PRE Groep5

Leden

• Marco Boers -- 0814665 -- Electrical Engineering
• Job Nijenhuis -- 0816699 -- Electrical Engineering
• Daniël Pijnenborg -- 0821586 -- Electrical Engineering
• Simon de Vegt -- 0815466 -- Electrical Engineering

Onderzoek: De acceptatie van robots aan de hand van uiterlijke kenmerken

Na veel wikken en wegen hebben we als groep besloten om het project te doen over de acceptatie van robots in de samenleving, gespecificeerd op de uiterlijke kenmerken, en de bijpassende rol van deze kenmerken in de acceptatie. Het doel van ons onderzoek is om een soort van 'checklist' op te kunnen stellen waar nieuwe robotmakers hun robot aan kunnen toetsen, en aan de hand van onze checklist bepalen of de robot geschikt is voor de doelgroep die hij of zij voor ogen heeft.

De checklist is er echter zomaar niet, daarvoor moeten we eerst een onderzoek uit gaan voeren. Onze onderzoeksvraag luidt als volgt: Hoe beïnvloeden uiterlijke kenmerken de acceptatie van robots? We willen met behulp van een vragenlijst gaan toetsen welke uiterlijke kenmerken welke invloed hebben op de acceptatie, en het vertrouwen van robots in de samenleving.

Hypothese

Wij hebben onze verwachtingen op het gebied van de voorkeur voor uiterlijke kenmerken in de volgende tabel beschreven:

Kenmerken\Doelgroep	0-12 jaar	0-12 jaar	12-30 jaar	12-30 jaar	30-60 jaar	30-60 jaar	60+	60+
	Man/Vrouw		Man	Vrouw	Man	Vrouw	Man	Vrouw
Grootte	Klein		Gemiddeld	Gemiddeld	Gemiddeld	Gemiddeld	Gemiddeld	Klein
Breedte	Breed		Smal	Smal	Smal	Smal	Smal	Smal
Vorm	Organisch		Hoekig	Rond	Hoekig	Rond	.	Rond
Realisme	Beide		Realistisch	Realistisch	Realistisch	Realistisch	.	.
Textuur	Harig en zacht		.	.	.	Zacht	.	Zacht
Menselijkheid	-		Robotachtig	.	.	.	.	.

Het beeld dat mensen hebben van robots wordt grotendeels gevormd door wat mensen zien op bijvoorbeeld televisie en in nieuws te denken aan films zoals Star Wars en The Terminator, of in nieuws over ruimte verkenning of het vervangen van arbeiders door robots. Deze hebben invloed op met welk perspectief mensen naar robots kijken en hoe ze deze accepteren. Voor ouderen geldt vaak dat de robot op een speelsere manier is ontworpen, hierbij te denken aan Paro de zeehondrobot om ouderen gezelschap te houden. Dan hebben we nog Hug welke een knuffel kan doorgeven van bijvoorbeeld opa naar kleinkind en andersom. Of AIBO, een robothond welke heeft laten zien dat het communicatie tussen demente ouderen verbeterd en eenzaamheid vermindert. [1][2]

Bij ouderen liggen bij de acceptatie en integratie van zorgrobots een aantal kenmerken centraal bij hun houding tegenover robots. Aspecten die belangrijk zijn, zijn gebruiksvriendelijkheid en gebruikersgemak. Het bevorderd de acceptatie wanneer de robot nuttig is in plaats van opdringerig. [3]

Wij denken dat mensen door het opgedrongen beeld het idee hebben dat de robottechnologie verder ontwikkeld is dan in werkelijkheid het geval is. Daarom verwachten wij dat de meeste mensen met weinig tot geen kennis op het gebied van robotica (vakgerelateerd of interesse) een onrealistisch korte termijn opgeven waarin ze verwachten samen te gaan werken met robots.

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.

Aanpak

De manier waarop we hieruit verder gaan komen, is als volgt. We hebben een aantal categorieën opgesteld, welke gezamenlijk voor ons de essentie van de uiterlijke kenmerken van een robot vangen. Voor elke categorie zijn minstens 5 afbeeldingsparen verzameld, waarbij elk paar bestaat uit een aantal mogelijkheden binnen de bepaalde categorie. We hebben op aanraden van Raymond Cuijpers besloten om te gaan voor deze methode van afbeeldingsparen om de invloed van de kenmerken die verschillen tussen twee afbeeldingen en NIET toe te wijzen zijn aan de beoogde categorie zoveel mogelijk uit te bannen.

Deze afbeeldingsparen worden omgezet tot vragen voor een vragenlijst, welke online zal worden gezet. Deze vragenlijst voldoet aan het stappenplan vragenlijst, en zou daarom relevante informatie moeten geven, zodra er volgens de steekproefomvang genoeg mensen ondervraagd zijn. Zodra we het gewenste aantal responsies hebben ontvangen is het zaak om aan de hand van het stappenplan analyse de resultaten om te toveren in de beoogde checklist.

Verwerking

Hier komt de algemene verwerking.

Verwerking extra vragen

Om wat extra kennis te kunnen vergaren over de meningen van de respondenten, en zodat we leuke feitjes konden verzamelen hebben we naast de noodzakelijke resultaten ook nog een aantal algemenere vragen gesteld. De interessante, grappige of relevante resultaten van deze extra vragen worden hieronder beschreven.

Allereerst hebben we gekeken naar de extra vraag "Kunt u hieronder de kenmerken op volgorde van belangrijkheid zetten, met het in uw ogen belangrijkste kenmerk bovenaan?" Hier kregen de respondenten de keuze uit de volgende zes mogelijkheden, welke op volgorde gezet moesten worden (puntenaantal bepaald door Survio tussen haakjes, aan de hand van het belang in een bepaalde categorie):

1. 'Lengte' (2.62 punten)
2. 'Globale vorm (denk aan hoekig, rond, organisch)' (2.38 punten)
3. 'Natuurgetrouwheid' (1.70 punten)
4. 'Menselijkheid (gelijkenis met een mens)' (1.41 punten)
5. 'Exterieur (denk aan hard, zacht, stekelig oid)' (1.29 punten)
6. 'Breedte' (1 punt)

Deze resultaten kunnen we naast de resultaten van het onderzoek leggen. Hieronder de resultaten uit het onderzoek, op volgorde van de grootste onderlinge verschillen tussen voorkeuren:

1. 'Lengte' ('Middel' hoogste voorkeur, met 64.85% van de stemmen uit 4 keuzes)
2. 'Natuurgetrouwheid' ('Onnatuurgetrouw' hoogste voorkeur, met 67.6% van de stemmen uit 2 keuzes)
3. 'Menselijkheid (gelijkenis met een mens)' ('Menselijk' hoogste voorkeur, met 67.16% van de stemmen, uit 2 keuzes)
4. 'Globale vorm (denk aan hoekig, rond, organisch)' ('Rond' hoogste voorkeur, met 38.49% van de stemmen uit 3 keuzes)
5. 'Breedte' ('Dun' hoogste voorkeur, met 53.85% van de stemmen uit 2 keuzes)
6. 'Exterieur (denk aan hard, zacht, stekelig oid)' ('Hard' hoogste voorkeur, met 50.33% van de stemmen uit 2 keuzes)

Hieruit is een aantal interessante dingen af te leiden. Zo kan je meteen zien dat er een aantal verschillen zijn tussen de twee lijsten. De globale vorm word door veel mensen als ontzettend belangrijk geschat, terwijl uit de enquête blijkt dat men het juist niet bijzonder veel uit maakt welke vorm een robot heeft (38.49% is niet heel ver van de gemiddelde 33.33%, dus niet een hele duidelijke voorkeur). Daarentegen schatten veel mensen de menselijkheid en de mate van natuurgetrouwheid vrij onbelangrijk in, terwijl uit de vragenlijst blijkt dat er een ontzettend duidelijke voorkeur is voor een onnatuurlijke en menselijke robot, met meer dan een twee derde meerderheid die een duidelijke voorkeur heeft voor een specifieke keuze. Hieruit blijkt dus dat mensen moeite hebben met het inschatten welk kenmerk voor hen de hoogste invloed heeft op de mate van vertrouwen.

Daarnaast hebben we gekeken of er een groot verschil is tussen mensen die ofwel al met robots werken, ofwel verwachten dat binnenkort te gaan doen, ofwel verwachten dat dit nooit gaat gebeuren.

Allereerst viel het op dat mensen die al met robots werken hun vertrouwen in robots duidelijk meer afhankelijk vinden van uiterlijke kenmerken dan mensen die (nog) niet met robots werken. Op een schaal van 1 tot 5 geven mensen die al met robots werken aan dat het uiterlijk van de robot voor 3.91 punten belangrijk is voor de acceptatie van die robot, terwijl de andere respondenten 'maar' 3.48 punten geeft voor de invloed van de uiterlijke kenmerken van een robot.

Daarnaast, als de resultaten van deze drie groepen vergelijkt met de totale resultaten dan komt daar de onderstaande tabel uit:

x	Totaal	Werkt al samen met robots	Werkt binnenkort samen met robots	Werkt nooit samen met robots
Lengte	Klein (15.34%), Middel (64.85%), Groot (16.83%), Enorm (2.97%)	Klein (30.00%), Middel (50.00%), Groot (10.00%), Enorm (10.00%)	Klein (15.58%), Middel (64.93%), Groot (16.23%), Enorm (3.24%)	Klein (10.34%), Middel (68.96%), Groot (20.68%), Enorm (0.00%)
Vorm	Vierkant (36.52%), Rond (38.49%), Organisch (24.97%)	Vierkant (35.29%), Rond (43.13%), Organisch (21.56%)	Vierkant (36.00%), Rond (38.58%), Organisch (25.41%)	Vierkant (39.43%), Rond (38.02%), Organisch (22.53%)
Natuurgetrouwheid	Wel (32.39%), Niet (67.60%)	Wel (22.22%), Niet (77.78%)	Wel (34.00%), Niet (66.00%)	Wel (27.72%), Niet (72.28%)
Menselijkheid	Wel (67.16%), Niet (32.83%)	Wel (60.00%), Niet (40.00%)	Wel (68.64%), Niet (31.35%)	Wel (27.72%), Niet (72.28%)
Breedte	Dun (53.85%), Dik (46.14%)	Dun (64.70%), Dik (35.29%)	Dun (52.76%), Dik (47.23%)	Dun (57.97%), Dik (42.02%)
Uiterlijk	Zacht (49.66%), Hard (50.33%)	Zacht (52.63%), Hard (47.36%)	Zacht (48.91%), Hard (51.08%)	Zacht (54.28%), Hard (45.91%)

Hoewel de tabel een beetje onoverzichtelijk is, is er wel een grote berg informatie uit te halen. Zo valt het op dat de breedte gemiddeld niet belangrijk is, maar voor mensen die al met robots samenwerken, en voor mensen die verwachten nooit samen te werken met robots is er toch een duidelijke voorkeur voor een dunne robot. Eenzelfde verhaal is waar voor het uiterlijk. Mensen die al samenwerken met robots en mensen die verwachten nooit samen te werken met robots hebben een lichte voorkeur voor een zachte robot, terwijl mensen die nog niet met robots samenwerken, maar dit wel aan zien komen een lichte voorkeur hebben voor een harde robot. Het laatste dat opvalt is het feit dat mensen die al met robots samenwerken een duidelijke voorkeur hebben voor een ronde robot, terwijl dit gemiddeld gezien een minder overtuigende voorkeur is.

Link naar de vragenlijst.

Externe Pagina's

• checklist
• onderzoek
• onderzoeksvraag
• stappenplan vragenlijst
• categorieën
• steekproefomvang
• stappenplan analyse
• vragenlijst

NEW:

• verwerking opmerkingen
• analyse

Literatuurverwerking

A Survey of Socially Interactive Robots.

Assessing Acceptance of Assistive Social Agent Technology by Older Adults: the Almere Model