机器人已被应用到工业、家庭、医院、教育和娱乐等不同领域(Feil-Seifer & Matarić,2011)，其外表能够影响着用户的喜好和接受程度(Katz & Halpern, 2014)，好的外观可以促进人机交互程度(Złotowski,2015)。传统对于外形偏好形成的研究多采用问卷或访谈的方法，易受主观偏差的影响(Hwang et al.,2013)。
为了更客观的了解用户如何形成对人形机器人外观的偏好，可以采用脑电技术中的ERP和频谱扰动的方法来探索用户对人形机器人偏好形成背后的神经动力学机制，并为设计者提供一种客观评估用户偏好的方法(Guo,Li & Duffy, 2022)。
招募33名在校大学生(男：16， 女：17)，平均年龄范围19-25岁(平均年龄=21.67，SD=1.797)。
邀请了三位精通机器人和人体工程学研究的博士生收集人形机器人的外观图片。随后招募10 名参与者以7分制对这些机器人的外观偏好进行评分，最终将得分排名前十名和后十名的人形机器人分为首选(Preferred)和非首选(Non-Preferred)两类如图1。
电脑屏幕上随机呈现首选与非首选两类人形机器人图片，要求参与者通过按键的方式判断他们是否喜欢所呈现的人形机器人图片，具体过程如图2，在此过程中记录被试的脑电情况。
1.重复测量方差分析结果发现，用户对人形机器人外观的偏好对枕区O1的N1分量有显著影响，偏好的外观比非偏好的外观诱发更大的负振幅，如图3。
2. 用户对人形机器人外观的偏好对额叶区域F3的P2分量和LPP分量有显著影响。首选外观诱发的 P2 与LPP振幅大于非首选外观，如图4。
众所周知，N1与知觉加工中注意资源的分配有关，可以揭示偏好形成中内在的注意力分配，偏好外观的物理特性可以吸引使用者并产生内在的积极影响，这种积极影响可以在早期阶段引起更多关注，并增强N1成分的负偏转。
P2 与刺激物理特性的快速检测有关，首选的机器人由于其具有更吸引人的外在物理特征，因此会对用户偏好的形成起到积极影响并驱动自动化的功能检测，在该检测中捕获了更多注意力资源。
LPP 与注意力资源的持续分配有关并受到自上而下的调节，当参与者评估人形机器人外观并判断他们的偏好时， 会通过自上而下的调节，将更多的注意力分配到首选人形机器人外在物理特性所带来的积极影响上并产生更大的LPP振幅。
在早期阶段，首选人形机器人外观比非首选外观更能引起枕区N1、额区P2的脑电振幅变化。在后期阶段，首选的人形机器人外观比非首选外观在额区引发了更大的LPP。这表明，用户对人形机器人外观偏好的形成具有独特的神经动力学双阶段。脑电技术中的ERP研究可以为设计人员提供一种客观的方法来评估用户对人形机器人外观的偏好。
Feil-Seifer, D., & Matarić, M. J. (2011). Socially assistive robotics. IEEE Robotics & Automation Magazine, 18(1), 24-31. doi: 10.1109/MRA.2010.940150.
Katz, J. E., and D. Halpern. 2014. “Attitudes Towards Robots Suitability for Various Jobs as Affected Robot Appearance.” Behaviour & Information Technology 33 (9): 941–953. doi:https://doi.org/10.1080/0144929x.2013.783115
Złotowski, J., D. Proudfoot, K. Yogeeswaran, and C. Bartneck. 2015. “Anthropomorphism: Opportunities and Challenges in Human–Robot Interaction.” International Journal of Social Robotics 7 (3): 347–360. doi:https://doi.org/10.1007/s12369-014-0267-6
Hwang, J., T. Park, and W. Hwang. 2013. “The Effects of Overall Robot Shape on the Emotions Invoked in Users and the Perceived Personalities of Robot.” Applied Ergonomics 44 (3): 459–471. doi:https://doi.org/10.1016/j.apergo.2012.10.010
Fu Guo, Mingming Li, Jiahao Chen & Vincent G. Duffy (2022) Evaluating users’ preference for the appearance of humanoid robots via event-related potentials and spectral perturbations, Behaviour & Information Technology, 41:7, 1381-1397, DOI: 10.1080/0144929X.2021.1876763
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