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勸說是人們在社交互動中如何參與和互動的一個基本方面 。 它被定義為改變人們的態度和行為的過程 。 為了開發能夠參與越來越多的社會任務并有效融入我們日常生活的機器人 ， 這些機器人必須具有有說服力的行為來填補我們對它們的期望 。 說服力至關重要的潛在人機交互任務的示例包括說服患者遵守的醫療機器人一個特定的治療方案 ， 一個機器人導師說服孩子學習功課 ， 一個輔助機器人試圖與他們的用戶協商活動時間表 ， 或者一個急救機器人建議在期間疏散建筑物緊急情況 。
研究人員為機器人提供了一定程度的社會代理 ， 并且我們自己對這些社會技術做出反應的方式與我們對其他人的反應方式相同 。 特別是 ， 許多相同的人類社會規則和規范可以應用于人機交互 ， 例如將刻板印象分配給機器人 ， 通過角色采納成功地構建機器人的社會框架 ， 以及人類的發展 。 通過類似于人與人交互的模型來信任機器人 。
然而 ， 在我們將機器人部署到具有說服能力的社交環境中之前 ， 我們必須首先了解人們如何在社交人機交互中感知說服 ， 以及這些交互是否遵循與人際交互相同的規則和規范 。 有說服力的技術可以通過各種生理和心理暗示來影響人們 。 關于人機交互 ， 已經考慮了物理特性 ， 例如機器人實施例和非語言行為 。 此外 ， 還考慮了一些心理線索 ， 例如互惠、社會舉止、社會反饋、互動風格、群體成員資格和表揚 。
【機器人|現代說服技術的研究考慮了特定說服技術的發展，例如數字教育工具等】
然而 ， 迄今為止的研究并未考慮在人與人之間的互動中經常發現的多模式、策略驅動的說服嘗試 。 我們自己之前在說服性人機交互方面的研究側重于調查從遵從行為設計的多模式策略的說服力 。 這項探索性研究廣泛調查了十種不同的基于遵從行為的策略之間的說服力差異 ， 以確定哪些遵從行為具有任何潛在的說服力以進行進一步調查 。 結果表明 ， 邏輯和情緒遵從行為似乎對一個人的反應有一定的影響 。
然而 ， 該研究不是假設驅動的 ， 也沒有包括控制條件 。 研究人員通過設計和進行假設驅動、基于控制的人機交互研究來擴展我們之前的工作 ， 以調查上述兩種策略中的哪一種將對中立的影響最具說服力 。 控制條件 ， 后者用作非說服性基準 。 我們進一步引入人口因素來確定它們是否對機器人的說服力有任何影響；一個重要的考慮因素 ， 對有說服力的人機交互的調查很少 。
據我們所知 ， 我們是第一個在有說服力的人機交互中考慮職業因素的人 。 本文的結果提供了對人們如何將機器人作為說服代理做出反應的更深入的理解 ， 并可以為未來對需要說服的社交任務的機器人的研究和開發提供信息 。 雖然最早的說服研究可以追溯到亞里士多德的修辭學——訴諸可信度、訴諸情感和訴諸邏輯 ， 但現代關于說服的研究已經從社會心理學中出現 。
現代說服技術的研究還考慮了特定說服技術的發展 ， 例如沉浸式視頻游戲、數字教育工具和生產力軟件 。 機器人作為一種說服技術和被稱為CGB的說服策略 ， 被社會心理學家用來探索如何在人與人之間的互動中有效地使用說服策略 。 已經有許多研究探索了不同機器人屬性的說服效果 。 這項研究的大部分集中在物理屬性上 。 一般來說 ， 這些研究表明 ， 具有更像人類的體現和更像人類的非語言行為的機器人往往在人機交互中具有更具說服力的影響 。
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