Образ робота в представлениях будущих врачей

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Исследование посвящено изучению представлений о роботах среди студентов-медиков с позиции технопсихосоциальной модели робота. В рамках данной модели робот представляет собой сложное устройство, включающее технические, социальные и психологические характеристики. Данные характеристики объективно отражаются в перцептивной деятельности людей и могут быть изучены при помощи анализа определений и ассоциаций. Медицинская сфера является специфичной: она высокотехнологична, быстро развивается и интегрирует в себя практически все типы роботов. Динамичность медицинской сферы, расширение социальных и психологических компонентов роботов обуславливают актуальность проведенного исследования. Цель исследования заключается в выделении содержательных характеристик робота в определениях и ассоциациях студентов-медиков (114 человек, возраст: M=20, SD=2.4) на стимульное слово «робот». В качестве основного метода использовался контент-анализ с выделением эмпирических индикаторов технических, социальных и психологических характеристик роботов. Обработка данных также реализована с применением кластерного анализа на основе модели FastText. В результате исследования выявляется, что в представлениях респондентов выраженно присутствует технический компонент роботов (54 % ассоциаций). Также выявляются социальный (23 %) и психологический (11 %) компоненты, но в меньшей степени выраженности. Остальные 12 % ассоциаций составляют категории, которые невозможно классифицировать в русле предлагаемой модели. При помощи кластерного анализа были выделены пять групп представлений – от полностью технических и социальных до гибридных, включающих элементы биоморфизма и «очеловечивания». Результаты работы могут быть использованы для оптимизации процессов разработки и внедрения роботов в повседневность людей. Важной частью работы является использование междисциплинарного подхода. Перспективы работы определяются расширением выборки и диагностического инструментария.

Об авторах

Владислав Антонович Акмаев

Пермский государственный медицинский университет им. ак. Е.А. Вагнера

Автор, ответственный за переписку.
Email: akvladislav@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2584-5566

старший преподаватель кафедры «Психиатрия, наркология и медицинская психология»

Россия, 614000, г. Пермь, ул. Петропавловская, 26

Список литературы

  1. Onnasch L., Roesler E. A taxonomy to structure and analyze human–robot interaction. International Journal of Social Robotics. 2021. Vol. 4 (13). Pp. 833–849.
  2. Baxter P. et al. From characterizing three years of HRI to methodology and reporting recommendations. 2016 11th acm/ieee international conference on human-robot interaction (HRI). IEEE. 2016. Pp. 391–398.
  3. Hoffman G., Zhao X. A primer for conducting experiments in human–robot interaction. ACM Transactions on Human-Robot Interaction (THRI). 2020. Vol. 1 (10). Pp. 1–31.
  4. Stock-Homburg R. Survey of emotions in human–robot interactions: Perspectives from robotic psychology on 20 years of research. International Journal of Social Robotics. 2022. Vol. 2 (14). Pp. 389–411.
  5. Industrial Robots. International Federation of Robotics. https://ifr.org/industrial-robots (Accessed May 15, 2025).
  6. World Robotics – Service Robots. International federation of Robotics. https://ifr.org/wr-service-robots/ (Accessed May 15, 2025).
  7. Мельнов С.Б., Мишаткина Т.В., Айзберг О.Р. «Улучшение человека» и нейроэтика: редактирование генома: опасность стигматизации и расслоения общества // Философия. Журнал высшей школы экономики. – 2020. – № 1 (4). – C. 111–134.
  8. Рамазанов К.К. и др. Сравнительный анализ 10-летних онкологических результатов робот-ассистированной радикальной простатэктомии и радикальной позадилонной простатэктомии. Опыт клиники урологии Московского государственного медико-стоматологического университета им. А.И. Евдокимова // Онкоурология. – 2023. – Т. 19. – №. 1. – С. 61–70.
  9. Устьянцева И.М., Агаджанян В.В. Лабораторная медицина. Трансформация взглядов и новые горизонты в следующем десятилетии XXI века // Политравма. – 2023. – № 2. – С. 6–15.
  10. Дьяченко Е.В., Черников И.Г., Самойленко Н.В. Виртуальный пациент в симуляционном обучении и оценивании коммуникативных навыков общения – коммуникативный робот: фантастика или реальность? // Вузовская педагогика 2021. – 2021. – С. 178–183.
  11. Зильберман Н.Н., Слободская А.В. Восприятие различных типов культурного интерфейса социального робота // Universum: общественные науки. – 2014. – № 10–11 (11). – С. 2.
  12. Bartneck C. et al. Measurement instruments for the anthropomorphism, animacy, likeability, perceived intelligence, and perceived safety of robots. International journal of social robotics. 2009. Vol. 1. Pp. 71–81.
  13. Акмаев В.А. Психометрические показатели и модификация многомерной шкалы отношения к роботам // Вестник Пермского государственного гуманитарно-педагогического университета. Серия № 1. Психологические и педагогические науки. – 2022. – № 1. – С. 154–170.
  14. Акмаев В.А. Психометрические показатели и модификация методики негативного отношения к роботам (NARS) // Психологический журнал. – 2022. – Т. 43. – № 6. – С. 76–84.
  15. Kuo I.H. et al. Age and gender factors in user acceptance of healthcare robots. RO-MAN 2009-The 18th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication. IEEE. 2009. Pp. 214–219.
  16. Nomura T. et al. Prediction of human behavior in human-robot interaction using psychological scales for anxiety and negative attitudes towards robots. IEEE transactions on robotics. 2008. Vol. 24. No. 2. Pp. 442–451.
  17. Backonja U. et al. Comfort and attitudes towards robots among young, middle-aged, and older adults: a cross-sectional study. Journal of Nursing Scholarship. 2018. Vol. 50. No. 6. Pp. 623–633.
  18. Nomura T. et al. Experimental investigation of relationships between anxiety, negative attitudes, and allowable distance of robots. Proceedings of the 2nd IASTED international conference on human computer interaction, Chamonix, France. ACTA Press. 2007. Pp. 13–18.
  19. Акмаев В.А., Корниенко Д.С. Динамика негативного отношения к человекоподобному роботу и тревоги при взаимодействии с ним: экспериментальное исследование // Теоретическая и экспериментальная психология. – 2025. – № 18 (1). – С. 9–16. DOI: https://doi.org/10.11621/TEP-25-01
  20. Kim S.W., Lee Y. The effect of robot programming education on attitudes towards robots. Indian journal of science and technology. 2016. Vol. 9. No. 24. Pp. 1–11.
  21. Esterwood C. et al. A meta-analysis of human personality and robot acceptance in human-robot interaction. Proceedings of the 2021 CHI conference on human factors in computing systems. 2021. Pp. 1–18.
  22. Ivaldi S. et al. Towards engagement models that consider individual factors in HRI: on the relation of extroversion and negative attitude towards robots to gaze and speech during a human–robot assembly task: experiments with the iCub humanoid. International Journal of Social Robotics. 2017. Vol. 9. Pp. 63–86.
  23. Conti D., Commodari E., Buono S. Personality factors and acceptability of socially assistive robotics in teachers with and without specialized training for children with disability. Life Span and Disability. 2017. Vol. 20. No. 2. Pp. 251–272.
  24. Morsunbul U. Human-robot interaction: How do personality traits affect attitudes towards robot? Journal of Human sciences. 2019. Vol. 16. No. 2. Pp. 499–504.
  25. Chien S.Y. et al. Relation between trust attitudes toward automation, Hofstede’s cultural dimensions, and big five personality traits. Proceedings of the human factors and ergonomics society annual meeting. Sage CA: Los Angeles, CA: SAGE Publications, 2016. Vol. 60. No. 1. Pp. 841–845.
  26. Devaraj S., Easley R.F., Crant J.M. Research note – how does personality matter? Relating the five-factor model to technology acceptance and use. Information systems research. 2008. Vol. 19. No. 1. Pp. 93–105.
  27. Müller S.L., Richert A. The big-five personality dimensions and attitudes to-wards robots: A cross-sectional study. Proceedings of the 11th PErvasive technologies related to assistive environments conference. 2018. Pp. 405–408.
  28. Mori M. The uncanny valley: the original essay by Masahiro Mori. Ieee Spectrum. 1970. Vol. 6. No. 1. Pp. 6.
  29. Колонтарев К.Б. и др. История развития роботических технологий в медицине // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Медицинские науки. – 2014. – № 4 (32). – С. 125–140.
  30. Южанин М.А. Социальное восприятие и применение робототехники в мировой культуре: от прошлого к современности // Путеводитель предпринимателя. – 2019. – № 44. – С. 249–272.
  31. Красиков В.И. Методологические регулятивы механистического мировоззрения в общественных науках XVII–XIX вв. // Современные философские исследования. – 2020. – № 4. – С. 78–86.
  32. Акмаев В.А. Технопсихосоциальная модель робота как объекта социального взаимодействия в восприятии человека // Психология сегодня: актуальные исследования и перспективы. Т. 1. – Екатеринбург, 2022. – С. 12–16.
  33. Зильберман Н.Н. и др. Методология проведения исследования восприятия культурного интерфейса социального робота // Гуманитарная информатика. – 2014. – № 8. – С. 93–98.
  34. Иваницкий Г.Р. Робот и Человек. Где находится предел их сходства? // Успехи физических наук. – 2018. – Т. 188. – № 9. – С. 965–991.
  35. Дубаренко В.В., Кучмин А.Ю., Корнюшин А.М. Чувственный мир роботов // Journal of Advanced Research in Technical Science. – 2021. – № 23–1. – С. 47–67.
  36. Карпов В.Э. Эмоции и темперамент роботов. Поведенческие аспекты // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. – 2014. – № 5. – С. 126.
  37. Шевченко А.И., Сальников И.С., Сальников Р.И. Задачи и вопросы экспериментального поиска алгоритмов интеллектуального творческого процесса человека как прототипа машинного интеллекта // Искусственный интеллект. – 2008. – № 3. – С. 6–17.
  38. Mou Y. et al. A systematic review of the personality of robot: Mapping its conceptualization, operationalization, contextualization and effects. International Journal of Human-Computer Interaction. 2020. Vol. 36. No. 6. Pp. 591–605.
  39. Жигалова Л.Г. Живое и неживое в пространстве современных сериалов: витальность андроидов // Вестник РГГУ. Серия: Литературоведение. Языкознание. Культурология. – 2023. – № 7. – С. 119–134.
  40. Денисенко Ф.Н., Финогенова О.Н. Образ робота в ассоциациях инженеров космической отрасли // Научные исследования и разработки: приоритетные направления и проблемы развития. – 2020. – С. 35–43.
  41. Гомоюнов К.К. О четкости в определении понятий // Вопросы психологии. – 1986. – № 3. – С. 97–103.
  42. Grave E., Bojanowski P., Gupta P. et al. Learning Word Vectors for 157 Languages. Language Resources and Evaluation. 2018. https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr1802.html#abs-1802-06893 (Accessed May 15, 2025).
  43. Singhal A. et al. Modern information retrieval: A brief overview. IEEE Data Eng. Bull. 2001. Vol. 24. No. 4. Pp. 35–43.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Кластерный анализ на основе косинусного сходства модели FastText

Скачать (160KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Частотные ассоциации и связи между ними в ответах респондентов (цветом указана частота встречаемости)

Скачать (256KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Подкатегории технического компонента робота и их частота встречаемости

Скачать (303KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Подкатегории социального компонента робота и их частота встречаемости

Скачать (301KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Подкатегории психологического компонента робота и их частота встречаемости

Скачать (335KB)
Метаданные

© Акмаев В.А., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».