メディア方程式

メディア方程式とは、人々がコンピュータやその他のメディアに人間の特徴を当てはめ、それらを実際の社会的行為者であるかのように扱う傾向があると主張する一般的なコミュニケーション理論です。 [ 1 ]この現象がこれらのメディアを体験する人々に与える影響はしばしば深刻であり、人々は予期せぬ行動をとったり、これらの体験に反応したりしますが、そのほとんどは彼らが全く気づいていません。[ 2 ]

この理論はもともとスタンフォード大学のクリフォード・ナスとバイロン・リーブスの研究に基づいており、人々はメディアから受け取る合図に応じて、他の人と同じように（礼儀正しく、協力的で、攻撃性、ユーモア、専門知識、性別などの性格特性を当てはめるなど）、あるいは物理的世界の場所や現象と同じようにメディアに反応する傾向があると説明しています。[ 2 ]心理学、社会科学、その他の分野の研究から生まれた数多くの研究は、この種の反応は自動的で不可避であり、人々が認識しているよりも頻繁に起こることを示しています。リーブスとナス（1996）は、「個人とコンピューター、テレビ、新しいメディアとのやり取りは、実生活でのやり取りと同じように、基本的に社会的で自然なものである」と主張しています（p.5）。[ 2 ]

メディア方程式テスト（1996年）

リーブスとナスは、テスト前に2つのルールを確立した。コンピュータがユーザーに自身について質問した場合、ユーザーは別のコンピュータが同じ質問をした場合よりも肯定的な回答をする、というものである。彼らは、ユーザーがテストを受けた後に同じコンピュータでアンケートに答えた場合、回答のばらつきが少なくなると予想した。彼らは、コンピュータは人間ではないものの、社会的な反応を実行できることを確認したかったのだ。独立変数はコンピュータ（テストには2台）、従属変数は評価回答、そして対照群は紙とペンによるアンケートであった。[ 2 ]

リーブスとナスは22人の参加者を対象に実験を計画し、コンピューターを使ってアメリカのポップカルチャーに関するランダムな事実を学習させるように指示しました。セッションの最後に、参加者には使用したコンピューターの評価を求めました。参加者は、そのコンピューターについてどう感じたか、そしてどの程度の性能だったかをリーブスとナスに伝えなければなりませんでした。各セッションでは20の事実が提示され、参加者は提示された事実について「よく知っている、ある程度知っている、またはほとんど知らない」のいずれかで回答しました。セッション終了後、参加者は提示された資料についてテストを受け、どの質問に正答し、どの質問に誤答したかを報告されました。すると、コンピューター1号は自身のパフォーマンスについて、「良い仕事をした」と常に述べました。

参加者は2つのグループに分かれ、コンピュータのパフォーマンスを評価しました。参加者は約20個の形容詞からパフォーマンスを説明するよう求められました。参加者の半数は、自身のパフォーマンスを褒めたコンピュータ1の評価を担当しました。残りの半数は、部屋の反対側にある別のコンピュータで、コンピュータ1のパフォーマンスを評価しました。[ 2 ]

結論として、コンピュータ #1 でテストした後にコンピュータ #1 で行った評価では、セッションについての肯定的な反応がはるかに多く得られました。コンピュータ #1 でテストした後に別のコンピュータで完了した評価では、セッションについての否定的な反応がより多様で多く得られました。コントロールであるペンと紙のアンケートでは、評価はコンピュータ #2 で行われた評価と同様の結果になりました。参加者は、別のコンピュータまたはペンと紙のアンケートでコンピュータ #1 で完了したセッションについて尋ねられた場合、正直であることに抵抗を感じませんでした。これは、参加者がコンピュータ #1 の背後で話しているかのようであり、コンピュータ #1 に対しては正直ではありませんが、第三者の評価者にはより正直に表現しています。Reeves と Nass は、参加者がテスト中に自動的な社会的反応を示したことを発見しました。[ 2 ]

リーブスとナスは、人間と社会のテーマをより明確にするために、両方のコンピュータに音声スピーカーを追加し、音声で情報を伝えてテストを再度実施した。テストの結果はほぼ一致した。彼らは、人間は言語的シナリオとテキスト的シナリオの両方においてコンピュータに対して礼儀正しく接すると結論付けた。被験者は、コンピュータに対して社会的に反応するために、それほど多くの手がかりを必要としなかった。この実験は、社会的ルールがメディアにも適用可能であり、コンピュータが社会的なイニシエーターになり得るという仮説を裏付けている。被験者はコンピュータに対して意図的に礼儀正しく接していたことを否定したが、結果は異なることを示唆している。[ 2 ]

命題

メディア方程式は研究から導き出された8つの命題に基づいています。 [ 2 ]

  1. 誰もがメディアに対して社会的かつ自然に反応します。メディアの方程式は、経験、教育レベル、年齢、技術熟練度、文化に関係なく、すべての人に当てはまります。
  2. メディアは相違点よりも類似点が多い― 心理学的に言えば、コンピューターとテレビはそれほど違いがなく、高度な技術はよりシンプルな技術と驚くほど類似している。リーブスとナス（1996）が述べているように、「社会的かつ自然な反応は、メディア自体からではなく、人々から生まれる」（p. 252）。言い換えれば、メディアが人々の反応を特定の形に変えるわけではない。
  3. メディアの方程式は自動的である– メディアの方程式は反応が「社会的かつ自然」であると想定しているため、これらの反応は意識的な努力なしに自動的に発生します。これは最小限の促しで発生する可能性があります。
  4. メディア方程式は様々な反応を特徴づけます。メディア方程式は、メディアを最も受動的に利用する場合にも適用されます。どのような種類のメディアを利用する場合でも、人はメディアに個性を与えたり、特別な注意を払ったり、あるいはその個性を評価したりする傾向があります。
  5. 真実であるものよりも、真実に見えるものの方が重要です。現実の認識は、実際の客観的な現実よりもはるかに影響力があります。人はコンピューターがワイヤーとプロセッサでできた箱だと知りながらも、それに人格を与えることができます。覚えておくべき重要な点は、これらの反応は人間であること、そしてコミュニケーションに参加することの一部に過ぎないということです。
  6. 人々は目の前にあるものに反応する― メディアは世界の象徴的なバージョンを提供しているに過ぎないことを知りながらも、人々はメディアが伝えるものに、あたかも現実のものであり、目の前にあるもののように反応する傾向がある。多くの場合、人々はメッセージの発信者の本来の意図を理解しようとすることよりも、受け取ったヒントやメッセージの解釈に関心を寄せている。
  7. 人はシンプルさを好む― シンプルさを求め、複雑さを軽減したいという欲求は、人間が生まれながらに持っているものです。人はシンプルなものに安心感を覚えます。シンプルさは、人々の安心感を高める予測可能性のレベルを示しています。
  8. 社会的かつ自然なものは簡単― メディアとインタラクションする際、ReevesとNass（1996）は、「人々は自然に身につくもの、つまり社会的な人間関係のルールや現実世界での生き方を生き抜くためのルールを活用できるべきだ」と主張しています（p. 255）。人々は既に自然界でどのように振る舞うべきか（礼儀正しく振る舞う、扱いにくい人とどう接するか）を知っているので、デザイナーは新しいメディアをデザインする際に、こうした反応や現象を考慮に入れるべきです。

説明

ナスとリーブスによると、メディアに社会的役割、感情、および人間の性質を割り当てることは人間の生来の反応であり、「擬人化、代理としてのコンピュータ、および無心」の3つの説明が提案されている。[ 1 ]擬人化は、技術的な存在に人間の資質を認識することを示唆する。代理としてのコンピュータは、コンピュータが人間のプログラマーの応答を単に表しているため、私たちがコンピュータを人間として見るということである。無心とは、私たち人間が「人間のような合図」に無意識のうちに自動的に反応または応答する方法を指す。[ 1 ]ジョンソンとガードナーは、メディア方程式理論の説明の1つとして無心性をテストし、コンピューターと対話するときに異なる気分が参加者のステレオタイプ傾向に影響を与えるかどうかを調査した。[ 3 ]参加者は、ポジティブまたはネガティブな気分のいずれかを操作したチュートリアルを見るように求められ、その後、チュートリアルでは男性または女性の声が使用されました。結果は、ポジティブな気分の女性参加者はネガティブな気分の女性参加者よりも、コンピュータをジェンダーステレオタイプ化する傾向が強いことを示した。[ 3 ]しかし、男性参加者ではそのようなパターンは見られなかった。とはいえ、女性参加者におけるこの発見は、人々がマインドレス状態にあるときにマインドレスネスが発生する可能性が高いことを示している。ジョンソンとガードナーによれば、第一に、幸せな気分の人は環境を処理するために認知努力をする必要性を感じない可能性がある。第二に、人々は幸せな気分のときは、認知努力をすることで良い気分を維持または高めることができる場合を除いて、認知努力を避ける傾向がある。第三に、ネガティブな効果は環境に脅威があり、より体系的な処理が必要になる可能性があることを示唆するが、ポジティブな効果は環境が安全である可能性があり、認知努力を拡大する必要がないことを示唆する。[ 3 ]

一方、別の研究では、認知評価がメディア方程式の効果に影響を与える可能性があることが示唆されました。この研究では、45名の大学生を対象に、サイバーボール・パラダイムによって引き起こされる人間の基本的欲求への脅威のレベルと、その後の現実世界での行動を検証しました。参加者は、アバターとサイバーボールをプレーする条件と、エージェントとボールをプレーする条件の2つに分けられました。どちらのグループも、グループ排除後には人間の基本的欲求の満足度が低下しました。しかしその後、アバター条件の参加者は、エージェント条件の参加者よりも、排除によって悲しみを感じ、参加によって自信が増したと報告しました。現実世界での社会行動テストでは、排除条件の参加者全員が、近接ミックステストにおいてより広い座席スペースを確保し、ペンを拾うのを手伝うのに長い時間を費やしました。特に、アバターによって排除された参加者は、援助行動を行うのに有意に長い時間がかかりました。これは、メディア方程式が社会的排除に対する即時の反応には有効である一方、エージェントとアバターの時間的に遅れた感情的・行動的反応には違いがあることを示唆しています。これは、参加者がもはやマインドレス状態ではないためである可能性があります。[ 4 ]

メディア方程式の仮定と結論は、信頼できる社会科学的研究手法を用いた客観的な実証データに基づく厳密な研究課題に基づいています。ReevesとNass（1996）は次のように説明しています。「メディアについて学ぶための私たちの戦略は、図書館の社会科学セクションに行き、人間同士の相互作用に関する理論と実験を探し、それから借りる…ペンを取り出して、『人間』または『環境』を消し、メディアに置き換えるというものでした。これを実行したところ、すべての予測と実験から、人々のメディアへの反応は根本的に社会的かつ自然なものであるというメディア方程式が導き出されました」（p. 251）。メディア方程式を裏付ける実証データは徹底的かつ広範です。研究では、マナー、性格、感情、社会的役割、形式など、メディアとのコミュニケーションにおける様々な特性が検証されています。以下は、メディア方程式を裏付ける興味深い発見のいくつかについて解説します。

礼儀正しさ

礼儀正しさは、研究者が人間とコンピュータのインタラクションを研究するために使用してきた尺度の一つです。ほとんどの対人関係において、礼儀正しさは自動的な反応です。人が自分について質問されると、ほとんどの人は、相手の気持ちを傷つけないように、たとえ不誠実な答えであっても肯定的な答えをします。人間とコンピュータのインタラクションでこの考えをテストするために、研究者は、参加者がコンピュータを使って個別指導の演習を行う実験を設計しました。[ 5 ]コンピュータは、参加者にアメリカ文化に関する事実を提供し、次に補足情報を提供します。次に、コンピュータは参加者に、学習した内容を評価するためのテストを受けるように促します。テストを完了した後、参加者はコンピュータのパフォーマンスを評価するように求められました。参加者は、鉛筆と紙による評価、別のコンピュータでの評価、同じコンピュータでの評価の3つの条件のいずれかに割り当てられました。結果は、同じコンピュータを評価するように求められた参加者が、他の2つの条件よりもコンピュータに肯定的なフィードバックを与えたことを示しています。この実験の詳細については、Nass、Moon、Carney（1999）を参照してください。[ 6 ]

ネガティブ

心理学には、快楽非対称の法則があり、良い評価と悪い評価は重要だが同じではない、というものです。つまり、ネガティブな経験が支配的になる傾向があるということです。言い換えれば、人々はポジティブな経験よりもネガティブなことにこだわる傾向があります。[ 2 ]ネガティブな状況への反応は自動的であり、ポジティブな経験よりもプロセスへの注意をより必要とします。ネガティブな情報の処理に多くのリソースを割り当てると、ポジティブな情報の処理に利用できるリソースが奪われ、その結果、ネガティブな出来事に先立つ出来事を思い出す能力が阻害されます。メディア方程式は、人々がメディアでネガティブな経験に遭遇したときに同様の経験をすることを示唆しています。「ネガティブな画像は、遡及的に、それ以前の資料の記憶を抑制する一方で、それ以降の資料の記憶を積極的に強化する」という考えを検証する研究が行われました（Newhagen & Reeves, 1992, p. 25）。言い換えれば、ニュースでネガティブな画像を見ると、そのネガティブな資料を見る直前に得た情報を思い出せなくなるのでしょうか？そして逆に、ネガティブな資料を見た直後に得た情報はよりよく覚えているのでしょうか？

この研究[ 7 ]では、研究者らは同じニュース記事の2つのバージョンを作成した。1つは説得力のあるネガティブな画像を含むバージョン、もう1つは含まないバージョンである。参加者は20分のニュース動画（参加者の半数はネガティブな画像を見、もう半数は見なかった）と追加の10分の動画を見るよう求められた。参加者には、後でテストがあるので注意を払うように指示された。6～7週間後に追跡調査が送られ、ニュース動画の記憶と想起を測定した。結果は、人々はネガティブな出来事の後に続く情報をよりよく覚えているという考えを裏付けている。ネガティブな画像を見た回答者は、ネガティブな画像の前の部分よりもニュースの後半部分をよりよく覚えていた。この研究の知見は、媒介された経験は自然な経験と同じであるというメディア方程式の仮説をさらに裏付けている。

この研究のより詳しい情報については、ニューハーゲン＆リーブス（1992）を参照してください。[ 7 ]

チームメイト

心理学では、チームの一員であることは、チームメンバーの態度や行動に直接的な影響を与えることが実証されています。チームメンバーは、チーム外の人よりも、お互いに似ていると感じます。チームの相互作用を定義する主な特性は2つあります。それは、アイデンティティと相互依存性です。グループがチームになるためには、メンバーが互いに同一視し、ある程度の相互依存性を示す必要があります。この2つの特性は、コンピューターがチームメイトになれるかどうかを判断するためにテストされました。

この研究[ 8 ]では、参加者は 2 つの条件のいずれかに割り当てられました。最初の条件では、参加者はコンピュータとペアになり、青チームになります。コンピュータには青いステッカーが貼られ、人間は青いリストバンドを着用して、実際にチームであることを示します。2 番目の条件は青い個人で、人間はコンピュータを使用しますが、チームメイトとは見なされず、コンピュータは単なるリソースと見なされます。タスクは、「砂漠のサバイバル ガイド」アクティビティを完了することであり、参加者は無人島に残された場合に最も重要と思われる項目をランク付けします。人間の参加者は、最初は自分でアクティビティを完了し、次にコンピュータを使用して完了しました (コンピュータと人間の両方が評価されるチームメイトとして、またはコンピュータのみをリソースとして使用)。最後に、参加者は希望する場合、ランク付けを修正できました。この研究の結果は、チームメイトとしてコンピュータと作業した参加者は、個別に作業した人よりも、コンピュータを自分に似たものとして見なし、自分と似たスタイルで作業し、より協力的で友好的であることを示しました。この研究のもう一つの知見は、コンピューターをチームメイトとして共に働いた参加者は、たとえそれがコンピューターであっても、行動を変化させ、グループの理想に従う傾向が強かったことを示しました。この研究は、相互依存意識を育むことがチームへの帰属意識を確立する鍵となるという考えを裏付けています。この研究の詳細については、Nass, Fogg, & Moon, 1996を参照してください。[ 9 ]

マナー、性格、社会的役割

ナス氏とリーブス氏は、人は普段使っているコンピュータに対しては使ったことのないコンピュータよりも丁寧な態度を示すこと、また顔に似たものに性格特性を割り当てる傾向があることを発見した。[ 1 ]例えば、Apple が 2017 年に初めて iPhone X を発表したとき、それは全画面ディスプレイのスマートフォンの全く新しい時代の幕開けとなった。それ以来、多くの人が画面上部の黒いノッチを、似たような外観から「前髪」と呼んでいる。[ 10 ]そのためナス氏とリーブス氏は、私たちは電話、コンピュータ、その他のデバイスに性格特性を割り当てており、Siri がつまらないジョークを言うとイライラすると考えている。またナス氏とリーブス氏によると、私たちはメディアに社会的役割を割り当て、言い換えれば、メディアを人間化しているという。[ 1 ]例えば、テレビは、私たちがどのような個人的特性を割り当てるかによって、友人、先生、味方、敵になることができます。人々は、ニッチなテレビ局で放送される同じコンテンツよりも、NBCのような全国放送のニュースチャンネルで放送される同じコンテンツを高く評価します。[ 1 ]さらに、Siriが男性の声であれば「彼」、女性の声であれば「彼女」と呼ぶことで、テクノロジーに性別の役割を割り当てます。

これらは、メディア方程式を裏付ける数多くの研究のほんの一部に過ぎません。このテーマや過去の研究についてより深く知りたい方は、この記事の最後にある「参考文献」セクションをご覧ください。

メディア方程式と存在感

メディア方程式理論はプレゼンスの研究と密接に関連している。リーはプレゼンス現象の研究では、メディア方程式を「仮想オブジェクトへの民俗物理学モジュールの自動適用」と「人間を刺激する仮想の社会的行為者への民俗心理学モジュールの自動適用」の2つの状況に分類している。 [ 11 ]最初のタイプのメディア方程式については、私たちの考え方は現実世界では大きな物体の方が脅威であると信じるように訓練されているため、人々は仮想環境で大きな物体により注意を払い続けることが研究でわかっている。[ 2 ]特に、参加者は、より大きなテレビ画面上の動きがより速く見え、より大きな動きの感覚を経験し、より大きな興奮と生理的覚醒につながったと報告している。[ 12 ]同様に、人間は自然に周辺視野で世界を見るため、人々は現実環境と同様に視覚的な忠実度の違いに対して大きな許容度を持っていることが研究でわかっている。[ 13 ]最後に、現実生活とは異なり、仮想環境では動く物体が害を及ぼさない場合でも、人々は動く物体により注意を払うことが多い。[ 14 ]

民間心理学は、デジタル社会における存在意義も示しています。例えば、人々はコンピュータとやりとりする際に、相互的な行動を示します。コンピュータが以前に自分を助けてくれた場合、参加者はコンピュータの解像度調整をより積極的に支援しようとします。 [ 15 ]コンピュータが自分の個人情報を開示した場合、人々はコンピュータに個人情報を開示する可能性が高くなります。[ 16 ]このような場合、擬人化モジュールで発達した相互的な行動は、仮想社会エー​​ジェントとの会話に自動的に適用されます。さらに、人々はコンピュータとやりとりしているときでも、社会的なやりとりと同様に、性格特性を判断するための手がかりを見つける傾向があります。[ 17 ]

代替的な説明

メディア等式については、いくつか代わりとなる説明が提案されている。しかし、NassとMoon（2000）[ 18 ]が主張するように、これらの説明はメディア等式を支持する実証的証拠の総体とはならない。1つの説明は、人々がコンピュータに人間の特徴を当てはめるというものであり、これは擬人化としても知られている。NassとMoon（2000）は、「我々の実験の参加者は、成人で、コンピュータに慣れたユーザーであった。説明を聞くと、彼らはコンピュータに対して社会的に反応することは決してないと主張し、実験中に実際に示した特定の行動を激しく否定した」（p.93）と述べて、この主張に反論している。メディア等式に反対する2つ目の主張は、参加者が実際にはコンピュータの背後にいるプログラマーに反応しているというものである。NassとMoon（2000）は、複数のコンピュータを用いた研究では、一般にコンピュータごとにインタラクションに違いが見られることを引用して、この主張に反論している。批評家たちは、スタンフォード大学の研究における実験とアンケートの設計方法が、被験者をテクノロジーと社会的に交流させる傾向を植え付けた可能性があると主張している。ナスとムーン（2000）は、実験は誤解を招くものではないと反論した。実験で使用されたコンピューターはどれもパーソナライズされておらず、コンピューターは自身を「私」と呼んだことはなく、被験者は画面上の簡単なテキストとやり取りした。

グライスの格言

リーブスとナスは、H・ポール・グライスのコミュニケーション格言は、会話の含意がどのように生成されるかに関する最も一般的に受け入れられているルールであり、グライスのルールはメディアの方程式を説明する上で重要な基盤であると説明しています。4つの原則は、質、量、明瞭性、そして関連性から成ります。リーブスとナスはこれらの原則を用いて、コンピュータが社会的な行為者になり得ると彼らが考える理由を説明しました。質とは、会話の中で提示される情報に価値、真実性、重要性がどの程度あるべきかを指します。量とは、対話において話し手が会話を可能な限り有益なものにするために、適切な量の情報を提示すべきかどうかを指します。情報が多すぎても少なすぎても、情報の価値を損なう可能性があります。リーブスとナスは、ソーシャルメディアは量という概念をうまく活用していないと主張しています。彼らは、コンピュータが人間とコミュニケーションを取ろうとする際に、提示する情報が多すぎたり少なすぎたりするため、フラストレーションが生じると考えています。関連性とは、対話に変換される情報の内容を指し、この情報は関連性があり、かつ話題に沿ったものでなければなりません。リーブス氏とナス氏は、ユーザーが関連性を制御できるようコンピューターはカスタマイズ可能であるべきだと主張し、コンピューターがユーザーの希望や目的に応えるのに苦労する様子を観察しました。

リーブスとナスは、グライスの格言はメディアの方程式にとって重要な指針であると主張している。なぜなら、これらのルールの違反は社会的に重要な意味を持つからだ。社会的な交流において、一方がルールに違反すると、もう一方にはそれが注意の欠如、あるいは会話の重要性の軽視と受け取られる可能性がある。言い換えれば、相手は不快感を覚える。これは、ルールに違反した側と会話の価値の双方にとって、マイナスの結果をもたらす。

反対の研究結果

ゲーム内で情報を収集する

3D仮想ゲーム「セカンドライフ」における調査ボットによるデータ収集の有効性を検証した研究において、研究者らはメディア方程式理論を支持する結果と矛盾する結果の両方を発見した。ボットと人間のインタビュー担当者はセカンドライフ内のアバターに近づき、プライベートメッセージのチャットボックスを用いて調査の質問を投げかけた。結果は、ボットと人間のインタビュアーが仮想環境において現実世界の情報を収集することに同等の成功を収めていることを示す。しかし、回答の極性を検証したところ、ボットによって収集された回答のほとんどは中立的であるのに対し、人間によって収集された回答のほとんどは否定的であることが判明した。[ 19 ]

アプリケーションと拡張機能

ロボット工学

ロボットと人間の感情に対する瞳孔反応を調べた研究で、研究者たちは不気味の谷現象とメディア方程式理論を支持する結果を発見した。研究者たちは、40人の参加者が様々な感情を表現しているロボットと人間の顔の写真を見て評価する際の瞳孔の大きさを記録した。ロボットの外見は、漫画のような、あるいは人間に似ていないものから、人間に近いものまで様々である。その後、参加者は、人間との類似性に基づいて、ロボットとの現実の社会的交流を想像できるかどうかを尋ねるアンケートに回答するよう求められた。結果によると、人間に非常に似ていると判断されたロボットは、想像上の社会的交流において成績が悪く、瞳孔拡張が少なく、感情表現の際に識別が難しかった。さらに、様々な感情的状況において、ロボットと人間の刺激の瞳孔拡張パターンは非常に類似しているように見える。したがって、これは生理学的なレンズを通して不気味の谷現象とメディア方程式理論を支持するものである。[ 20 ]

教育

近年、シリアスゲーム、つまり学習のためのゲームが教育分野で人気を集めています。デジタルゲームベース学習は、真剣な目的のためのゲームの有効性を探求しています。学習者は、動的でインタラクティブな視覚化されたゲーム環境に没頭することで、モチベーション、熱意、関与を高めることができます。[ 21 ]メディア方程式理論に基づくと、人々はメディアの相互作用に対して、まるで現実の生活にいるかのように反応します。現実の生活と同様に、シリアスゲームを設計する際には、ゲームインターフェースを豊かにする視覚化が、学習効率を低下させ、認知的負担を増やす気を散らすものになる可能性もあることをプロデューサーは考慮する必要があります。したがって、学習習慣を育みながらユーザーの熱意を刺激するデジタル環境を作成する際には、バランスをとる必要があります。[ 22 ]

健康管理

人間とロボットの医師から伝えられた悪い知らせに対する患者の反応を調べた研究で、研究者らは、参加者がロボットのメッセージを好むことを明らかにしました。研究者らは頻度主義とベイズ統計を用いて、メディア方程式とコンピュータは社会的行為者である（CASA）の妥当性を検証しました。その結果、メディア方程式は成立しませんでした。参加者は、人間による遠隔医療よりも、ヒューマノイドロボットからのメッセージで否定的な結果を受け取ることを好むと報告しました。この選好は、情報そのものに焦点を合わせる感情表現の欠如に起因する可能性があります。[ 23 ]

さらに読む

  • バイロン・リーブス＆クリフォード・ナス著『メディア方程式：人々はコンピュータ、テレビ、そして新しいメディアをいかにして現実の人々や場所のように扱うか』ケンブリッジ大学出版局、1996年。[ 2 ]
  • クリフォード・ナス & コリーナ・イェン – 『ラップトップに嘘をついた男: 機械が教えてくれる人間関係』、カレント/ペンギン: ​​2010 年。

参考文献

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