Return to search

Adapting the backchanneling behaviour of a social robot to increase user engagement : A study using social robots with contingent backchanneling behaviour / Adaptiv generering av stödsignaler hos en social robot för att öka användarengagemang

There are many aspects of human communication that affects the nature of an interaction; examples include voice intonation and facial expressions. A particular type of verbal and non-verbal cues, so called backchannels, have an underlying role in shaping conversations. In this study we analyse how backchannels can affect engagement of two participants engaged in a task with a social robot. Furthermore, given the ever increasing interest in using social robots in service contexts, we analyse the current level of customer acceptance for social robots and which aspects the participants think is important when interacting with one in a service setting using interviews. The social robot produces contingent backchannels based on engagement levels to increase the participation of the least speaking participant. An interview was conducted after the experiment to analyse the participants attitudes towards the use of social robots in services. 40 people participated in pairs of two, where each pair was assigned to either the experimental or the control condition. In the experimental condition the backchannels were targeted towards the least dominant speaker and in the control setting the backchannels were randomly generated. Each pair consisted of one native speaker and one language learner of Swedish. The results showed that in the experimental condition the least dominant speaker increased their speech, as well as evening out the participation. The interviews showed mixed attitudes towards the use of social robots in service with some expressing hesitancy regarding the robots ability to understand speaker’s desire. / Det finns många aspekter i kommunikation mellan människor som har inverkan över hur en konversation uppfattas, exempelvis röstläge och ansiktsuttryck. En samling av dessa verbala och icke-verbala signaler kallas för stödsignaler och fyller en viktig roll i konversationer. Denna rapport undersöker hur adaptiv generering av dessa signaler hos en social robot kan öka engagemang hos två deltagare som spelar ett språkinlärningsspel tillsammans med en denna robot. Givet ett allt större intresse för att tillämpa sociala robotar i en tjänstemiljö kommer denna rapport även undersöka nuvarande attityder gällande detta hos deltagarna. Spelet spelades på svenska och de två deltagarna bestod av en modersmålstalare och en icke-modersmålstalare. Efter experimenten utfördes en kort intervju för att undersöka deltagarnas attityd gällande användningen av sociala robotar i tjänstesammanhang. Totalt deltog 40 deltagare uppdelade i 20 olika par, där varje grupp antingen spelade spelet under det experimentella förhållandet, där s.k. stödsignaler var riktade mot den deltagare som talade minst, eller kontrollförhållandet där stödsignalerna genererades slumpmässigt. Resultaten visade på att i det experimentella förhållandet så ökade den totala taltiden hos den talare med lägre språkfärdighet jämfört med under kontrollförhållandet, samtidigt som konversationen också blev jämnare mellan de två deltagarna under det experimentella förhållandet. Intervjuerna visade också över lag en positiv attityd gentemot användning av robotar i tjänstemiljöer, dock rådde det en viss skepsis då vissa var oroliga inför att roboten inte skulle förstå vad man sade.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-319361
Date January 2022
CreatorsKazzi, Daniel Alexander, Winberg, VIncent
PublisherKTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageEnglish
Detected LanguageSwedish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
RelationTRITA-EECS-EX ; 2022:347

Page generated in 0.0021 seconds