具有文化敏感性的人机交互：Pepper 机器人案例研究
在当前技术浪潮下，人们会在日常生活中与社交机器人进行更多互动。然而，为了使互动有效，人们必须信任机器人。而一个能够理解人类期望、识别情感并相应地独立行动的机器人才是具有文化胜任力的社交机器人。
与世界上其他国家一样，非洲同样需要机器人技术，通过社交机器人和人机交互来支持医疗、教育、服务等各个行业和部门。因此，理解并将文化敏感性纳入人机交互对于在不同文化环境中培养信任和促进社交机器人的采用至关重要，这一过程中，需要根据非洲的社会文化背景，构建反映语言、非语言和空间线索的人机交互行为模式。
研究过程
非洲是一个多元化的大陆，大约有1,500到2,000种官方认可的语言，由3,000个民族使用。该研究对来自非洲8个国家（贝宁、布隆迪、埃塞俄比亚、加纳、肯尼亚、尼日利亚、卢旺达和冈比亚）的人士进行了初步调查，参与者年龄在20至25岁之间，最初调查重点在卢旺达和南非上。
非洲文化知识样本
人机交互的软件交互原语
为了确保社交机器人能够进行符合非洲社会文化规范的可预测、有效的互动，研究人员将它们嵌入到可重构和可重复使用的交互原语中。根据概述场景，研究人员确定了几个软件交互原语及其相应的参数。每个软件交互原语都是一个函数，它有一组不同的参数，例如鞠躬(角度、速度)。软件交互原语分为四类：标志性手势、指示手势、视线、姿势。
具体软件交互原语
系统架构
系统架构
交互流程有两个主要子系统和两个外部知识库。这两个子系统分别是机器人感知与解释子系统和机器人行为子系统。机器人感知与解释子系统包括两个部分:（1）传感与分析（2）事件检测与分类。
传感与分析子系统负责检测和定位人、脸、眼睛、凝视方向、手、声音和机器人本身（使机器人能够在其环境中导航）。事件检测与分类子系统负责检测和分类机器人环境中的事件，包括交互伙伴的语音、手势、接近、参与和撤退事件，以及相互注视。
机器人行为子系统包括四个部分：反应性行为、注意、互动管理器以及表达与驱动。
两个外部知识库是非洲文化知识库，该知识库描述了 Pepper 机器人与人类之间的社交互动。互动管理器组件则使用此非洲文化知识库将其转换为必要的文化敏感性机器人行为。
实验室演示
文化敏感性的人机交互所需的系统架构和组件已经完成，并将其用于 Pepper 机器人文化敏感性测试的实验室中。虽然该系统仍在开发中，但已经在 Pepper 机器人上生成并测试了三种具有文化敏感性的行为：欢迎、问候和展示手势。
(a)显示了一个问候手势。Pepper 机器人张开双手手掌，微微倾斜头部，以示尊重。
在 (b)中，Pepper 伸出右手，将左臂向后移动，躯干和头轻微弯曲以示尊重。
在 (c)和 (d)中，Pepper 呈现展示行为。首先，Pepper 进行眼神交流，邀请互动伙伴参加 Pepper 正在展示的内容（c）；其次，Pepper 和用户共同关注（d），以表示对 Pepper 正在展示的内容有兴趣。
研究结论
研究结果显示，大多数参与者认为 Pepper 机器人富有同情心、善于交际、有能力、可靠，这与研究人员对文化敏感型机器人行为的积极评价的期望是一致的。
在文化多元的当下，社会文化因素在实现人工智能和机器人技术潜力所需的信任和接受方面发挥着重要作用，因此，具有文化敏感性的人机交互对于无论是在非洲还是世界范围内应用社交机器人都至关重要。