I detta dokument introducerar vi ett nytt dataset, datasetet Multimodal Human-Human-Robot-interactions (MHHRI), vars syfte är att studera personlighet samtidigt i människa-människa-interaktioner (HHI) och människa-robotinteraktioner (HRI) och dess relation till engagemang. Multimodala data samlades in under en kontrollerad interaktionsstudie där dyadiska interaktioner mellan två mänskliga deltagare och triadiska interaktioner mellan två mänskliga deltagare och en robot ägde rum med interagerande som ställde en uppsättning personliga frågor till varandra. Interaktioner spelades in med hjälp av två statiska och två dynamiska kameror samt två biosensorer, och metadata samlades in genom att deltagarna fyllde i två typer av frågeformulär, för att bedöma sina egna personlighetsdrag och deras upplevda engagemang med sina partners (självetiketter) och för att bedöma personlighetsdrag hos de andra deltagare som deltog i studien (kännedomsetiketter). Som ett bevis på konceptet presenterar vi baslinjeresultat för personlighets- och engagemangsklassificering. Våra resultat visar att (i) trender i personlighetsklassificeringens prestanda förblir desamma med avseende på jaget och bekantskapsetiketterna i HHI- och HRI-inställningarna; (ii) för extroversion ger bekantskapsetiketterna bättre resultat jämfört med självetiketterna; (iii) i allmänhet ger multimodalitet bättre prestanda för klassificeringen av personlighetsdrag.
REF undersökte den individuella personligheten och engagemanget i dyadiska interaktioner och interaktioner mellan människa och robot.
Multimodal Human-Human-Robot Interactions (MHHRI) Dataset for Studying Personality and Engagement
{'venue': 'IEEE Transactions on Affective Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Affective Computing', 'mag_field_of_study': ['Psychology']}