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社交|人類的大腦學會了對社交線索做出反應，而不是用來區分真假線索

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【社交|人類的大腦學會了對社交線索做出反應，而不是用來區分真假線索】社交|人類的大腦學會了對社交線索做出反應，而不是用來區分真假線索

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社交|人類的大腦學會了對社交線索做出反應，而不是用來區分真假線索

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當人們與不同的媒體互動時 ， 他們通常表現得好像在與另一個人互動 ， 并且不自覺地應用廣泛的社會規則 。 根據里夫斯和納斯的說法 ， “個人與計算機、電視和新媒體的互動從根本上說是社交和自然的 ， 就像現實生活中的互動一樣” 。 這種現象被描述為媒體方程理論 ， 它代表“媒體等于現實生活” 。 一些基本社會線索的存在 ， 如交互性、語言和扮演傳統的人類角色 ， 足以引發自動和無意識的社會反應 。


由于他們社會本質上 ， 人們寧愿錯誤地把某事當作人 ， 也不愿把某事當作非人 。 上下文線索觸發各種社交腳本、期望和標簽 。 這樣 ， 注意力被吸引到某些信息 ， 例如計算機的交互性和可通信性 ， 同時從某些其他信息中撤出 ， 例如計算機不是社會生物 ， 不能有任何自己的感覺或想法 。 根據里夫斯和納斯的說法 ， 我們對媒體做出社交和自然反應的原因是 ， 數千年來 ， 人類生活在一個只有他們表現出豐富社會行為的世界中 。

因此 ， 我們的大腦學會了以某種方式對社交線索做出反應 ， 而不是用來區分真假線索 。 計算機社會研究小組進行了一系列實驗 ， 發現現實生活和人造生活之間有許多相似之處 。 例如 ， 研究表明 ， 人們在與計算機交互時會應用基于性別的刻板印象或禮貌直接反饋的社會規則 。 此外 ， 媒體方程現象已被證明也適用于機器人 。 在一項實驗中 ， 參與者根據機器人的語言和非語言行為識別出機器人的性格 ， 并更喜歡與性格相似的機器人進行互動 。


艾塞爾和黑格爾進一步表明 ， 性別刻板印象也被應用于機器人 。 根據這些發現 ， 克萊默、馮德普騰和艾姆勒得出結論：“現在和將來 ， 人與人和人機交互之間的相似之處將多于差異” 。 問題出現了 ， 人們如何通過機器人來應對他們不習慣與其他人互動的情況 。 關閉你的互動伙伴是一種全新的社交情境 ， 因為人類無法做到這一點 ， 唯一能想到的等價物就是殺死某人或讓某人入睡 。

由于大多數人以前從未與人形機器人互動過 ， 尤其是從未關閉過機器人 ， 因此他們面臨著一種不同尋常的社交情境 ， 這很難與熟悉的事物相提并論 。 一方面 ， 不情愿和猶豫關閉機器人將符合媒體方程理論 。 然而 ， 另一方面 ， 關閉電子設備是很常見的 。 因此 ， 當前研究的目的是檢驗媒體方程理論在人與人之間互動中不存在的情況下的應用 。



此外 ， 為了研究機器人感知的社交技能及其個人自主性的影響 ， 這些品質通過社交與功能交互以及機器人表達的對被關閉的情感反對而得到增強 。 人們傾向于像對待同胞一樣對待電子設備 ， 因此 ， 虐待機器人應該被認為是應受譴責的 。 是否是這種情況 ， 已經在各種研究中進行了分析 ， 這些研究解決了對機器人的負面對待的影響 。 在雷姆和克羅格薩格進行的現場試驗中 ， 機器人被放置在半公共場所 ， 對與臨時用戶的互動的分析顯示了包括粗魯和不禮貌行為在內的多種行為 。

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