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

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

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Articolo: CC BY 4.0

Tutto ciò che segue si basa sull'articolo completo secondo la sua licenza CC BY 4.0; la figura è riportata citando gli autori.

In breve

Porre come obiettivo di adattamento di un robot di gruppo l'esperienza di flow degli utenti, un equilibrio tra sfida e abilità, e raggiungerlo spostando il ruolo di supporto del robot tra leader e follower.

Perché è importante

I robot sociali in case, aule e contesti di cura interagiscono sempre più con piccoli gruppi nel corso di molte sessioni, dove è difficile progettare una policy di comportamento fissa. Il modello offre ai progettisti un modo strutturato per decidere che cosa un robot di gruppo debba ottimizzare e quale comportamento modificare, mantenendo fisse l'identità sociale e la personalità del robot perché non diventino fattori confondenti nell'interazione.

Problema

Il lavoro sull'adattamento dei robot si è concentrato soprattutto su singoli utenti, con un unico obiettivo che resta fisso per tutta l'interazione, e spesso adatta il contenuto anziché il comportamento del robot stesso. La maggior parte degli studi di HRI con più persone usa teleoperazione Wizard-of-Oz o policy basate su regole che non possono adattarsi in tempo reale. Gli autori non trovano alcun modello generalizzato di adattamento a lungo termine che copra sia l'interazione con una singola persona sia quella con più persone.

Soluzione proposta

L'obiettivo di adattamento del robot è l'esperienza di flow degli utenti, suddivisa in sotto-obiettivi cognitivi e affettivi a livello individuale e di gruppo, il cui peso è stabilito da fattori del gruppo (ad esempio sociodemografia, atteggiamenti verso i robot, comportamento di base) e da fattori dell'attività (avanzamento, risorse, ambiente) e può cambiare all'interno di una sessione o tra sessioni. Il robot persegue questo obiettivo muovendosi lungo uno spettro di ruoli di supporto che va da follower, allievo o tutorato a coach, leader o tutor: più vicino al leader quando la priorità sono le prestazioni del gruppo, più vicino al follower quando la priorità sono le dinamiche interpersonali.

Idee chiave

Il flow ha una dimensione cognitiva (sfida dell'attività rispetto all'abilità dell'utente) e una dimensione affettiva (ad esempio il rapport), che si regolano a vicenda, per cui l'obiettivo di un robot deve comprenderle entrambe.
L'affettività a livello di gruppo non si può ottenere facendo la media degli stati affettivi dei membri; servono costrutti come il rapport diadico, la sincronia interpersonale e la coesione del gruppo.
È improbabile che una policy che massimizza le prestazioni del gruppo a scapito dei membri meno performanti o con una distribuzione diseguale delle risorse di interazione offra al gruppo un'esperienza ottimale.
La frequenza del cambio di ruolo deve adattarsi al contesto: un passaggio improvviso da dimostratore a chi chiede aiuto all'interno della stessa attività può confondere il gruppo su ciò che il robot sa.
Solo il ruolo di supporto del robot dovrebbe adattarsi; cambiarne il ruolo sociale, l'identità o la personalità aggiungerebbe variabili confondenti.

Risultati principali

Definisce un obiettivo di adattamento gerarchico con quattro sotto-obiettivi: cognitivo individuale, cognitivo di gruppo, affettivo individuale e affettivo di gruppo, il cui peso dipende dal contesto e può cambiare all'interno di una sessione o tra sessioni.
Elenca quattro fattori legati al gruppo (d.1 sociodemografia e relazioni, d.2 percezioni dell'attività e dei robot, d.3 comportamento di base, d.4 stato subito prima di una sessione) e tre fattori legati all'attività (a.1 avanzamento, a.2 vincoli di risorse, a.3 contesto e ambiente) che stabiliscono quel peso.
Sostituisce la classificazione in tre categorie dei ruoli del robot nei gruppi (follower, pari e leader) della rassegna di Sebo et al. con uno spettro continuo di ruoli di supporto da leader a follower, definito rispetto ai ruoli dei membri umani.
Formalizza l'adattamento dinamico del ruolo del robot con due esempi svolti: un ruolo simile a quello di follower quando le dinamiche interpersonali dominano l'obiettivo, un ruolo più di guida quando lo dominano le prestazioni del team.
Non riporta risultati quantitativi propri; gli autori affermano che il modello è stato applicato in uno studio empirico pubblicato separatamente sulla lettura di storie tra genitori e figli con un robot.

Limiti

Non offre metriche o misurazioni pronte all'uso dell'esperienza di flow nella HRI con più persone; trasformare il framework in metriche misurabili è lasciato a lavori futuri.
È un modello concettuale, non uno strumento pratico di progettazione né un framework di sviluppo di sistemi per i professionisti della HRI.
Presuppone un rilevamento e una percezione complessi delle dinamiche, delle emozioni e delle prestazioni del gruppo che, secondo gli autori, possono essere tecnicamente difficili con gli attuali sistemi autonomi di HRI.
Richiede un'ulteriore validazione empirica tramite studi con utenti, casi di studio e analisi quantitative.
Il ruolo di supporto leader-follower è solo uno dei possibili assi della progettazione del comportamento; altri spettri, come affettivo-cognitivo o motivazionale-informativo, possono adattarsi meglio ad alcuni contesti.

Impatto sul settore

Vincitore dell'HRI 2024 Best Paper Award (track Theory & Methods, full paper), con 21 citazioni. È un articolo concettuale e non rilascia codice, dati né progetti hardware.

Abstract

In questo articolo introduciamo un nuovo modello concettuale per l'adattamento comportamentale di un robot nella sua interazione a lungo termine con gli esseri umani, che integra l'adattamento dinamico del ruolo del robot con i principi dell'esperienza di flow tratti dalla psicologia. Questa concettualizzazione introduce un obiettivo di interazione gerarchico fondato sull'esperienza di flow, che funge da obiettivo complessivo di adattamento per il robot. Tale obiettivo intreccia sotto-obiettivi sia cognitivi sia affettivi e incorpora fattori umani individuali e di gruppo. L'approccio di adattamento dinamico dei ruoli è un pilastro del nostro modello e mette in evidenza la capacità del robot di adattare con fluidità i propri ruoli di supporto, da leader a follower, con lo scopo di mantenere l'equilibrio tra la sfida dell'attività e l'abilità dell'utente, favorendo così esperienze di flow ottimali per l'utente. Inoltre, questo lavoro approfondisce un'esplorazione completa dei limiti e delle possibili applicazioni della concettualizzazione proposta. Il nostro modello pone un'enfasi particolare sul paradigma della HRI con più persone, una dimensione della HRI poco esplorata e al tempo stesso impegnativa. In questo modo, aspiriamo ad ampliare l'applicabilità e la rilevanza della nostra concettualizzazione nel campo della HRI, contribuendo allo sviluppo futuro di robot sociali adattivi capaci di sostenere interazioni a lungo termine con gli esseri umani.

Link

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