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Stereotype Content Model02:16

Stereotype Content Model

15.3K
The Stereotype Content Model (SCM) was first proposed by Susan Fiske and her colleagues (Fiske, Cuddy, Glick & Xu, 2002; see also Fiske, 2012 and Fiske, 2017). The SCM specifies that when someone encounters a new group, they will stereotype them based on two metrics: warmth—or that group’s perceived intent, and how likely they are to provide help or inflict harm—and competence—or their ability to carry out that objective. Depending on the warmth-competence...
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インテリジェントロボットにおける透明性の測定

Georgios Angelopoulos1, Dimitri Lacroix2, Ricarda Wullenkord3

  • 1Interdepartmental Center for Advances in Robotic Surgery - ICAROS, University of Naples Federico II, 80131, Naples, Italy.

Scientific reports
|December 12, 2025
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

研究者たちは、ロボットの透明性を測定するための最初の標準化されたスケールであるTOROSを開発しました。このツールは、人間とロボットの相互作用における説明可能性、可読性、予測可能性を評価し、一貫した研究を支援します。

キーワード:
人間とロボットの相互作用心理測定学スケール透明性

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科学分野:

  • ロボット工学
  • 人間とロボットの相互作用
  • 心理測定学

背景:

  • ロボットは日常生活にますます統合されています。
  • ロボットの透明性は、効果的な人間とロボットの相互作用（HRI）にとって重要です。
  • ロボットの透明性のための標準化された尺度は以前は利用できませんでした。

研究 の 目的:

  • ロボットの透明性の標準化された尺度がないことに対処するため。
  • ロボットシステムの知覚される透明性を評価するための最初の包括的な尺度を導入するため。
  • ロボットの透明性を多次元的な構成概念として概念化するため。

主な方法:

  • 1223人の参加者を含む厳格な3段階の開発プロセス。
  • 項目生成、探索的因子分析（EFA）、および確認的因子分析（CFA）。
  • 開発されたスケールの英語、ドイツ語、イタリア語のサンプルでの検証。

主要な成果:

  • ロボットシステムの透明性（TOROS）スケールの導入。
  • TOROSスケールは、可読性、説明可能性、予測可能性の3つの因子にわたる26項目で構成されています。
  • 高い言語間信頼性、内的整合性、および収束的妥当性を示しました。

結論:

  • TOROSスケールは、ロボットの透明性を評価するための経験的に検証されたツールです。
  • このスケールは、HRIにおけるロボットの透明性の理論的理解に貢献します。
  • TOROSは、将来のHRI研究のための標準化されたベンチマークを提供します。