为情感机器人设计情绪适当性：检验OCC模型的实用性

情感机器人研究利用情绪改善人机交互，其中一个重要方面是设计可识别和可信的情绪。最近的研究认为机器人外部显示的情绪在给定情境下可能合适也可能不合适，但选择合适/不合适的情绪并非易事。本研究检验了一个已建立的适当性情绪模型在实际应用中的可行性。为此，我们探索了使用Ortony、Clore和Collins（OCC）模型，该模型提供了心理评估框架，将情境特征定义并与情绪相关联，以识别情绪类别并创建对比性的情绪适当性感知。我们将这些类别映射到四旋翼机器人上的四种可识别情绪，并设计了两个视频片段（每个3分35秒），分别展示适当和不当的情绪。这些片段在在线研究（N=100）中进行评估，发现用户对机器人情绪的态度存在显著差异。本文为设计情绪适当性提供了初步发现。