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].

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.

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].

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].

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].

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].

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.

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].

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].

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.

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).

МЕТОДИКА

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).

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.

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.

Для исследования конвергентной валидности использовалась краткая версия опросника большой пятерки в адаптации Т.В. Корниловой [8].

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.

РЕЗУЛЬТАТЫ

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

Таблица 1. Факторная структура русскоязычной версии NARS.

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].

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.

Таким образом были получены три фактора, которые описывают различные аспекты негативного отношения к роботам: аспекты взаимодействия, социальное влияние и эмоциональный компонент.

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].

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.

Рис. Модель опросника на основании конфирматорного факторного анализа с применением парселов.

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).

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.

Интеркорреляции шкал NARS были получены при помощи коэффициента корреляции Пирсона. Результаты применения критерия отражены в табл. 2.

Таблица 2. Корреляции факторов в русскоязычной модели NARS

Между всеми факторами присутствует взаимосвязь, отражающая направленность шкал на один психологический конструкт – негативное отношение к роботам.

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

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.

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

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.

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.).

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”.

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.

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.

ОГРАНИЧЕНИЯ

Данные получены на выборке лиц с медицинским образованием (студенты и врачи), необходимо исследовать вопросы возможностей применения данной методики для лиц без медицинского образования.

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].

ВЫВОДЫ

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.

ПРИЛОЖЕНИЕ

ШКАЛА НЕГАТИВНОГО ОТНОШЕНИЯ К РОБОТАМ

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».