본 연구는 로봇의 실패 설명에 대한 사용자의 혼란을 예측하고, 더 자연스럽고 효율적인 협업을 위해 설명 방식을 적응시키는 것을 목표로 한다. 55명의 참가자를 대상으로 한 사용자 연구에서 얼굴 감정, 시선 추적, 제스처를 포함한 데이터셋을 사용하여, 다양한 유형의 실패와 설명 수준에 따른 인간 행동 변화를 분석하였다. 덜 자세한 설명이 사용자의 혼란을 유발하지 않고 수용될 수 있는지 평가하고, 데이터 기반 예측 모델을 통해 로봇 실패 설명 중 인간의 혼란을 예측한다. 또한, 관찰된 인간 행동에 따라 설명 수준을 조정하는 메커니즘을 제안하고 평가하였다. 평가 결과는 실패에 대한 로봇의 설명을 적응시켜 협업 경험을 향상시키는 본 연구의 잠재력을 보여준다.
