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Robotervertrauen: Eine Exploration vertrauensförderlicher Attribute der Robotergestaltung mittels Clusteranalyse

Author:
Ullrich, Daniel [DBLP] ;
Diefenbach, Sarah [DBLP] ;
Christoforakos, Lara [DBLP] ;
Surmava, Tinatini [DBLP] ;
Quintes, Cedric [DBLP]
Abstract
Menschenähnlichkeit gilt in der Gestaltung von Robotern und anderen interaktiven Technologien als ein beliebtes Mittel um Vertrauen zu stärken. Wenngleich auch empirische Studien einen positiven Zusammenhang zwischen anthropomorpher Gestaltung und Vertrauen nahelegen, ist unklar, ob es tatsächlich die Menschenähnlichkeit per se oder weitere, häufig mit Menschenähnlichkeit gemeinsam auftretende Attribute sind, die das Vertrauen seitens der Nutzer fördern. Anhand einer Clusteranalyse von rund 100 Robotern entlang zweier Komponenten von Vertrauen (Kompetenz, Wohlwollen) haben wir vertrauensbildende Attribute der Robotergestaltung näher beforscht. Weiterführende Forschungsfragen und Designimplikationen werden diskutiert.
  • Citation
  • BibTeX
Ullrich, D., Diefenbach, S., Christoforakos, L., Surmava, T. & Quintes, C., (2019). Robotervertrauen: Eine Exploration vertrauensförderlicher Attribute der Robotergestaltung mittels Clusteranalyse.   Mensch und Computer 2019 - Workshopband. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. DOI: 10.18420/muc2019-ws-306-01
@inproceedings{mci/Ullrich2019,
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DateienGroesseFormatAnzeige
306-01.pdf4.813Mb PDF View/Open

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DOI: 10.18420/muc2019-ws-306-01
xmlui.MetaDataDisplay.field.date: 2019
Language: de (de)
Content Type: Text/Conference Poster
Collections
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