Cognitive Trust in HRI: “Pay Attention to Me and I’ll Trust You Even If You Are Wrong”

著者: Adi Manor, Dan Cohen, Ziv Keidar, Avi Parush, Hadas Erel · HRI 2026

ライセンス

• オープンアクセス
• 論文: not yet confirmed

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概要

認知的信頼、すなわちロボットがタスクを正確に遂行できるという信念は、質の高い人間とロボットの相互作用を育むうえで中心的な要因として認識されている。ロボットの能力や信頼性といったパフォーマンスの要因が認知的信頼を形づくることは、よく確立されている。最近の研究は、ロボットの注意深さ（attentiveness）のような情動的な要因も認知的信頼の構築に役割を果たすことを示唆している。本研究は、認知的信頼を形づくるこれら 2 つの要因の相互作用を探る。具体的には、ロボットの能力と注意深さのさまざまな組み合わせが、一方の要因が他方の欠如を補う補償メカニズムをもたらすかどうかを評価した。実験では、参加者が能力（高または低）と注意深さ（高または低）の 2 要因を含む 2 × 2 の実験計画のもとで、ロボット犬とともに探索タスクを行った。結果から、高い注意深さが低い能力を補いうることが明らかになった。成績は低いが注意深さの高いロボットと協働した参加者は、能力の高いロボットと作業した参加者に匹敵する信頼の水準を報告した。ロボットが注意深さを示さなかった場合、能力の低さは認知的信頼の大幅な低下をもたらした。これらの知見は、人間とロボットの相互作用における認知的信頼の構築が、これまで考えられていたよりも複雑であり、通常は見過ごされている情動的な過程を含む可能性を示している。我々は、従来の能力に基づく認知的信頼のモデルとあわせて考慮すべき層を加える、情動的な補償メカニズムを強調する。

リンク

• arXiv 2512.09105: https://arxiv.org/abs/2512.09105
• DOI 10.1145/3757279.3785615: https://doi.org/10.1145/3757279.3785615
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2512.09105v1