CONFIDANT：一种面向社交机器人的隐私控制器
机器人学
2022-01-11 v1
摘要
随着社交机器人日益普遍地出现在日常环境中，它们将参与对话并妥善管理与其共享的信息。然而，关于机器人如何恰当地辨别信息的敏感性知之甚少，这对人机信任具有重大影响。作为解决该问题一部分的初步步骤，我们设计了一个用于对话型社交机器人的隐私控制器 CONFIDANT，能够利用对话中的上下文元数据（例如情感、关系、话题）来建模隐私边界。随后，我们开展了两项众包用户研究。第一项研究 (n=174) 关注一系列人际交互场景是否被视为私密/敏感或非私密/非敏感。第一项研究的发现用于生成关联规则。我们的第二项研究 (n=95) 通过将使用我们隐私控制器的机器人与无隐私控制的基线机器人进行比较，评估了该隐私控制器在人机交互场景中的有效性与准确性。我们的结果表明，带隐私控制器的机器人在隐私意识、可信度和社会意识方面均优于无隐私控制器的机器人。我们得出结论，在真实人机对话中集成隐私控制器可造就更值得信赖的机器人。该初始隐私控制器将作为更复杂解决方案的基础。
引用
@article{arxiv.2201.02712,
title = {CONFIDANT: A Privacy Controller for Social Robots},
author = {Brian Tang and Dakota Sullivan and Bengisu Cagiltay and Varun Chandrasekaran and Kassem Fawaz and Bilge Mutlu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.02712},
year = {2022}
}
备注
HRI 2022