Moderating group discussions among humans can often be challenging and require certain skills, particularly in deciding when to ask other participants to elaborate or change the current topic of the discussion. Recent research on Human-Robot Interaction in groups has demonstrated the positive impact of robot behavior on the quality and effectiveness of the interaction and their ability to shape the dynamics of the group and promote social behavior. In light of this, there is the potential of using social robots as discussion moderators to facilitate engaging and productive discussions among humans. Previous work on topic management in conversational agents was predominantly based on human engagement and topic personalization, with the agent having an active/central role in the conversation. This thesis focuses exclusively on the moderation of group discussions; instead of moderating the topic based on evaluated human engagement, the thesis builds upon previous research on non-verbal cues related to discussion topic structure and turntaking to determine whether participants intend to continue discussing the current topic in a content-free manner. This thesis investigates the suitability of machine-learning models and the contribution of different audiovisual non-verbal features in predicting appropriate topic changes. For this purpose, we utilized pre-recorded interactions between a robot moderator and human participants, which we annotated and from which we extracted acoustic and body language-related features. We provide an analysis of the performance of sequential and nonsequential machine learning approaches using different sets of features, as well as a comparison with rule-based heuristics. The results indicate promising performance in classifying between cases when a topic change was inappropriate versus when a topic change could or should change, outperforming rule-based approaches and demonstrating the feasibility of using machine learning models for topic moderation. Regarding the type of models, the results suggest no distinct advantage of sequential over non-sequential modeling approaches, indicating the effectiveness of simpler non-sequential data models. Acoustic features exhibited comparable and, in some cases, improved overall performance and robustness compared to using only body language-related features or a combination of both types. In summary, this thesis provides a foundation for future research in robot-mediated topic moderation in groups using non-verbal cues, presenting opportunities to further improve social robots with topic moderation capabilities. / Att moderera gruppdiskussioner mellan människor kan ofta vara utmanande och kräver vissa färdigheter, särskilt när det gäller att bestämma när man ska be andra deltagare att utveckla eller ändra det aktuella ämnet för diskussionen. Ny forskning om människa-robotinteraktion i grupper har visat den positiva effekten av robotbeteende på interaktionens kvalitet och effektivitet och deras förmåga att forma gruppens dynamik och främja socialt beteende. I ljuset av detta finns det potential att använda sociala robotar som diskussionsmoderatorer för att underlätta engagerande och produktiva diskussioner bland människor. Tidigare arbete med ämneshantering hos konversationsagenter baserades till övervägande del på mänskligt engagemang och ämnesanpassning, där agenten hade en aktiv/central roll i samtalet. Denna avhandling fokuserar uteslutande på moderering av gruppdiskussioner; istället för att moderera ämnet baserat på utvärderat mänskligt engagemang, bygger avhandlingen på tidigare forskning om icke-verbala ledtrådar relaterade till diskussionsämnesstruktur och turtagning för att avgöra om deltagarna avser att fortsätta diskutera det aktuella ämnet på ett innehållsfritt sätt. Denna avhandling undersöker lämpligheten av maskininlärningsmodeller och bidraget från olika audiovisuella icke-verbala funktioner för att förutsäga lämpliga ämnesändringar. För detta ändamål använde vi förinspelade interaktioner mellan en robotmoderator och mänskliga deltagare, som vi kommenterade och från vilka vi extraherade akustiska och kroppsspråksrelaterade funktioner. Vi tillhandahåller en analys av prestandan för sekventiell och ickesekventiell maskininlärningsmetoder med olika uppsättningar funktioner, samt en jämförelse med regelbaserad heuristik. Resultaten indikerar lovande prestation när det gäller att klassificera mellan fall när ett ämnesbyte var olämpligt kontra när ett ämnesbyte kunde eller borde ändras, överträffande regelbaserade tillvägagångssätt och demonstrerar genomförbarheten av att använda maskininlärningsmodeller för ämnesmoderering. När det gäller typen av modeller tyder resultaten inte på någon tydlig fördel med sekventiella metoder framför icke-sekventiella modelleringsmetoder, vilket indikerar effektiviteten hos enklare icke-sekventiella datamodeller. Akustiska funktioner uppvisade jämförbara och, i vissa fall, förbättrade övergripande prestanda och robusthet jämfört med att endast använda kroppsspråksrelaterade funktioner eller en kombination av båda typerna.svis ger denna avhandling en grund för framtida forskning inom robotmedierad ämnesmoderering i grupper som använder icke-verbala ledtrådar, och presenterar möjligheter att förbättra sociala robotar ytterligare med ämnesmodererande förmåga.