家庭用ロボット/プライバシー2026/2/1arXiv:2602.16975

「ペットみたいだけど、データは集めないで」：複数人世帯における家庭用ロボットのプライバシー設計選好

"It's like a pet...but my pet doesn't collect data about me": Multi-person Households' Privacy Design Preferences for Household Robots

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15世帯との参加型デザインセッションを通じて、家庭用ロボットに対するプライバシー懸念と望ましい設計を調査し、データ管理権限や通知システムなど実用的な設計提言をまとめた。

詳しい要約

1. どんなもの？

- 家庭用ロボットの普及に伴い、プライバシーリスクが懸念されている。 - 本研究は、多人数世帯におけるプライバシー設計の好みを明らかにすることを目的とする。 - 15世帯を対象に、対面式の参加型デザインセッションを実施。 - 参加者は、ロボットやメーカーがデータプライバシーを尊重せず、マルチユーザー環境で個人データを危険にさらすと信頼していないことが判明。 - その結果、データに対する権限、アクセス可能な制御と通知システム、各ユーザーのニーズに合わせたカスタマイズ可能な設計を求めた。 - これらの知見を、ロボットメーカーと開発者向けの実行可能な設計推奨事項にまとめた。

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 先行研究は家庭用ロボットに対するプライバシー懸念を探求してきたが、好ましいプライバシー設計や緩和策に関する文献は限られている。 - 既存文献は、プライバシー設計と家庭用ロボットに対するマルチユーザーの視点を考慮していない。 - 本研究は、多人数世帯の視点を取り入れ、プライバシー設計の好みを明らかにした点で新規性がある。

3. 技術・手法の肝は？

- 15世帯を対象に、対面式の参加型デザインセッションを実施。 - 参加者の懸念と期待に基づき、プライバシーに配慮した家庭用ロボットを設計する方法を探求。 - 具体的な設計手法や技術的詳細は要旨からは不明。

4. どうやって有効だと検証した？

- 15世帯との参加型デザインセッションを通じて、参加者の懸念と設計を収集。 - 得られた知見を設計推奨事項に統合。 - 有効性の検証方法の詳細は要旨からは不明。

5. 議論はある？

- 参加者はロボットやメーカーがデータプライバシーを尊重せず、マルチユーザー環境で個人データを危険にさらすと信頼していない。 - データに対する権限、アクセス可能な制御と通知システム、カスタマイズ可能な設計を求めた。 - これらの懸念に基づく設計推奨事項を提示。 - 議論の詳細や限界は要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は？

- 要旨で参照/比較されている研究は明示されていない。 - 同分野の定番として、家庭用ロボットのプライバシーに関する研究（例: privacy in human-robot interaction, multi-user privacy）が挙げられる。

※ 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: Jennica Li, Shirley Zhang, Dakota Sullivan, Bengisu Cagiltay, Heather Kirkorian, Bilge Mutlu, Kassem Fawaz

分類: cs.HC, cs.RO

原文アブストラクト

Household robots boasting mobility, more sophisticated sensors, and powerful processing models have become increasingly prevalent in the commercial market. However, these features may expose users to unwanted privacy risks, including unsolicited data collection and unauthorized data sharing. While security and privacy researchers thus far have explored people's privacy concerns around household robots, literature investigating people's preferred privacy designs and mitigation strategies is still limited. Additionally, the existing literature has not yet accounted for multi-user perspectives on privacy design and household robots. We aimed to fill this gap by conducting in-person participatory design sessions with 15 households to explore how they would design a privacy-aware household robot based on their concerns and expectations. We found that participants did not trust that robots, or their respective manufacturers, would respect the data privacy of household members or operate in a multi-user ecosystem without jeopardizing users' personal data. Based on these concerns, they generated designs that gave them authority over their data, contained accessible controls and notification systems, and could be customized and tailored to suit the needs and preferences of each user over time. We synthesize our findings into actionable design recommendations for robot manufacturers and developers.

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