Psychometric Indicators and Modification of the Negative Attitudes Towards Robots Scale (NARS)
Table of contents
Share
QR
Metrics
Psychometric Indicators and Modification of the Negative Attitudes Towards Robots Scale (NARS)
Annotation
PII
S020595920023645-5-1
Publication type
Article
Status
Published
Authors
V. Akmaev 
Affiliation: Perm State University
Address: Russian Federation, Perm
Pages
76-84
Abstract

The results of the modification of the Russian-language version of the Negative attitudes towards robots scale are presented. On a sample of 245 people it has been shown that the questionnaire allows to study the features of a negative attitude towards robots through three components: a negative attitude towards interaction with a robot, a negative attitude towards the social influence of robots, and a negative attitude towards emotions in interaction with a robot. Necessary parameters of the questionnaire were achieved: Cronbach's  for the scale of negative attitude to interaction with the robot is 0.788, for the scale of negative attitude to the social influence of robots is 0.739, and for the scale of negative attitude to emotions in interaction with a robot is 0.644. Validity of the modified scale has been confirmed by inverse correlations between emotional stability and all types of negative attitudes towards robots, as well as an inverse relationship between the openness of new experience and a negative attitude towards interaction with robots.

Keywords
attitudes towards robots, NARS, Big Five, negative attitudes, robotic psychology
Date of publication
22.12.2022
Number of purchasers
8
Views
432
Readers community rating
0.0 (0 votes)
Cite Download pdf
1 Жизнь современного человека не может протекать вне контекста информационных технологий, направленных на обслуживание профессиональных и бытовых процессов. Распространение системы “человек–машина” является привычной тенденцией повседневности. С усложнением технологий компьютеризированные и роботизированные системы являются не только предметом изучения технических наук, но и наук социально-гуманитарного профиля. Эти тенденции заставляют задуматься об особенностях взаимодействия человека и робота, об отношении человека к роботизированным системам. В зарубежной науке активно изучается отдельная область исследования взаимоотношений в системе “человек–робот” (Human–Robot Interaction – HRI) [20].
2 В отечественной психологии и социальных науках также разрабатывается вопрос о восприятии и отношении человека к роботам. Изучаются ассоциации инженеров космической отрасли со словом “Робот” при помощи контент-анализа [5]. Проводится анализ работ по данной теме в высокорейтинговых научных журналах [3]. Обобщается мировой опыт анализа взаимодействия человека и робота [10]. Сравниваются, классифицируются и обобщаются подходы и теории к восприятию антропоморфных роботов [7]. Проводится обзор зарубежных социологических и психологических шкал в сфере человеко-машинного взаимодействия [2]. Используется рефлексивный анализ и анализ экспертных взглядов по данной проблематике [9]. Избранные методы в основном носят теоретический характер, что не позволяет полноценно изучить особенности отношения человека к роботу на российской выборке.
3 В России социальные роботы активно используются в торговых центрах, консалтинговых службах и в медицинской сфере. Роботы интегрируются в процесс формирования и развития коммуникативных навыков врачей. Основным достоинством применения роботов в качестве симулированного пациента является многократное предъявление стандарта поведения пациента роботом в близких к реальным условиям медицинской коммуникации. Среди ограничений выделяют отсутствие или снижение эмоционального отклика, ограничения предъявления нестандартного поведения пациента (субъективная сторона пациента утрачивается) [6].
4 Особый интерес представляет изучение взаимодействия человека и социального робота, а также отношение человека к социальному роботу. При данной интеракции может возникать эффект “Зловещей долины”, который проявляется в нарастании негативного отношения (страха, ужаса) к роботу по мере приближения его внешнего вида к человеческому [16]. Роботы, которые имеют внешность, отличную от человека или наоборот неразличимую от человеческой, не вызывают негативного отношения. В то время как роботы, внешний вид которых похож на человеческий, но имеет некоторые отличия, вызывают негативное отношение [14]. В этом контексте необходим инструмент, который может оценить особенности негативного отношения человека к роботу. В зарубежной практике используется Шкала негативного отношения к роботам (Negative Attitude towards Robots Scale – NARS). Данная шкала была разработана группой исследователей в Японии (T. Nomura, T. Kanda, T. Suzuki, K. Kato) [19]. В основе разработки методики лежит представление о том, что на тревогу и негативное отношение людей к роботам влияют, с одной стороны, тревога людей в целом по отношению к технологическим продуктам, а с другой стороны страх общения как один из вариантов социальной тревоги. Разработчики предполагают, что социальная тревога одинаково проявляется у людей как по отношению к другим людям, так и к роботам, которые в особенности похожи на человека [19].
5 В зарубежной психологии активно ведется поиск связей между негативным отношением к роботам и личностными особенностями респондентов. Так опросник NARS используется с опросниками модели Большой пятерки. Показана взаимосвязь параметра нейротизма со всеми шкалами негативного отношения к роботам, и связь параметра экстраверсии с негативным отношением к социальному влиянию роботов [18]. При использовании регрессионного анализа вклада личностных свойств в отношение к роботам было выявлено следующее: люди с высокой экстраверсией и открытостью к новому опыту более позитивно относятся к роботам [17].
6 Проверка валидности методики производилась на двух выборках. Первая выборка: 236 человек (мужчин – 177, женщин – 59, пол не установлен – 27, средний возраст респондентов – 20.8 лет). Вторая выборка: 240 человек (мужчин – 146, женщин – 92, пол не установлен – 2, средний возраст респондентов – 22 года). Необходимые психометрические показатели были достигнуты [19].
7 Данная методика существует как минимум на шести языках: японский, английский, немецкий, китайский, французский и испанский [12]. Несмотря на хорошие психометрические показатели оригинальной методики, авторы адаптаций на английский язык столкнулись с проблемами, вызванными культурно-специфичными факторами.
8 В американской версии адаптации опросника в факторной структуре были выделены 4 фактора (в оригинале – 3). Исследователи подчеркивают различия между японской и американской популяцией студентов в факторной модели. Например, в американской модели пункт “Я бы чувствовал себя некомфортно, если бы я выполнял работу, в ходе которой мне нужно было бы использовать робота” не нагружал ни одного фактора. Подчеркивается специфика японской технологической культуры: “мне пришлось бы использовать робота в работе”, в сравнении с американской моделью: “если бы мне дали работу с роботом” [21].
9 При адаптации англоязычной версии у исследователей возникли трудности с некоторыми пунктами. Например, «слово “робот” для меня ничего не значит» – обозначает широкий контекст отношения к роботу и, может быть, не привязан к отдельному параметру оценки отношения к роботу. Также в одном из пунктов используется слово “доминировать” по отношению положения робота в будущем обществе, в этом случае не ясны границы доминирования роботов [21].
10 Существует проблема отсутствия русскоязычного психодиагностического инструментария в сфере изучения аспектов отношения человека к роботам. С одной стороны, данная проблема не дает возможности разработчикам роботизированных систем учитывать при конструировании роботов особенности отношения человека к роботу, в том числе культурный компонент, а с другой стороны, нет возможности активного изучения данной области психологической наукой.
11 Целью исследования была адаптация и последующая модификация методики изучения негативного отношения к роботам на русскоязычной выборке. В качестве гипотезы было предположение о том, что структура опросника будет соответствовать оригинальной структуре (14 пунктов опросника и 3 шкалы негативного отношения к роботам).
12

МЕТОДИКА

13 Участники исследования. Общую выборку составили 245 человек, из них 181 человек женского пола и 64 – мужского. Средний возраст респондентов 26.7 лет, стандартное отклонение 10.6 лет. Минимальный возраст 18 лет. Состав выборки: 151 человек являются студентами Пермского государственного медицинского университета (62%), 94 человека являются практикующими врачами г. Перми и Пермского края (38%). Количество респондентов приближено к числу респондентов в выборке, на которой производилась валидизация оригинальной версии опросника. Общую выборку составили две подгруппы: первая подгруппа принимала участие в исследовании через онлайн-платформу проведения опросов www.1ka.si (исследование проводилось в период с мая по июнь 2021 года, n=165, средний возраст – 20.3 года, стандартное отклонение – 4.02 года), вторая подгруппа заполняла бумажные варианты опросника (исследование проводилось в январе 2022 года, n=80, средний возраст – 39.7 лет, стандартное отклонение – 7.4 года).
14 Методика исследования. Русскоязычный опросник негативного отношения к роботам (NARS). Шкала NARS отражает отношение людей к роботам, которые по своей сути рефлексируют обыденные представления о роботах. Опросник состоит из 14 пунктов, которые распределены по трем шкалам: S1 негативное отношение к взаимодействию с роботом (шесть пунктов), S2 негативное отношение к социальному влиянию роботов (пять пунктов) и S3 негативное отношение к эмоциональному взаимодействию с роботами (три пункта) [19]. На первой выборке (N = 165) опросник был предъявлен через онлайн-платформу проведения опросов www.1ka.si. Для избегания влияния позиции вопроса пункты опросника демонстрировались в случайном порядке. Для второй выборки (N = 80) опросник был предъявлен в бумажном варианте с фиксированной структурой.
15 Перевод методики на русский язык. Перевод методики NARS осуществлялся в три этапа. На первом этапе был осуществлен перевод с учетом лингвистических и культурных особенностей русского языка и аспектов измеряемого конструкта. На втором этапе были привлечены эксперты для оценки перевода: кандидат филологических наук со специализацией на английском языке, носитель языка (английский язык), знающий русский язык, и доктор психологических наук, владеющий английским языком. На третьем этапе в опросник были внесены коррективы, рекомендуемые экспертами.
16 Для исследования конвергентной валидности использовалась краткая версия опросника большой пятерки в адаптации Т.В. Корниловой [8].
17 Статистическая обработка данных проводилась с использованием пакета статистических программ JASP 0.14.1 для MacOS и MS Excel. Применялись метод нормализации данных (z-преобразование), эксплораторный факторный анализ по методу минимальных остатков с вращением варимакс. Использовались конфирматорный факторный анализ, корреляционный анализ (коэффициент корреляции Пирсона) и коэффициент α-Кронбаха.
18

РЕЗУЛЬТАТЫ

19 Факторная структура и факторная валидность. При помощи эксплораторного факторного анализа была выстроена факторная модель NARS для русскоязычной выборки (метод выделения факторов: метод минимальных остатков, метод вращения: варимакс). Для сохранения структуры опросника использовалось заданное количество факторов – 3. Значения хи-квадрат для данной факторной модели: Chi-squared=97.549, df=52, p
20 Таблица 1. Факторная структура русскоязычной версии NARS.
Пункт опросника Фактор 1 Фактор 2 Фактор 3
S1.1. Я бы чувствовал себя некомфортно, если бы я выполнял работу, в ходе которой мне нужно было бы использовать робота. 0.539 0.401 0.041
S1.2. В разговоре с роботом я бы относился к нему подозрительно и с недоверием. 0.444 0.475 0.244
S1.3. Я бы сильно нервничал, даже если бы просто находился перед роботом. 0.793 0.195 -0.008
S1.7. Я переживал, если бы роботы или системы искусственного интеллекта рассуждали о разных вещах. 0.228 0.558 0.278
S1.12. Роботы не представляют для меня никакого интереса. 0.454 0.190 0.396
S1.14. Я бы волновался во взаимодействии с роботом в присутствии других людей. 0.700 0.156 0.033
S2.5. Мне кажется, что в будущем в обществе будут доминировать роботы. 0.262 0.178 -0.152
S2.6. Я переживаю, что буду слишком сильно зависеть от роботов. 0.124 0.541 -0.148
S2.10. Я переживаю, что роботы будут негативно влиять на детей. 0.394 0.534 0.118
S2.11. Может случиться что-то плохое, если роботы будут как живые существа. 0.122 0.564 0.241
S2.13. Мне было бы не по себе, если бы роботы действительно испытывали эмоции. 0.238 0.476 0.468
S3.4. Я чувствовал бы себя комфортно с роботами, у которых есть эмоции.* -0.029 -0.003 0.589
S3.8. Я был бы спокоен при разговоре с роботом.* 0.576 0.129 0.275
S3.9. Если бы у роботов были эмоции, то я бы смог с ними подружиться.* 0.088 0.161 0.696
Примечание. * – пункты с обратным подсчетом первичных баллов. S1 – негативное отношение к взаимодействию с роботами. S2 – негативное отношение к социальному влиянию роботов. S3 – негативное отношение к эмоциям во взаимодействии с роботом.
21 Пункт “Мне кажется, что в будущем в обществе будут доминировать роботы” не нагружает ни один из трех факторов. В данной модели этот пункт был удален. Такие же трудности возникли при адаптации на американской и британской выборках [21].
22 Пункты 1 и 2 нагружают первый и второй факторы, однако пункт 1 обнаруживает большую факторную нагрузку с первым фактором, а пункт 2 – со вторым. Пункт 13 нагружает 2 и 3 факторы, но больше согласуется с 3-м фактором. Первый пункт “Я бы чувствовал себя некомфортно, если бы я выполнял работу, в ходе которой мне нужно было бы использовать робота” связан со взаимодействием с роботами в процессе рабочей деятельности. Второй пункт “В разговоре с роботом я бы относился к нему подозрительно и с недоверием” больше связан с социальным компонентом отношения к роботу в аспекте приписывания ему субъектности “подозрительно и с недоверием”. Тринадцатый пункт “Мне было бы не по себе, если бы роботы действительно испытывали эмоции” больше связан с эмоциональным компонентом отношения к роботам.
23 Таким образом были получены три фактора, которые описывают различные аспекты негативного отношения к роботам: аспекты взаимодействия, социальное влияние и эмоциональный компонент.
24 Для получения более стабильных оценок структурных взаимосвязей исследуемой модели на небольшой выборке для конфирматорного факторного анализа использовались парселы (композиты) [15]. Парселы были составлены путем сложения данных по отдельным пунктам опросника, относящихся к одной шкале. Использовался рандомный метод для составления парселов [15].
25 В результате нашего исследования имеются следующие показатели CFI=0.981, TLI=0.952, RMSEA=0.075 (90%:0.024; 0.126), SRMR=0.029, chi-squared=14.267, df=6, p=0.027; chi-squared/df=2.38. Показатели конфирматорного факторного анализа для оригинальной методики: GFI=0.924, RMSEA=0.065 (N=236) и GFI=0.900, RMSEA=0.080 (N=240) [19]. Факторная структура опросника на русскоязычной выборке представлена на рисунке.
26

27 Рис. Модель опросника на основании конфирматорного факторного анализа с применением парселов.
28 Внутренняя согласованность и взаимосвязь шкал. Внутренняя согласованность посчитана по всем шкалам опросника. Результаты по показателю альфа Кронбаха: (S1) негативное отношение к взаимодействию с роботами =0.788 (90%: 0.742;0.827), (S2) негативное отношение к социальному воздействию роботов =0.739 (90%: 0.683; 0.787), (S3) негативное отношение к эмоциональному взаимодействию с роботом =0.644 (90%: 0.559; 0.715).
29 Для всех шкал применялся анализ поочередного удаления пунктов с целью проверки влияния на показатель коэффициента Кронбаха. Были выбраны наибольшие показатели. Показатели оригинальной методики на японском языке для первой выборки (236 человек): S1 – 0.738, для S2 – 0.732 и для S3 – 0.657, для второй выборки (240 человек): для S1 – 0.750, для S2 – 0.782 и для S3 – 0.648 [19]. Полученные показатели в основном превышают показатели оригинальной методики, а также полностью соответствуют принятым в психометрике параметрам в качестве надежных с коэффициентом α ≥ 0.6 [1]. Значение альфа зависит от количества пунктов, нагружающих исследуемую шкалу. Ожидаемо, что шкала с наименьшим количеством пунктов (3) имеет наиболее низкие значения альфа. Эта же закономерность прослеживается и в оригинальных версиях опросника со значениями альфа по аналогичной шкале 0.657 и 0.648. Вопрос об интерпретации значениях альфа остается дискуссионным. Вслед за отечественными [1] и зарубежными [13] исследователями в данной статье, приемлемым считается показатель альфа от 0.6.
30 Интеркорреляции шкал NARS были получены при помощи коэффициента корреляции Пирсона. Результаты применения критерия отражены в табл. 2.
31 Таблица 2. Корреляции факторов в русскоязычной модели NARS
Фактор 1 (негативное отношение к взаимодействию с роботами Фактор 2 (негативное отношение к социальному влиянию роботов) Фактор 3 (негативное отношение к эмоциональному взаимодействию с роботом)
Фактор 1 (негативное отношение к взаимодействию с роботами) 1
Фактор 2 (негативное отношение к социальному влиянию роботов) 0.580*** 1
Фактор 3 (негативное отношение к эмоциональному взаимодействию с роботом) 0.340*** 0.420*** 1
Примечание: ***p<0.001.
32 Между всеми факторами присутствует взаимосвязь, отражающая направленность шкал на один психологический конструкт – негативное отношение к роботам.
33 Конвергентная валидность. Для изучения внешней валидности использовался краткий опросник большой пятерки в адаптации Т.В. Корниловой [8]. Прогнозировалось наличие обратных взаимосвязей с параметром эмоциональной стабильности (противоположность нейротизму), как было показано зарубежным исследователями [17, 18]. На основании данных нашего исследования параметр “Эмоциональная стабильность” имеет обратные взаимосвязи с Фактором 1 (r=-0.275, p
34 Другими словами, присутствуют обратные взаимосвязи между параметром “Эмоциональной стабильности” и всеми факторами NARS, а также обратная взаимосвязь между шкалой “Открытость новому опыту” и шкалой негативного отношения к взаимодействию с роботом. Данные результаты согласуются с зарубежными исследованиями.
35

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

36 В попытке сохранить структуру опросника были выделены три фактора. В результате применения статистических инструментов определения структуры опросника пункты методики были распределены отличным от оригинальной модели образом.
37 Основные пункты первого фактора (1, 3, 12 и 14) соответствуют первой шкале оригинальной методики – негативное отношение к взаимодействию с роботом. Вместо 7-го пункта был включен пункт 8. По своему содержанию пункты данного фактора отражают процесс активного взаимодействия с роботом, что может быть связано с поведенческим компонентом отношения к роботу во взаимодействии с ним. В пункте 12 отражается интерес к роботизированным системам, что возможно тоже связано с поведенческим аспектом (поиск информации, посещение мероприятий, связанных с роботом; выбор профессии, связанной с роботизированными системами и др.).
38 Во втором факторе остались пункты 6,10 и 11, а также добавились пункты 2 и 7. Пятый пункт был удален по причине отсутствия связи с выделенными факторами. Такая же тенденция существует и в англоязычной версии NARS [21]. Пункт 13 был связан с эмоциональным компонентом и был перенесен в 3-й фактор. Содержание пунктов второго фактора, с одной стороны, отражает отношение к социальному влиянию роботов (“зависеть от робота”, “рассуждения робота о разных вещах”, “негативное влияние на детей”, “роботы как живые существа”). С другой стороны, выделяется когнитивный компонент отношения к роботам – “зависеть от робота” означает потерю произвольности своей позиции и лидерство позиции робота; подозрительное отношение к роботу (страх от возможности интеллектуального поведения робота), рассуждение роботов о различных вещах, роботы “как живые существа”.
39 Третий фактор образован 4 и 9 пунктами, которые также отражены в оригинальной методике. К данному фактору добавлен 13-й пункт, связанный с эмоциональным отношением к роботу. По своему содержанию пункты данного фактора отражают эмоциональный (аффективный) компонент отношения к роботу.
40 Таким образом, на основании выделенных факторов удалось сохранить контекст оригинальной методики, но благодаря новой структуре опросника были намечены классические для психологии отношений и установки структурные компоненты: когнитивный, аффективный и поведенческий компоненты, выделенные Б.М. Смитом [4]. Так первый фактор отражает негативное отношение к взаимодействию с роботом и некоторые аспекты поведенческого компонента, второй фактор – негативное отношение к социальному влиянию роботов и некоторые особенности когнитивного компонента отношения к роботам, а третий фактор – негативное отношение к эмоциям во взаимодействии с роботами (аффективный компонент отношения). Итоговый вариант опросника представлен в приложении.
41

ОГРАНИЧЕНИЯ

42 Данные получены на выборке лиц с медицинским образованием (студенты и врачи), необходимо исследовать вопросы возможностей применения данной методики для лиц без медицинского образования.
43 В выборке доминируют респонденты женского пола (74%). С одной стороны, гендерный фактор может влиять на выбор респондентами ответов опросника, с другой стороны, валидизация оригинального опросника производилась на выборке с доминированием респондентов мужского пола. Необходимо отметить, что данное ограничение связано со спецификой сферы деятельности респондентов (медицинская сфера), в которой присутствует не равное по полу распределение специалистов. В 2019 году в России зафиксировано следующее распределение специалистов сферы здравоохранения и социальных услуг: 80% работников женского пола и 20% работников мужского пола. Распределение по половому признаку в данном исследовании отражает закономерности данного распределения в генеральной совокупности [11].
44

ВЫВОДЫ

45
  1. Русскоязычная версия NARS является валидным и надежным инструментом изучения негативного отношения к роботам на русскоязычных выборках.
  2. Факторная структура опросника сохраняет структуру оригинала, а также воспроизводит тенденции, полученные при создании и адаптации методики на других языках.
  3. В изучении негативного отношения к роботам выделяются негативное отношение к взаимодействию с роботами, к социальному влиянию роботов и к эмоциональному компоненту во взаимодействии с роботом.
46

ПРИЛОЖЕНИЕ

47 ШКАЛА НЕГАТИВНОГО ОТНОШЕНИЯ К РОБОТАМ
48 Инструкция: Представьте себя в ситуации взаимодействия с роботом. Перед вами список утверждений, связанных с отношением к роботам. Оцените, насколько вы согласны или не согласны с данными утверждениями. Напротив каждого утверждения отметьте степень своего согласия с утверждением от значения «Полностью не согласен» до значения «Полностью согласен».
49
Полностью не согласен Не согласен Скорее не согласен Ни то, ни другое Скорее согласен Согласен Полностью согласен
1 2 3 4 5 6 7
50
1. Я бы чувствовал себя некомфортно, если бы я выполнял работу, в ходе которой мне нужно было бы использовать робота. 1 2 3 4 5 6 7
2. В разговоре с роботом я бы относился к нему подозрительно и с недоверием. 1 2 3 4 5 6 7
3. Я бы сильно нервничал, даже если бы просто находился перед роботом. 1 2 3 4 5 6 7
4. Я чувствовал бы себя комфортно с роботами, у которых есть эмоции. 1 2 3 4 5 6 7
5. Я переживаю, что буду слишком сильно зависеть от роботов. 1 2 3 4 5 6 7
6. Я переживал, если бы роботы или системы искусственного интеллекта рассуждали о разных вещах. 1 2 3 4 5 6 7
7. Я был бы спокоен при разговоре с роботом. 1 2 3 4 5 6 7
8. Если бы у роботов были эмоции, то я бы смог с ними подружиться. 1 2 3 4 5 6 7
9. Я переживаю, что роботы будут негативно влиять на детей. 1 2 3 4 5 6 7
10. Может случиться что-то плохое, если роботы будут как живые существа. 1 2 3 4 5 6 7
11. Роботы не представляют для меня никакого интереса. 1 2 3 4 5 6 7
12. Мне было бы не по себе, если бы роботы действительно испытывали эмоции. 1 2 3 4 5 6 7
13. Я бы волновался во взаимодействии с роботом в присутствии других людей. 1 2 3 4 5 6 7
Обработка результатов
Шкала Пункты опросника
Негативное отношение ко взаимодействию с роботами 1, 3, 7*, 11, 13
Негативное отношение к социальному влиянию роботов 2, 5, 6, 9, 10
Негативное отношение к эмоциональному компоненту во взаимодействии с роботами 4*, 8*, 12
* - пункты с обратным подсчетом первичных баллов

References

1. Burlachuk L.F., Duhnevich V.N. Issledovanie nadezhnosti oprosnika R. Kettella 16 PF. Psikhologicheskij zhurnal. 2000. V. 21. № 5. P. 82–95. (In Russian)

2. Burova O.A., Seletkova G.I. Sociologicheskie shkaly izmereniya v sfere cheloveko-mashinnogo vzaimodejstviya (HRI). Sovremennoe obshchestvo: voprosy teorii, metodologii, metody social'nyh issledovanij: materialy XIX (zaochnoj) Vserossijskoj nauchnoj konferencii, posvyashchennoj pamyati professora Z.I. Fajnburga, 2020. P. 27–32. (In Russian)

3. Galin R.R., Serebrennyj V.V., Tevyashov G.K., Shirokij A.A. Vzaimodejstvie cheloveka i robota v kollaborativnyh robototekhnicheskih sistemah. Izvestiya Yugo-Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta, 2020. V. 24 № 4. P. 180–199. https://doi.org/10.21869/2223-1560-2020-24-4-180-199. (In Russian)

4. Devyatkin A.A. Yavlenie social'noj ustanovki v psihologii HH veka: monografiya. Kaliningrad: Izd-vo Kaliningr. un-ta, 1999. 309 p. (In Russian)

5. Denisenko F.N., Finogenova O.N. Obraz robota v associaciyah inzhenerov kosmicheskoj otrasli. Nauchnye issledovaniya i razrabotki: prioritetnye napravleniya i problemy razvitiya: sbornik nauchnyh trudov po materialam Mezhdisciplinarnogo foruma speed-up. Moscow: Professional'naya nauka, 2020. P. 35–43. (In Russian)

6. D'yachenko E.V., Chernikov I.G., Samojlenko N.V. Virtual'nyj pacient v simulyacionnom obuchenii i ocenivanii kommunikativnyh navykov obshcheniya – kommunikativnyj robot: fantastika ili real'nost'?. Vuzovskaya pedagogika, 2021. P.178–183. (In Russian)

7. Kiseleva Yu.P. Vospriyatie antropomorfnyh robotov. Professionalizm i tvorchestvo v usloviyah tranzitivnosti: mezhdunarodnyj sbornik nauchnyh trudov, 2018. P. 31–35. (In Russian)

8. Kornilova T.V., Zirenko M.S., Gusejnova R.D. Kross-kul'turnaya adaptaciya kratkogo oprosnika Bol'shoj pyaterki (TIPI): sravnenie rossijskoj i azerbajdzhanskih studencheskih vyborok. Psihologicheskie issledovaniya. 2017. V. 10. № 55. P. 7–21. (In Russian)

9. Malineckij G.G. Robototekhnika i cifrovaya ekonomika v refleksivnom kontekste. Refleksivnye processy i upravlenie. Sbornik materialov XI, 2017. P. 120–125. (In Russian)

10. Seredkina E.V., Bezukladnikov I.I., Yadova E.N. Vzaimodejstvie cheloveka i robota: social'no-gumanitarnaya ekspertiza. Social'no-gumanitarnye znaniya. 2019. № 10. P. 102–108. (In Russian)

11. Smelov P.A., Glotko O.L., Ivanova A.M., Ignatova N.V., et al. Zhenshchiny i muzhchiny Rossii. 2020: Stat.sb./Rosstat. M., 2020. 239 p. (In Russian)

12. Bartneck Ch. Negative attitudes towards robots scale (NARS) translations. URL: https://www.bartneck.de/2019/03/11/negative-attitudes-towards-robots-scale-nars-translations/ (дата обращения: 29.04.2022).

13. Hair J.F., Black W.C., Babin B.J., Anderson, R.E. Multivariate Data Analysis, 2010. V7. United States: Pearson. 761 p.

14. Howard M. C. Investigating the Simulation Elements of Environment and Control: Extending the Uncanny Valley Theory to Simulations. Computers and Education. 2017. P. 216–232. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2017.03.005.

15. Landis R., Beal D.J., Tesluk P.E. A Comparison of Approaches to Forming Composite Measures in Structural Equation Models. Organizational Research Methods. 2000. V.3. №2. P. 186–207.

16. Mori M. The Uncanny Valley. Energy. 1970. V. 7 № 4. Р. 33–35.

17. Morsunbul U. Human-Robot Interaction: How Do Personality Traits Affect Attitudes towards Robot? Journal of Human Sciences, 2019. V. 16. № 2. P. 499–504. doi:10.14687//jhs.v16i2.5636.

18. Muller S.L., Richert A. The Big-five Personality Dimensions and Attitudes towards Robots: A Cross Sectional Study. Proceedings of the 11th Pervasive Technologies Related to Assistive Environments Conference, 2018. P. 405–408. doi:10.1145/3197768.3203178.

19. Nomura T., Kanda T., Suzuki T., Kato K. Prediction of Human Behavior in Human–Robot Interaction Using Psychological Scales for Anxiety and Negative Attitudes Toward Robots. IEEE Transactions on robotics. 2008. V. 24. № 2. P. 442–451.

20. Sheridan T.B. Human–Robot Interaction: Status and Challenges. Human Factors. 2016. V. 58. № 4. P. 525–532. doi:10.1177/0018720816644364

21. Xia Y., Letendre G. Robots for Future Classrooms: A Cross-Cultural Validation Study of Negative Attitudes Toward Robots Scale in the U.S. Context. International Journal of Social Robotics. 2021. V. 13. №4. P. 703–714. https://doi.org/10.1007/s12369-020-00669-2.

Comments

No posts found

Write a review
Translate