Novelty Effect

Categoria: Control › Human in the loop
Tag: human-robot-interaction, user-studies, long-term-interaction, evaluation, social-robots

Il cambiamento nel comportamento e nelle valutazioni delle persone causato dal fatto che un robot è nuovo per loro, che di solito svanisce o si modifica man mano che il robot diventa familiare nel corso di interazioni ripetute.

Definizione

L'effetto novità (novelty effect) è l'influenza che la novità di una tecnologia ha sul modo in cui le persone vi reagiscono. Quando le persone incontrano un robot per la prima volta, sono spesso più curiose, più coinvolte e più positive di quanto saranno in seguito, semplicemente perché il robot non è loro familiare. Man mano che il robot diventa familiare, la frequenza delle interazioni, l'attenzione e le valutazioni comunemente calano, e ciò che resta riflette l'utilità e l'attrattiva reali del robot. La novità può anche agire nella direzione opposta, producendo un'ansia o una cautela iniziali che si attenuano con l'esposizione.

Nell'interazione uomo-robot, l'effetto novità è una minaccia centrale alla validità degli studi brevi. Molti esperimenti prevedono un'unica sessione di pochi minuti, quindi il coinvolgimento, la fiducia o la preferenza misurati possono riflettere il primo incontro anziché il modo in cui il robot verrà usato giorno per giorno. Gli studi sul campo a lungo termine con robot sociali in scuole, case e luoghi di lavoro hanno ripetutamente riscontrato un uso iniziale elevato che cala nei giorni o nelle settimane successive. Comportamenti che all'inizio sembrano simpatici, come battute, saluti o chiacchiere, possono diventare ripetitivi, mentre i vantaggi pratici possono emergere solo dopo che le persone hanno imparato a usare il robot.

I ricercatori gestiscono l'effetto novità in diversi modi: conducendo più sessioni o installazioni più lunghe, aggiungendo sessioni di familiarizzazione prima della misura, analizzando gli andamenti nel tempo anziché singole istantanee, variando il comportamento del robot per ridurre la ripetizione e confrontando con partecipanti che hanno già esperienza con i robot. Riportare per quanto tempo e con quale frequenza i partecipanti hanno interagito con il robot aiuta i lettori a giudicare quanto la novità possa aver influito sui risultati.

Perché è importante

Ingegneri e progettisti prendono spesso decisioni sulla base di brevi studi con utenti. Se quei risultati sono gonfiati o distorti dalla novità, un robot o una funzione che ha dato buoni risultati nei test può deludere una volta messo in servizio. Riconoscere l'effetto novità porta a una migliore progettazione degli studi e ad aspettative più realistiche per l'uso a lungo termine.

Applicazioni principali

Progettazione e interpretazione di studi di HRI con utenti
Installazioni a lungo termine di robot sociali e di servizio
Robot educativi nelle scuole
Valutazione di funzioni di coinvolgimento come le chiacchiere e la personalità
Test di prodotto di robot di consumo e domestici

In pratica

Un gruppo aggiunge le chiacchiere a un robot che lavora accanto alle persone in un compito di assemblaggio. Nella prima sessione i partecipanti valutano il robot chiacchierone molto meglio di una versione silenziosa. Invece di fermarsi lì, il gruppo conduce cinque sessioni nell'arco di due settimane con gli stessi partecipanti. Le valutazioni del robot chiacchierone calano dopo la seconda sessione, e i log mostrano che i partecipanti rispondono meno alle sue osservazioni, mentre le prestazioni nel compito non cambiano. Il gruppo mantiene un insieme ridotto di chiacchiere variate, introduce nuovi argomenti nel tempo e riporta l'andamento completo anziché solo il risultato della prima sessione.

Idee sbagliate comuni

L'effetto novità rende sempre i risultati più positivi — può anche causare un'ansia o una cautela iniziali che svaniscono nel tempo
Un'unica sessione lunga elimina la novità — la familiarità di solito si costruisce attraverso incontri ripetuti nell'arco di più giorni, non solo all'interno di una sessione
Un coinvolgimento in calo significa che il robot ha fallito — un certo calo è previsto man mano che la novità si esaurisce, e il livello che resta è la misura più utile

Chi dovrebbe saperlo

Ricercatori di HRI che pianificano studi e installazioni
Progettisti di robot sociali, educativi e domestici
Team di prodotto che interpretano i risultati dei test con utenti

Tecnologie correlate

Studi longitudinali (Longitudinal Studies)
Disegno di studio entro i soggetti (Within-Subjects Study Design)
Installazioni sul campo (Field Deployments)
Registrazione delle interazioni (Interaction Logging)

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