Onderzoek: Difference between revisions

From Control Systems Technology Group
Jump to navigation Jump to search
No edit summary
No edit summary
 
(15 intermediate revisions by 2 users not shown)
Line 1: Line 1:
Terug: [[PRE_Groep5]]
Terug: [[PRE_Groep5]]


===Doelgroep===


'''Onderzoeksvraag:''' Hoe wordt de acceptatie van robots beinvloed door uiterlijke kenmerken?
Een belangrijke stap voor het maken van een goede vragenlijst is het duidelijk bepalen wie de doelgroep is (zie [[stappenplan vragenlijst]]), dus moeten we eerst voor ons zelf duidelijk hebben welke groep we willen bereiken met onze vragenlijst. We hebben besloten om voor de doelgroep werkend Nederland te gaan. Dit omdat mensen vanaf een jaar of 20 mentaal volwassen zijn, en je dit tot een jaar of 60 à 70 blijft. Dit zorgt er voor dat de doelgroep qua denkvermogen dicht bij elkaar in de buurt ligt, wat zorgt voor minder variatie in de antwoorden. Daarnaast is werkend Nederland ook de groep mensen die de grootste kans heeft om samen te werken met robots, of dat in de nabije toekomst te moeten doen. Dit zorgt voor betere, en meer realistische antwoorden, aangezien deze groep mensen het al enigszins gewend is om om te gaan met robots en/of robotica.


Specificatie:
De focus van dit onderzoek ligt dus op werkend Nederland. Dit ook omdat in de arbeidsmarkt groot kapitaal zit, daar worden technologieën dan vaak ook eerder geïntegreerd dan in de consumentenwereld. In de auto-industrie is een robot die een taak overneemt van een monteur bijvoorbeeld al heel gewoon terwijl bij de huis-tuin-en-keuken garage de monteur nog zelf de band moet monteren. Daarom focussen wij met dit onderzoek in de eerste instantie op werkend Nederland, omdat hier in de komende tijd waarschijnlijk grote veranderingen komen wat introductie van kunstmatige intelligentie betreft. Dit betekent dat de doelgroep waar wij naar gaan kijken ongeveer van een jaar of 20 tot 60 loopt. Wij zijn heel benieuwd of er binnen deze groep ook een duidelijke spreiding te vinden zal zijn wat betreft voorkeuren, maar hier durven wij van tevoren geen uitspraak over te doen. Daarom is besloten deze groep zo breed mogelijk te houden. Uit praktische overwegingen was dit ook het slimst, zo hebben wij een betere garantie dat er voldoende resultaten binnen komen.
''Acceptatie:'' Integratie in de samenleving, hoe gaan mensen om met robots, worden deze behandeld als mens of als gebruiksvoorwerp. Voelen mensen zich geintimideerd of gaan ze deze al snel vertrouwen.
 
''Robot':'' Wij handhaven zelf de volgende definitie: Een robot is een programmeerbare machine, die meerdere verschillende taken uit kan voeren. Hierin verschilt hij van een numerieke machine, die is geprogrammeerd voor één taak. In de praktijk betekent het dat een robot voor verschillende toepassingen kan worden ingezet, waar een numerieke machine slechts een (deels variabele) taak kan uitvoeren.  
<!-- [https://www.dropbox.com/s/3flct1pi613gh5s/Age%20and%20factors%20influencing%20consumer%20behaviour.pdf?dl=0 Dat artikel over die kleren]
Gevonden op http://nl.wikipedia.org/wiki/Robot
 
In de enquette wordt echter ook de vraag gesteld wat de proefpersonen als robot zien. Dit zal ook worden meegenomen in het onderzoek.
<blockquote>
''Beinvloed:'' Of hun gedrag en of houding ten opzichte van de robot zou veranderen als gevolg van verschillende uiterlijke kenmerken.
Bron verwerking:
''Uiterlijke kenmerken:'' Kenmerken die van buiten zichtbaar zijn en niks met gedrag temaken hebben, voorbeelden hiervan zijn: Grootte, kleur, aantal ledematen enz.
-----------------------------
 
 
'''The Impact of Human Likeness on the OlderAdults’ Perceptions and Preferences of Humanoid Robot Appearance*'''
 
''Kerem Rızvanoğlu, Özgürol Öztürk, and Öner Adıyaman''
 
Galatasaray University, Faculty of Communication,
Ciragan Cad. No: 36 Ortakoy 34357 Istanbul, Turkey
 
* Fong et al. (in [2]) proposed four types of social robots due to their appearance: Anthropomorphic, zoomorphic, caricatured, and functional robots.
* Studies emphasized that human-likeness has an impact on understanding nonverbal communication. Therefore an anthropomorphic appearance in robot design is highly valued since it may provide a better interaction with users
* Recent studies showed that older adults’ perceptions about a robot’s appearance were more likely to be shaped by their expectations than by past experiences with such technology [6].
 
 
http://journals.psychiatryonline.org/article.aspx?articleid=152932
http://psycnet.apa.org/psycinfo/2004-15428-000/
 
 
Doelgroep verantwoording:
------------------------------
 
Een psychologische identiteit wordt gevormd in een leeftijdsrange die loopt van ongeveer het 18e tot 25e leeftijdsjaar. Daarna staan de meeste denkbeelden die mensen hebben over het leven en alles daaromheen in grote lijnen vast. Natuurlijk is het mogelijk dat daar veranderingen in plaats vinden maar dit gebeurd minder heftig dan bij kinderen. [http://academic.udayton.edu/jackbauer/Readings%20595/Arnett%2000%20emerg%20adulthood%20copy.pdf]
</blockquote>
-->
===Vragenlijst===
 
Voor ons uiteindelijke onderzoek gaan we dus een vragenlijst gebruiken. Je kan echter niet zomaar beginnen met vragen bedenken, en dan de enquête online gooien, daar moet een heleboel voorwerk voor gedaan worden. Allereerst hebben we onderzocht welke stappen ondernomen moeten worden om tot een goede vraagstelling te kunnen komen aan de hand van (wetenschappelijke) artikelen en het boek 'Asking Questions' (welke is gebaseerd op een wetenschappelijk artikel), en daaruit hebben we een [[stappenplan vragenlijst]] gedestilleerd. Aan de hand van dit stappenplan hebben we de vragenlijst opgezet, waarin ook uitgebreid een onderdeel over de [[steekproefomvang]] is opgenomen, waaruit wordt bepaald hoe groot de groep ondervraagden moet zijn voordat er daadwerkelijk relevante resultaten uit komen.
 
Nadat de enquête is opgesteld, is verspreid en het beoogde aantal reacties heeft binnengehaald is het tijd om de responsies om te zetten in reacties. Ook hier hebben we weer een aantal wetenschappelijke artikelen geraadpleegd, en hier is een [[stappenplan analyse]] uit komen rollen. Dit stappenplan benoemt een groot aantal analysevormen, en gaat over de benodigde stappen om een goede, en wetenschappelijk sluitende analyse uit te voeren aan de hand van de uitkomsten uit een vragenlijst.
 
===Uiterlijke kenmerken===
 
Als laatst moesten we natuurlijk een lijst met [[uiterlijke kenmerken]] hebben. Oorspronkelijk wat het het idee om binnen de vragenlijst steeds afbeeldingen te geven die identiek waren, op één kenmerk na. Deze kenmerken zouden we halen uit de [[lijst kenmerken]], en dan zouden binnen de vragenlijst alle kenmerken uit de lijst stuk voor stuk aan bod komen.
 
Aangezien het, na ons gesprek met Raymond Cuijpers niet haalbaar bleek om één specifiek kenmerk te veranderen, omdat er altijd andere kenmerken zullen zijn die onbedoeld mee veranderen, of onbedoeld de deelnemer aan de vragenlijst een bepaalde kant op sturen, hebben we besloten om in plaats van een hele lijst met kenmerken te gaan voor een zestal [[categorieën]]. Daarnaast vragen we niet één afbeeldingskoppel per categorie, maar minstens 5, waarbij elk koppel één overeenkomstig verschil heeft (namelijk de specifieke categorie) en daarnaast een aantal willekeurige verschillen, welke bij elk koppel binnen dezelfde categorie anders zullen zijn. Hierdoor sluit je grotendeels de keuze voor een bepaalde categorie op basis van niet-categorie-specifieke kenmerken uit, als je het gemiddelde van de antwoorden op een bepaalde categorie neemt.

Latest revision as of 20:46, 8 October 2014

Terug: PRE_Groep5

Doelgroep

Een belangrijke stap voor het maken van een goede vragenlijst is het duidelijk bepalen wie de doelgroep is (zie stappenplan vragenlijst), dus moeten we eerst voor ons zelf duidelijk hebben welke groep we willen bereiken met onze vragenlijst. We hebben besloten om voor de doelgroep werkend Nederland te gaan. Dit omdat mensen vanaf een jaar of 20 mentaal volwassen zijn, en je dit tot een jaar of 60 à 70 blijft. Dit zorgt er voor dat de doelgroep qua denkvermogen dicht bij elkaar in de buurt ligt, wat zorgt voor minder variatie in de antwoorden. Daarnaast is werkend Nederland ook de groep mensen die de grootste kans heeft om samen te werken met robots, of dat in de nabije toekomst te moeten doen. Dit zorgt voor betere, en meer realistische antwoorden, aangezien deze groep mensen het al enigszins gewend is om om te gaan met robots en/of robotica.

De focus van dit onderzoek ligt dus op werkend Nederland. Dit ook omdat in de arbeidsmarkt groot kapitaal zit, daar worden technologieën dan vaak ook eerder geïntegreerd dan in de consumentenwereld. In de auto-industrie is een robot die een taak overneemt van een monteur bijvoorbeeld al heel gewoon terwijl bij de huis-tuin-en-keuken garage de monteur nog zelf de band moet monteren. Daarom focussen wij met dit onderzoek in de eerste instantie op werkend Nederland, omdat hier in de komende tijd waarschijnlijk grote veranderingen komen wat introductie van kunstmatige intelligentie betreft. Dit betekent dat de doelgroep waar wij naar gaan kijken ongeveer van een jaar of 20 tot 60 loopt. Wij zijn heel benieuwd of er binnen deze groep ook een duidelijke spreiding te vinden zal zijn wat betreft voorkeuren, maar hier durven wij van tevoren geen uitspraak over te doen. Daarom is besloten deze groep zo breed mogelijk te houden. Uit praktische overwegingen was dit ook het slimst, zo hebben wij een betere garantie dat er voldoende resultaten binnen komen.

Vragenlijst

Voor ons uiteindelijke onderzoek gaan we dus een vragenlijst gebruiken. Je kan echter niet zomaar beginnen met vragen bedenken, en dan de enquête online gooien, daar moet een heleboel voorwerk voor gedaan worden. Allereerst hebben we onderzocht welke stappen ondernomen moeten worden om tot een goede vraagstelling te kunnen komen aan de hand van (wetenschappelijke) artikelen en het boek 'Asking Questions' (welke is gebaseerd op een wetenschappelijk artikel), en daaruit hebben we een stappenplan vragenlijst gedestilleerd. Aan de hand van dit stappenplan hebben we de vragenlijst opgezet, waarin ook uitgebreid een onderdeel over de steekproefomvang is opgenomen, waaruit wordt bepaald hoe groot de groep ondervraagden moet zijn voordat er daadwerkelijk relevante resultaten uit komen.

Nadat de enquête is opgesteld, is verspreid en het beoogde aantal reacties heeft binnengehaald is het tijd om de responsies om te zetten in reacties. Ook hier hebben we weer een aantal wetenschappelijke artikelen geraadpleegd, en hier is een stappenplan analyse uit komen rollen. Dit stappenplan benoemt een groot aantal analysevormen, en gaat over de benodigde stappen om een goede, en wetenschappelijk sluitende analyse uit te voeren aan de hand van de uitkomsten uit een vragenlijst.

Uiterlijke kenmerken

Als laatst moesten we natuurlijk een lijst met uiterlijke kenmerken hebben. Oorspronkelijk wat het het idee om binnen de vragenlijst steeds afbeeldingen te geven die identiek waren, op één kenmerk na. Deze kenmerken zouden we halen uit de lijst kenmerken, en dan zouden binnen de vragenlijst alle kenmerken uit de lijst stuk voor stuk aan bod komen.

Aangezien het, na ons gesprek met Raymond Cuijpers niet haalbaar bleek om één specifiek kenmerk te veranderen, omdat er altijd andere kenmerken zullen zijn die onbedoeld mee veranderen, of onbedoeld de deelnemer aan de vragenlijst een bepaalde kant op sturen, hebben we besloten om in plaats van een hele lijst met kenmerken te gaan voor een zestal categorieën. Daarnaast vragen we niet één afbeeldingskoppel per categorie, maar minstens 5, waarbij elk koppel één overeenkomstig verschil heeft (namelijk de specifieke categorie) en daarnaast een aantal willekeurige verschillen, welke bij elk koppel binnen dezelfde categorie anders zullen zijn. Hierdoor sluit je grotendeels de keuze voor een bepaalde categorie op basis van niet-categorie-specifieke kenmerken uit, als je het gemiddelde van de antwoorden op een bepaalde categorie neemt.