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Novelty Effect

  • 类别: Control › Human in the loop
  • 标签: human-robot-interaction, user-studies, long-term-interaction, evaluation, social-robots

由于机器人对人们来说是新的而引起的行为和评分变化;随着在反复交互中逐渐熟悉机器人,这种变化通常会减弱或转变。

定义

新奇效应(novelty effect)是指一项技术的新鲜感对人们如何回应它所产生的影响。人们第一次接触一台机器人时,往往比以后更好奇、更投入、更积极,仅仅因为它是陌生的。随着机器人变得熟悉,交互频率、注意力和评分通常会下降,剩下的部分反映的是机器人实际的有用性和吸引力。新奇感也可能朝相反方向起作用,引起早期的焦虑或谨慎,并随着接触的增加而缓解。

在人机交互中,新奇效应是短期研究效度的一个核心威胁。许多实验只包含一次几分钟的会话,因此测得的投入度、信任或偏好可能反映的是第一次相遇,而不是机器人在日常中会如何被使用。在学校、家庭和工作场所开展的社交机器人长期实地研究一再发现:早期使用率很高,随后几天或几周内下降。起初显得很讨人喜欢的行为,例如笑话、问候或闲聊,可能会变得重复,而实际的好处可能只有在人们学会如何使用机器人之后才会显现。

研究人员用几种方式应对新奇效应:开展多次会话或更长时间的部署,在测量前加入熟悉阶段,分析随时间变化的趋势而不是单个时间点的快照,改变机器人的行为以减少重复,以及与已经有机器人使用经验的参与者进行比较。报告参与者与机器人交互的时长和频次,有助于读者判断新奇感可能在多大程度上影响了结果。

为何重要

工程师和设计师常常根据短期用户研究做决定。如果这些结果被新奇感夸大或扭曲,一台在测试中表现良好的机器人或一项功能,部署之后可能会令人失望。认识到新奇效应,有助于做出更好的研究设计,并对长期使用抱有更现实的预期。

主要应用

  • 设计和解读 HRI 用户研究
  • 社交机器人和服务机器人的长期部署
  • 学校中的教育机器人
  • 评估闲聊和个性等吸引参与的功能
  • 消费级和家用机器人的产品测试

实际应用

一个团队为一台与人一起完成装配任务的机器人加入了闲聊功能。在第一次会话中,参与者对爱聊天的机器人的评分远高于沉默版本。团队没有就此止步,而是与同一批参与者在两周内进行了五次会话。爱聊天的机器人的评分在第二次会话之后下降,日志显示参与者对它的话语回应得越来越少,而任务表现没有变化。团队保留了一组精简且多样化的闲聊行为,随时间引入新话题,并报告完整的趋势,而不只是第一次会话的结果。

常见误解

  • 新奇效应总是让结果更积极 — 它也可能引起起初的焦虑或谨慎,并随时间消退
  • 一次长时间的会话就能消除新奇感 — 熟悉感通常是在跨越多天的反复接触中建立起来的,而不只是在一次会话之内
  • 投入度下降意味着机器人失败了 — 随着新奇感消退,一定程度的下降是预料之中的,而剩下的水平才是更有用的衡量指标

谁需要了解

  • 规划研究和部署的 HRI 研究人员
  • 社交、教育和家用机器人的设计师
  • 解读用户测试结果的产品团队

相关技术

  • 纵向研究(Longitudinal Studies)
  • 被试内研究设计(Within-Subjects Study Design)
  • 实地部署(Field Deployments)
  • 交互日志记录(Interaction Logging)

相关术语

  • Godspeed Questionnaire
  • Perceived Safety
  • Research Through Design
  • Humanoid Robot
  • End-User Robot Programming

相关项目

  • evo: De-facto standard tool for evaluating and plotting odometry/SLAM trajectories
  • Reachy Mini: Open-source desktop robot from Pollen and Hugging Face with an expressive 6-DoF head
  • RoboDojo: Manipulation benchmark that runs in Isaac Sim and on real arms
  • Inspect Robots: Define a robotics benchmark once, run any policy on any robot
  • SenseNova-RoboRSI: Open runtime that runs, scores and improves robot agents driven by language models
  • RAI: Vendor-agnostic agent framework for ROS 2 robots and physical AI

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