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劝说是人们在社交互动中如何参与和互动的一个基本方面 。 它被定义为改变人们的态度和行为的过程 。 为了开发能够参与越来越多的社会任务并有效融入我们日常生活的机器人 ， 这些机器人必须具有有说服力的行为来填补我们对它们的期望 。 说服力至关重要的潜在人机交互任务的示例包括说服患者遵守的医疗机器人一个特定的治疗方案 ， 一个机器人导师说服孩子学习功课 ， 一个辅助机器人试图与他们的用户协商活动时间表 ， 或者一个急救机器人建议在期间疏散建筑物紧急情况 。
研究人员为机器人提供了一定程度的社会代理 ， 并且我们自己对这些社会技术做出反应的方式与我们对其他人的反应方式相同 。 特别是 ， 许多相同的人类社会规则和规范可以应用于人机交互 ， 例如将刻板印象分配给机器人 ， 通过角色采纳成功地构建机器人的社会框架 ， 以及人类的发展 。 通过类似于人与人交互的模型来信任机器人 。
然而 ， 在我们将机器人部署到具有说服能力的社交环境中之前 ， 我们必须首先了解人们如何在社交人机交互中感知说服 ， 以及这些交互是否遵循与人际交互相同的规则和规范 。 有说服力的技术可以通过各种生理和心理暗示来影响人们 。 关于人机交互 ， 已经考虑了物理特性 ， 例如机器人实施例和非语言行为 。 此外 ， 还考虑了一些心理线索 ， 例如互惠、社会举止、社会反馈、互动风格、群体成员资格和表扬 。
【机器人|现代说服技术的研究考虑了特定说服技术的发展，例如数字教育工具等】
然而 ， 迄今为止的研究并未考虑在人与人之间的互动中经常发现的多模式、策略驱动的说服尝试 。 我们自己之前在说服性人机交互方面的研究侧重于调查从遵从行为设计的多模式策略的说服力 。 这项探索性研究广泛调查了十种不同的基于遵从行为的策略之间的说服力差异 ， 以确定哪些遵从行为具有任何潜在的说服力以进行进一步调查 。 结果表明 ， 逻辑和情绪遵从行为似乎对一个人的反应有一定的影响 。
然而 ， 该研究不是假设驱动的 ， 也没有包括控制条件 。 研究人员通过设计和进行假设驱动、基于控制的人机交互研究来扩展我们之前的工作 ， 以调查上述两种策略中的哪一种将对中立的影响最具说服力 。 控制条件 ， 后者用作非说服性基准 。 我们进一步引入人口因素来确定它们是否对机器人的说服力有任何影响；一个重要的考虑因素 ， 对有说服力的人机交互的调查很少 。
据我们所知 ， 我们是第一个在有说服力的人机交互中考虑职业因素的人 。 本文的结果提供了对人们如何将机器人作为说服代理做出反应的更深入的理解 ， 并可以为未来对需要说服的社交任务的机器人的研究和开发提供信息 。 虽然最早的说服研究可以追溯到亚里士多德的修辞学——诉诸可信度、诉诸情感和诉诸逻辑 ， 但现代关于说服的研究已经从社会心理学中出现 。
现代说服技术的研究还考虑了特定说服技术的发展 ， 例如沉浸式视频游戏、数字教育工具和生产力软件 。 机器人作为一种说服技术和被称为CGB的说服策略 ， 被社会心理学家用来探索如何在人与人之间的互动中有效地使用说服策略 。 已经有许多研究探索了不同机器人属性的说服效果 。 这项研究的大部分集中在物理属性上 。 一般来说 ， 这些研究表明 ， 具有更像人类的体现和更像人类的非语言行为的机器人往往在人机交互中具有更具说服力的影响 。
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