales y de grupo. El enfoque de adaptación dinámica de roles es una piedra angular de nuestro modelo y destaca la capacidad del robot para adaptar con fluidez sus roles de apoyo —de líder a seguidor— con el fin de mantener el equilibrio entre el reto de la actividad y la habilidad del usuario, fomentando así experiencias de flujo óptimas en el usuario. Además, este trabajo profundiza en una exploración exhaustiva de las limitaciones y las posibles aplicaciones de la conceptualización propuesta. Nuestro modelo pone un énfasis especial en el paradigma de HRI con varias personas, una dimensión de la HRI poco explorada y a la vez difícil. Con ello, aspiramos a ampliar la aplicabilidad y la relevancia de nuestra conceptualización en el campo de la HRI, contribuyendo al desarrollo futuro de robots sociales adaptativos capaces de sostener interacciones a largo plazo con humanos.

Enlaces

arXiv 2401.02833: https://arxiv.org/abs/2401.02833
DOI 10.1145/3610977.3634945: https://doi.org/10.1145/3610977.3634945
PDF: https://arxiv.org/pdf/2401.02833v1