(经常)矛盾机器人刻板印象的模型:内容、结构和机器人年龄与性别刻板印象的预测因素

社交机器人交互算法公平与偏见性别与种族在HCI中的议题HCI 研究员社会学家与人类学家

本研究聚焦于调查机器人刻板印象的内容、结构和预测因素。我们邀请120名参与者参与在线研究,让他们对80个机器人进行评分,评估其公共性、能动性、以及对女性和男性任务的适合性。根据刻板印象内容模型,我们发现机器人的刻板印象由两个维度描述:公共性和能动性,这两个维度结合形成了一元刻板印象(如低公共性/低能动性)以及矛盾簇(如低公共性/高能动性)。此外,我们发现机器人的刻板印象外观在激活刻板印象方面具有作用。事实上,在我们的研究中,具有与社会文化上与女性化相关外观线索(如睫毛或服装)的女性机器人被认为更具公共性,而具有与婴儿图式相关外观线索(如卡通眼睛)的幼年机器人被认为更具公共性、更低能动性,且更不适合执行任务。鉴于刻板印象、偏见和歧视之间的著名关系,本论文建立的外观与刻板印象之间的因果关系可以帮助HRI研究人员理清机器人设计与人们对机器人的行为倾向(包括伤害倾向)之间的关系。

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https://hci.top/zh/papers/hri/99883/2023

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来源
HRI
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年份
2023
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作者
6 位作者
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研究子方向
社交机器人交互、算法公平与偏见、性别与种族在HCI中的议题
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职业/产业
HCI 研究员、社会学家与人类学家
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