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HRI/プライバシーarXiv:2509.04358

ロボット支援ウェルビーイングコーチングにおけるプライバシー認識:情報透明性、ユーザー制御、自発性の役割の検討

Privacy Perceptions in Robot-Assisted Well-Being Coaching: Examining the Roles of Information Transparency, User Control, and Proactivity

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ウェルビーイングコーチングを行うソーシャルロボットについて、情報使用の透明性・ユーザー制御・自発的行動がプライバシー認識に与える影響をオンライン調査(N=200)で検証し、ユーザー制御が最も重要であることを示した。

詳しい要約

1. どんなもの?

- 社会的ロボットによる well-being coaching における利用者の privacy 知覚を扱う研究 - 特に sensitive information を扱う coaching 相互作用に着目 - 3つの要因を体系的に検討 - information transparency(情報利用の透明性) - specific user control(ロボットによる情報利用への具体的制御) - robot's behavioral approach(proactive か on-demand か) - online study(N = 200)で検証した実証研究

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 社会的ロボットが well-being coaching で sensitive information を扱うにもかかわらず、privacy 知覚を形成する要因はほとんど知られていなかった - 先行研究と比べてどこがすごいかは要旨からは不明 - transparency・user control・proactivity の3要因を同時に操作して比較した点が本研究の特徴として記述されている

3. 技術・手法の肝は?

- online study(N = 200)による実験的検討 - 実験条件として user control を提供する条件を設定 - その条件は perceived privacy appropriateness と trust で有意に高い評価 - 比較対象として transparency と proactivity の効果を検討 - 両者の privacy appropriateness 知覚への効果は低く、有意差なし - 具体的な実験デザインや測定尺度の詳細は要旨からは不明

4. どうやって有効だと検証した?

- online study(N = 200)で3要因の効果を比較 - user control を提供した条件が perceived privacy appropriateness と trust で有意に高い評価 - transparency と proactivity は privacy appropriateness 知覚への効果が低く、有意な影響は見られなかった - 統計手法や効果量などの詳細は要旨からは不明

5. 議論はある?

- 利用者は personal data への一般的アクセスを許しても、セッション中の情報の解釈・共有を明示的に制御できることを追加的に期待する - 単に情報を提示すること(transparency)や proactive な共有だけでは不十分で、user control が伴わなければ効果が乏しい - 社会的ロボットが人間と並んでより proactive な役割を担う場合に、利用者が情報処理・共有を管理できる仕組みのさらなる研究が必要と論じている

6. 次に読むべき論文は?

- 要旨で参照・比較されている個別研究は明示されていない - 同分野の関連手法として、社会的ロボットにおける privacy 研究、human-robot interaction における transparency 研究、user control 設計に関する研究を次に読む候補として挙げる

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Atikkhan Faridkhan Nilgar, Manuel Dietrich, Kristof Van Laerhoven

分類: cs.HC, cs.RO

原文アブストラクト

Social robots are increasingly recognized as valuable supporters in the field of well-being coaching. They can function as independent coaches or provide support alongside human coaches, and healthcare professionals. In coaching interactions, these robots often handle sensitive information shared by users, making privacy a relevant issue. Despite this, little is known about the factors that shape users' privacy perceptions. This research aims to examine three key factors systematically: (1) the transparency about information usage, (2) the level of specific user control over how the robot uses their information, and (3) the robot's behavioral approach - whether it acts proactively or only responds on demand. Our results from an online study (N = 200) show that even when users grant the robot general access to personal data, they additionally expect the ability to explicitly control how that information is interpreted and shared during sessions. Experimental conditions that provided such control received significantly higher ratings for perceived privacy appropriateness and trust. Compared to user control, the effects of transparency and proactivity on privacy appropriateness perception were low, and we found no significant impact. The results suggest that merely informing users or proactive sharing is insufficient without accompanying user control. These insights underscore the need for further research on mechanisms that allow users to manage robots' information processing and sharing, especially when social robots take on more proactive roles alongside humans.

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