Towards Affect-Adaptive Human-Robot Interaction: A Protocol for Multimodal Dataset Collection on Social Anxiety
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Haebom
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저자
Vesna Poprcova, Iulia Lefter, Matthias Wieser, Martijn Warnier, Frances Brazier
개요
본 논문은 인간-로봇 상호작용 환경에서 사회 불안을 연구하기 위한 다중 모달 데이터 세트 수집 프로토콜을 제시한다. 이 데이터 세트는 사회 불안 수준에 따라 분류된 최소 70명의 참가자로부터 수집된 동기화된 오디오, 비디오 및 생리적 기록을 포함한다. 참가자들은 Furhat 소셜 로봇과 약 10분 동안의 Wizard-of-Oz 역할극 시나리오에 참여하며, 실험 조건하에서 데이터를 수집한다. 이 데이터 세트는 다중 모달 데이터 외에도 개별 사회 불안 반응의 변동성에 대한 더 깊은 통찰력을 제공하는 맥락적 데이터를 포함한다.
시사점, 한계점
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시사점:
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사회 불안 연구 및 정서 적응형 인간-로봇 상호작용 연구를 위한 풍부한 다중 모달 데이터 세트 제공.
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사회 불안의 강력한 다중 모달 감지를 지원하여 해당 분야 발전에 기여.
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참가자들의 사회 불안 수준에 따른 그룹 분류를 통해 개인 간 차이를 고려.
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Wizard-of-Oz 방식을 활용하여 통제된 실험 환경 조성.
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한계점:
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데이터 세트의 규모 (최소 70명)가 일반화에 충분한지 추가적인 연구 필요.
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Furhat 소셜 로봇과의 상호작용이 모든 사회 불안 상황을 완벽하게 대표하는 것은 아님.
