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Transcript

Hypothese

  • Kann robotisch Erzählende*r bei Zuhörern Empathie auslösen?

  • Lassen sich diese Empathie-Reaktionen durch visuelle Verhaltensmuster der Zuhörer*innen erkennen und modellieren?

Einleitung

Ziel und Zweck der Studie

Hintergrund:

  • Relevanz von Empathie in Mensch-Maschine Interaktion
  • Fortschritte in der affektiven Informatik und deren Anwendung

Forschungslücken:

  • Potenzial humanoider Roboter zur Unterstützung in Kommunikation (z.B. bei Personen mit ASS)

- Untersuchung ,wie eine robotische Erzählung Empathie bei menschlichen Zuhörer*innen auslösen kann

- Entwicklung von Modellen zur automatischen Erkennung von Empathie (NVK)

1

Stichprobe

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Modeling User Empathy Elicited by a Robot Storyteller

  • 42 Studierende (m=21, w=21)
  • Durchschnittsalter 23.02

Methode

The research employed a multi-faceted approach, combining qualitative and quantitative methods to measure user empathy towards the robot storyteller. By incorporating diverse research techniques, the study was able to capture a comprehensive understanding of user emotional responses in human-robot interaction.

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A Study on Human-Robot Interaction

Mathur et al.

Kernbotschaften

  • Potential der Weiterentwicklung von Empathieerkennungsmodelle
  • Integration multimodaler Daten (visuell, auditiv etc.)
  • Erweiterung auf grössere Stichproben & weitere Kontexte für generalisierbare Aussagen

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Methoden

Ergebnisse

Hypothesen:

- Kann robotisch Erzählende*r bei Zuhörern Empathie auslösen? bestätigt!

- Lassen sich diese Empathie-Reaktionen durch visuelle Verhaltensmuster der Zuhörer*innen erkennen und modellieren? bestätigt!

- höchste Übereinstimmung: 69% (XGBoost)

- FAU 14 und 23 als entscheidende Merkmale (Gesichtsausdrücke)

- weitere bedeutende visuelle Verhaltensmuster: Blickontakt & Kopfhaltung

- Ich-Perspektive = höchste Empathiewerte bei Zuhörer*innen

Tischroboter erzählte 3 Geschichten

  • Empathie mit Roboter
  • Empathie mit anderem Roboter
  • Empathie mit anderer Person

2 Versuchsbedingungen

  • Ich Perspektive
  • 3. Person Singular (Er/Sie)

Operationalisierung

Data collection involved innovative tools such as surveys, interviews, and observational studies to capture a holistic view of user empathy. These tools enabled researchers to analyze qualitative and quantitative data, shedding light on the nuanced emotional connections users form with the robot storyteller.

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