高次機能を有する機械に対する人間の認知構造の検討

高次機能を有する機械(ロボット)に対する認知構造を検討することを目的として,平成14年度に続き,意味微分法(semantic differential method : SD法)を用いた印象評定調査を実施した.評定の対象物には,家庭用および産業用ロボットに加え,両親,友人,赤ちゃん,ペット動物,人形,漫画や映画のキャラクター,家電製品,コンピュータ,自動車などを選定した.SD法の形容詞対には,前年度に実施した調査において抽出された3種類の因子(親近感,社会的評価,強靭性)ごとに,最も高い負荷を示した5形容詞対(計15対)を用い,各対象物に対する印象を形容詞対ごとに7段階尺度(例:非常に・かなり・やや明るい,やや・かなり・非常に暗い,どちらとも言えない)で評定することを求めた.調査データに対するクラスター分析の結果,人物および漫画のキャラクターなどに対する親近感は相対的に高いのに対して,ロボットや人形に対する親近感は相対的に低く,これらは異なるクラスターを構成することが確認された.このことは,75種類の形容詞対を用いて実施した昨年度の調査結果と整合的であり,より少数の形容詞対を用いた今回の調査結果が妥当であることを示し,より広範な対象物に対する印象評価調査への展開を理論的および実際的に可能とする.なお,平成14年度に実施した調査結果については,日本認知科学会第20回大会,および名古屋大学大学院教育発達科学研究科紀要(心理発達科学)にて報告した.

高次機能を有する機械(ロボット)に対する認知構造を検討することを目的として,平成14年度に続き,意味微分法(semantic differential method : SD法)を用いた印象評定調査を実施した.評定の対象物には,家庭用および産業用ロボットに加え,両親,友人,赤ちゃん,ペット動物,人形,漫画や映画のキャラクター,家電製品,コンピュータ,自動車などを選定した.SD法の形容詞対には,前年度に実施した調査において抽出された3種類の因子(親近感,社会的評価,強靭性)ごとに,最も高い負荷を示した5形容詞対(計15対)を用い,各対象物に対する印象を形容詞対ごとに7段階尺度(例:非常に・かなり・やや明るい,やや・かなり・非常に暗い,どちらとも言えない)で評定することを求めた.調査データに対するクラスター分析の結果,人物および漫画のキャラクターなどに対する親近感は相対的に高いのに対して,ロボットや人形に対する親近感は相対的に低く,これらは異なるクラスターを構成することが確認された.このことは,75種類の形容詞対を用いて実施した昨年度の調査結果と整合的であり,より少数の形容詞対を用いた今回の調査結果が妥当であることを示し,より広範な対象物に対する印象評価調査への展開を理論的および実際的に可能とする.なお,平成14年度に実施した調査結果については,日本認知科学会第20回大会,および名古屋大学大学院教育発達科学研究科紀要(心理発達科学)にて報告した.