寻求奖励还是避免损失？：调节焦点理论对儿童情绪诱发及其对社交机器人行为的影响

文献标题

Reward Seeking or Loss Aversion? Impact of Regulatory Focus Theory on Emotional Induction in Children and Their Behavior Towards a Social Robot

文献信息

• 主题领域: 人机交互与儿童情感教育
• 关键词: 社交机器人、人机交互、情感诱导、调节焦点、社交参与

研究背景与问题

• 问题与挑战:

  • 现有研究已证明情感诱导在儿童的教育和社交发展中具有重要作用，但在社交机器人与儿童互动（cHRI）中，如何利用心理学的调节焦点理论 (Regulatory Focus Theory, RFT) 诱导情绪并不明确。
  • 早期的 RFT 研究主要集中在匹配机器人与用户的调节焦点个性，而没有研究如何通过设计交互来诱导情感。

• 重要性:

  • 正面情绪与儿童的社交与认知技能形成、问题解决能力、创造力、注意力广度等多个方面密切相关。
  • 情感诱导在儿童教育和社交技能培训中的潜在应用广泛。

• 研究动机与相关工作:

  • 调节焦点理论区分了两种行为动机：促进焦点（通过追求奖励）和防护焦点（通过避免损失）。
  • 促进焦点的任务设计可提升创造性和任务表现（与积极情感相关）。然而，如何结合 RFT 和情感诱导应用于儿童与社交机器人互动领域尚不明确。

解决方案

• 方法:

  • 设计了两种不同情景的交互（促进焦点 vs 防护焦点）。
  • 使用“一起完成任务的假装游戏”场景，包括机器人表情与对话的适配。
  • 提取儿童参与中的情感与行为数据（面部识别与行为编码）。

• 创新之处:

  • 首次通过 RFT 为主线全面设计交互，而非仅局限于机器人的个性适配。
  • 在儿童与社交机器人互动中，验证了 RFT 的情境设计如何诱导相应的情感。
  • 扩展了传统情感诱导实验（如图片和音乐），引入了机器人交互这一新媒介。

• 实施步骤与技术:

  1. 情感诱导设计:
     • 方法：结合“想象”与“视觉刺激”，设定两个交互情景：
       • 促进焦点情景：完成任务后将获得奖励。
       • 防护焦点情景：未完成任务将导致危险。
     • 情感表情：通过 EMYS 机器人显示对应的面部表情和语言行为。
  2. 任务流程:
     • 导入任务（讲述故事前测）。
     • 主任务设计（利用调节焦点理论设计的互动情节）。
     • 任务完成后的故事后测。
  3. 数据收集与分析:
     • 使用 Affectiva 软件分析孩子的面部情绪指标（如微笑、快乐、害怕等）。
     • 行为编码工具 ELAN 记录儿童的语言行为（如提问、回应、寒暄等）。

研究成果

• 具体成果:

  • 情感诱导研究:
    • 在促进焦点任务中成功诱导了儿童的快乐情绪。
    • 然而，在防护焦点情景中未发现显著的恐惧情绪诱导效果。
  • 社交参与研究:
    • 儿童在促进焦点情景中的社交参与度显著高于防护焦点情景。
    • 尽管诱导的快乐情绪未在任务后测保存，但儿童在整个交互后表现出更多的语言参与行为。

• 相较现有解决方案的优势:

  • 不仅研究了机器人的个性，而是从整体交互设计中探索了如何通过情境诱导儿童情感，这是 RFT 在 HRI 应用中的一个新方向。
  • 使用了多模态数据，包括面部表情和语言行为，为验证情感和社交参与的联系提供了有力支持。

• 实验与评估结果:

  • 面部表情数据表明，儿童在促进情景中的快乐情绪评分显著高于防护情景。
  • 语音行为分析表明，在促进情景中儿童更频繁地与机器人互动，这与情感诱导的成功一致。

• 局限性与未来方向:

  • 恐惧诱导的局限: 防护焦点未显著诱导恐惧情绪，可能是因为未选择更有效的诱导方法（如情境程序）、表情识别误差或未使用脑电图（EEG）等更灵敏的测量仪器。
  • 情感保留的缺失: 快乐情感诱导未显示持久效应，未来可探究更长效的保留方式。
  • 扩展方向包括：分析儿童讲述故事的创造性、增强防护焦点的诱导有效性、评估不同诱导情绪对任务表现和社交能力发展的具体影响。