Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2023 conference-paper

Low-Effort, Unqualified, and Malicious User Behaviors in Online Human-Robot Interaction Studies

1Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
1Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

This work was motivated by a previous study that saw unintended behaviors from some participants in online survey interactions. We conducted a post-hoc analysis of the study's participant data, including an analytical retrospective of effectiveness of reactive process changes, qualitative analyses of user behaviors, and a quantitative analysis of user responses. We defined novel user types of Low-Effort, Malicious, and Unqualified for this survey data and discussed general study design recommendations to proactively identify and discourage these user types, such as participant identity verification and communication of expected effort. We also suggested directions for future work to further investigate these user behaviors, especially in contextual domain frameworks. Analyses and discussions were conducted in the context of human-robotics interaction and adolescent users, generalizable to user research studies in human-computer interaction, in the hopes of standardizing study design discourse and improving user research data quality in these underexplored areas.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Low-Effort, Unqualified, and Malicious User Behaviors in Online Human-Robot Interaction Studies
Date Crossref
26/10/2023
Éditeur
ACM
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Social Robot Interaction and HRIUser Authentication and Security SystemsAdvanced Malware Detection Techniques

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.