Roboter werden zunehmend als Interaktionspartner mit Menschen eingesetzt, wobei soziale Roboter so konzipiert sind, dass sie den erwarteten Verhaltensnormen bei der Auseinandersetzung mit Menschen folgen und mit unterschiedlichen Stimmen und sogar Akzenten verfügbar sind. Einige Studien deuten darauf hin, dass Menschen es vorziehen, dass Roboter im Dialekt des Benutzers zu sprechen.
Kühne et al. (2024) untersuchten in einer Studie die Auswirkungen des Berliner Dialekts auf die wahrgenommene Vertrauenswürdigkeit und Kompetenz eines Roboters. Deutsche Muttersprachler sahen sich ein Online-Video mit einem NAO-Roboter, der entweder im Berliner Dialekt oder in Standarddeutsch sprach, und bewerteten seine Vertrauenswürdigkeit und Kompetenz. Dabei zeigte sich ein positiver Zusammenhang zwischen den selbst berichteten Berliner Dialektkenntnissen und Vertrauenswürdigkeit des im Dialekt-sprechenden Roboters. Bei der Analyse der demografischen Faktoren gab es einen positiven Zusammenhang zwischen den Dialektkenntnissen der Teilnehmer, der Dialektleistung und deren Bewertung der Kompetenz des Roboters für den Standard-Deutschsprachigen Roboter. Auch das Alter der Teilnehmer, das Geschlecht, die Aufenthaltsdauer in Berlin beeinflussten die Bewertungen, d. h., die Kompetenz des Roboters kann seine Vertrauenswürdigkeit positiv voraussagen. Menschen neigten offenbar dazu, Roboter zu bevorzugen, die ihnen irgendwie ähnlich sind.
Literatur
Kühne, Katharina, Herbold, Erika, Bendel, Oliver, Zhou, Yuefang & Fischer, Martin H. (2024). “Ick bin een Berlina”: dialect proficiency impacts a robot’s trustworthiness and competence evaluation. Frontiers in Robotics and AI, 10, doi:10.3389/frobt.2023.1241519.
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