1. 概述 由于人機交互中兩個最重要的主體分別為人類和機器人，因此人機交互的研究方法大致上可以分為兩類，以機器人為中心的研究，和以用戶為中心的研究。 以機器人為中心的研究主要關(guān)心的是機器人...

1. 概述

由于人機交互中兩個最重要的主體分別為人類和機器人，因此人機交互的研究方法大致上可以分為兩類，以機器人為中心的研究，和以用戶為中心的研究。

以機器人為中心的研究主要關(guān)心的是機器人的發(fā)展和技術(shù)上問題，在研究中，用戶在研究中主要扮演的測試員，檢查功能是否有用或高效。

在以用戶為中心的研究中，則更關(guān)心人機交互過程中人類的體驗。以用戶為中心的研究，在產(chǎn)品研發(fā)環(huán)節(jié)有著廣泛的應(yīng)用。并有一套標(biāo)準(zhǔn)的研究模型 ISO 9241-210:2019。此模型是由 場景分析，系統(tǒng)設(shè)計和研發(fā)，用戶評估 三個環(huán)節(jié)所構(gòu)成的循環(huán)。

2. 定義研究問題和方法

2.1 探索實驗還是認(rèn)證實驗？

HRI 以結(jié)果為導(dǎo)向可以分為探索性實驗和認(rèn)證性實驗。探索性實驗是搭建一個實驗場景，但并沒有一個確定的問題，比如：”人們會怎樣在家使用掃地機器人？”。而認(rèn)證性實驗則會提出一個假設(shè)，比如：”人們認(rèn)為機器人應(yīng)該有性別”。通常我們在提出一個假設(shè)的時候，自己手中已經(jīng)提前掌握了一些支撐性的論據(jù)，但這些論據(jù)無法完全支持假設(shè)，因此建立實驗。

2.2 相關(guān)還是因果？

除了探索性或認(rèn)證性之外，你還需要確認(rèn)對實驗中的感興趣的變量之間建立相關(guān)性或因果關(guān)系。假如我們認(rèn)為 “助教機器人會讓青少年更愛學(xué)習(xí)”，那么其中的變量就是青少年是否擁有機器人，以及他們的學(xué)習(xí)時間。為了研究者兩個變量之間的關(guān)系，我們需要將實驗者分為兩組（這兩組樣本應(yīng)該具有相同特性，比如年齡范圍，家庭條件等），一組擁有機器人，另一組只有課本，然后分別測量他們的學(xué)習(xí)時間。假如擁有機器人的一組學(xué)習(xí)時間更長，那么我們就可以說是機器人造成了青少年更愛學(xué)習(xí)。但我們無法說明是否擁有機器人與學(xué)習(xí)時間之間的相關(guān)性（因為機器人變量只有0和1的區(qū)別）。

3. 定性、定量和混合方法？

在提出研究問題的時候需要考慮使用定性，定量還算混合方法。比如之前的問題 “助教機器人會讓青少年更愛學(xué)習(xí)” 就是一個定性方法。而 “一個倉庫機器人一天可以放置 10 噸貨物” 則是定量方法。

3.1 用戶研究

用戶研究即有用戶參與的研究（不是所有研究都是由用戶參與的）。舉一個用戶研究的例子，實驗的假設(shè)是 “人們認(rèn)為機器人應(yīng)該有性別” 那么這個實驗的變量有：機器人的性別（男，女，中，無）。由于實驗參與者的性別可能也會影響到他們對于假設(shè)的判斷，因此我們將實驗者的性別設(shè)置為一個因變量（男，女，中）。在隨后的實驗中，我們查看不同性別的人對于認(rèn)為的機器人性別。即用戶研究，是研究人類對于和機器人交互的態(tài)度。

3.2 系統(tǒng)研究

系統(tǒng)研究則是研究機器人的技術(shù)能力。比如機器人的語音識別能力。假如在設(shè)計階段，我們的數(shù)據(jù)集里只有成年人的聲音，那么我們在系統(tǒng)研究實驗中便可以找來一些小孩子，讓他們與機器人進(jìn)行互動，然后查看機器人對于小孩子的聲音識別效果。

這里其實還有很多中研究形式，但這里不再一一介紹了，感興趣的同學(xué)可以查看書籍 《Human–Robot Interaction: An Introduction — Christoph Bartneck》。其余研究方式還有：

對話研究觀察研究種族研究單目標(biāo)研究眾包研究

4. 選擇實驗參與者和設(shè)計實驗

4.1 實驗實驗參

實驗者是 HRI 實驗中的必要因素。那么誰可以被當(dāng)作實驗參與者則是一個重要的問題。實驗中最常見的實驗參與者是高校的學(xué)生，因為他們離實驗室近。但是，我們也要考慮我們的實驗問題是什么，如果我們需要研究 “機器人對于兒童的影響” 那么實驗者就必須與實驗?zāi)繕?biāo)一致。并且我們需要保證有足量且多樣的實驗參與實驗，我們才能夠保證實驗結(jié)果的普適性。但是一般性的實驗中，我們假認(rèn)為學(xué)學(xué)生是具有多樣性的普適人群，因此可以作為實驗者。但在選擇高校學(xué)生的時候，我們也要主要平衡參與者的性別，與學(xué)生的學(xué)術(shù)背景。因為通常一個學(xué)習(xí)工程類學(xué)科（尤其是機器人學(xué)）的學(xué)生對于機器人和機器人技術(shù)有著更高的興趣和更快的理解能力。如果我們想要獲取更多普通人對機器人的感受，則應(yīng)該關(guān)注參與者的背景。最后一點是一定要保證有足量的實驗參與者，少量的參與者往往會使數(shù)據(jù)存在偏差 (Bias)。

4.2 實驗設(shè)計

通常來說，一個好的實驗需要至少25個參與者每組，具體的數(shù)量依據(jù)實驗本身而定。在 “between-subjects design” 中，實驗者需要被隨機分配到每個組里。兩組實驗的平均數(shù)可以進(jìn)行相互對比。而在 “within-subjects design” 中，實驗者需要參加每一組的實驗，這樣的一個人對不同的組的評價便可以進(jìn)行對比。但是在第二種設(shè)計中，設(shè)計人員需要注意實驗先后順序?qū)τ趨⑴c者的影響，因此讓實驗者按照隨機順序參與實驗組會減少誤差。

有些時候，參與者會被要求填寫調(diào)查問卷。調(diào)查問卷通常會被設(shè)置為多選題或者程度 (Likert scale)。程度一般被用于表示參與者對于描述的認(rèn)可，一般分為五個等級。 1(非常同意)，5（非常不同意）。最后也有一些主觀題，讓參與者描述自己的想法或感受。

5. 定義交互場景

5.1 實驗地點

通常來說，實驗地點分為實驗室和實地（比如在醫(yī)院研究醫(yī)療機器人）。但通常情況下，機器人實驗更多的還是在實驗室中進(jìn)行的，因為在實驗室中，不可以預(yù)知的變量數(shù)更少，因此研究員可以對實驗的場景，環(huán)境，時間，任務(wù)等有著更大的把握。但是實地實驗更貼近機器人的日常應(yīng)用環(huán)境，因此在實地實驗的過程，研究員會發(fā)現(xiàn)更多的實驗變量，甚至存在的隱患。因此實地實驗也是非常重要的。

5.2 HRI 的時間背景

通常實驗室中的 HRI 實驗都是短期，15分鐘左右的。但大多數(shù)人在實驗前期（10min之內(nèi)）對實驗或機器人還不夠了解，因此參與者前期的表現(xiàn)和后期的表現(xiàn)可能會存在差異。因此，很多產(chǎn)品級的機器人，需要以月甚至年為單位進(jìn)行測試，從而探索在長期接觸下，人類對于機器人的態(tài)度。

5.3 HRI 中互動的社會單位

目前來說，我們的實驗都是一個實驗者與一個機器人為單位進(jìn)行的。但實際的應(yīng)用場景中也存在有多人多機器人的情況。在這樣的場景下，實驗者的行為很有可能與單個機器人單獨相處產(chǎn)生差異。

6. 實驗的測量指標(biāo)

在社科中實驗指標(biāo)通常被分為直接測量指標(biāo)和間接測量指標(biāo)。直接測量的指標(biāo)包括在調(diào)查問卷里問一些實驗變量。但要注意的是，有些情況下，實驗者并不會填寫自己的真實感受，例如，在被問到 “你在多大程度上同意機器人對你的生活會有好的影響？” 時，實驗者可能會為了表現(xiàn)自己 “nice” 的一面而填寫出比實際感受更好的答案。因此一些間接的測量指標(biāo)也非常重要，比如在手術(shù)機器人中，測量手術(shù)進(jìn)行的時間，因為通常較短的時間意味著手術(shù)更加高效，更好。因此一個好的實驗需要一定的直接測量指標(biāo)以及間接測量指標(biāo)。

上篇：HRI1. 人機交互簡介 (Human-Robot-Interaction Intro)本文使用 Zhihu On VSCode 創(chuàng)作并發(fā)布