Future doctors’ views on the image of a robot

封面

如何引用文章

全文:

详细

The study is devoted to the study of ideas about robots among medical students from the position of the technopsychosocial model of the robot. Within the framework of this model, the robot is a complex device that includes technical, social and psychological characteristics. These characteristics are objectively reflected in the perceptual activity of people, and can be studied by analyzing definitions and associations. The medical field is specific: high-tech, rapidly developing and integrating almost all types of robots. The dynamism of the medical field, the expansion of social and psychological components of robots determine the relevance of the study. The objective of the study is to identify the substantive characteristics of a robot in the definitions and associations of medical students (114 people, age: M=20, SD=2.4) to the stimulus word "robot". The main method used was content analysis with the identification of empirical indicators of technical, social and psychological characteristics of robots. Data processing was also implemented using cluster analysis based on the FastText model. The study revealed that the respondents’ perceptions clearly include the technical component of robots (54 % of associations). Social (23 %) and psychological (11 %) components are also revealed, but to a lesser degree. The remaining 12 % of associations are categories that cannot be classified within the framework of the proposed model. Using cluster analysis, five groups of representations were identified, from completely technical and social to hybrid, including elements of biomorphism and "humanization". The results of the work can be used to optimize the processes of development and implementation of robots in everyday life. An important part of the work is the use of an interdisciplinary approach. The prospects of the work are determined by the expansion of the sample and diagnostic tools.

作者简介

Vladislav Akmaev

Perm State Medical University named after ac. E.A. Wagner

编辑信件的主要联系方式.
Email: akvladislav@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2584-5566

Senior Lecturer at the Department of Psychiatry, Narcology and Medical Psychology

俄罗斯联邦, 26, Petropavlovskaya str., Perm, 614000

参考

  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. Melnov S.B., Mishatkina T.V., Aizberg O.R. “Uluchshenie cheloveka” i nejroetika: redaktirovanie genoma: opasnost’ stigmatizacii i rassloeniya obshchestva [“Human improvement” and neuroethics: genome editing: the danger of stigmatization and stratification of society]. Filosofiya. Zhurnal vysshej shkoly ekonomiki. 2020. No. 1 (4). Pр. 111–134.
  8. Ramazanov K.K. et al. Sravnitel’nyj analiz 10-letnih onkologicheskih rezul’tatov robot-assistirovannoj radikal’noj prostatektomii i radikal’noj pozadilonnoj prostatektomii. Opyt kliniki urologii Moskovskogo gosudarstvennogo mediko-stomatologicheskogo universiteta im. A.I. Evdokimova [Comparative analysis of 10-year oncological results of robot-assisted radical prostatectomy and radical retropubic prostatectomy. Experience of the Urology Clinic of the Moscow State University of Medicine and Dentistry named after A.I. Evdokimov]. Onkourologiya. 2023. Vol. 19. No. 1. Pр. 61–70.
  9. Ustyantseva I.M., Agadzhanyan V.V. Laboratornaya medicina. Transformaciya vzglyadov i novye gorizonty v sleduyushchem desyatiletii XXI veka [Laboratory medicine. Transformation of views and new horizons in the next decade of the 21st century]. Politravma. 2023. No. 2. Pр. 6–15.
  10. Dyachenko E.V., Chernikov I.G., Samoylenko N.V. Virtual’nyj pacient v simulyacionnom obuchenii i ocenivanii kommunikativnyh navykov obshcheniya – kommunikativnyj robot: fantastika ili real’nost’? [Virtual patient in simulation training and assessment of communication skills – a communication robot: fiction or reality?]. Vuzovskaya pedagogika 2021. 2021. Pр. 178–183.
  11. Zilberman N.N., Slobodskaya A.V. Vospriyatie razlichnyh tipov kul’turnogo interfejsa social’nogo robota [Perception of various types of cultural interface of a social robot]. Universum: obshchestvennye nauki. 2014. No. 10–11 (11). P. 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. Akmaev V.A. Psihometricheskie pokazateli i modifikaciya mnogomernoj shkaly otnosheniya k robotam [Psychometric indicators and modification of the multidimensional scale of attitude towards robots]. Vestnik Permskogo gosudarstvennogo gumanitarno-pedagogicheskogo universiteta. Seriya No. 1. Psihologicheskie i pedagogicheskie nauki. 2022. No. 1. Pр. 154–170.
  14. Akmaev V.A. Psihometricheskie pokazateli i modifikaciya metodiki negativnogo otnosheniya k robotam (NARS) [Psychometric indicators and modification of the negative attitude towards robots (NARS) methodology]. Psihologicheskij zhurnal. 2022. Vol. 43. No. 6. Pр. 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. Akmaev V.A., Kornienko D.S. Dinamika negativnogo otnosheniya k chelovekopodobnomu robotu i trevogi pri vzaimodejstvii s nim: eksperimental’noe issledovanie [Dynamics of negative attitude towards a humanoid robot and anxiety when interacting with it: an experimental study]. Teoreticheskaya i eksperimental’naya psihologiya. 2025. No. 18 (1). Pp. 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. Kolontarev K.B. et al. Istoriya razvitiya roboticheskih tekhnologij v medicine [History of the development of robotic technologies in medicine]. Izvestiya vysshih uchebnyh zavedenij. Povolzhskij region. Medicinskie nauki. 2014. No. 4 (32). Pр. 125–140.
  30. Yuzhanin M.A. Social’noe vospriyatie i primenenie robototekhniki v mirovoj kul’ture: ot proshlogo k sovremennosti [Social perception and application of robotics in world culture: from the past to the present]. Putevoditel’ predprinimatelya. 2019. No. 44. Pр. 249–272.
  31. Krasikov V.I. Metodologicheskie regulyativy mekhanisticheskogo mirovozzreniya v obshchestvennyh naukah XVII–XIX vv. [Methodological regulators of the mechanistic worldview in the social sciences of the 17th-19th centuries]. Sovremennye filosofskie issledovaniya. 2020. No. 4. Pр. 78–86.
  32. Akmaev V.A. Tekhnopsihosocial’naya model’ robota kak ob»ekta social’nogo vzaimodejstviya v vospriyatii cheloveka [Technopsychosocial model of a robot as an object of social interaction in human perception]. Psihologiya segodnya: aktual’nye issledovaniya i perspektivy. Vol. 1. Ekaterinburg, 2022. Pр. 12–16.
  33. Zilberman N.N. et al. Metodologiya provedeniya issledovaniya vospriyatiya kul’turnogo interfejsa social’nogo robota [Methodology for conducting a study of the perception of the cultural interface of a social robot]. Humanitarian informatics. 2014. No. 8. Pр. 93–98.
  34. Ivanitsky G.R. Robot i Chelovek. Gde nahoditsya predel ih skhodstva? [Robot and Human. Where is the Limit of Their Similarity?]. Uspekhi fizicheskikh nauk. 2018. Vol. 188. No. 9. Pр. 965–991.
  35. Dubarenko V.V., Kuchmin A.Yu., Kornyushin A.M. Chuvstvennyj mir robotov [The Sensual World of Robots]. Journal of Advanced Research in Technical Science. 2021. No. 23–1. Pр. 47–67.
  36. Karpov V.E. Emocii i temperament robotov. Povedencheskie aspekty [Emotions and Temperament of Robots. Behavioral Aspects]. Izvestiya Rossijskoj akademii nauk. Teoriya i sistemy upravleniya. 2014. No. 5. P. 126.
  37. Shevchenko A.I., Salnikov I.S., Salnikov R.I. Zadachi i voprosy eksperimental’nogo poiska algoritmov intellektual’nogo tvorcheskogo processa cheloveka kak prototipa mashinnogo intellekta [Tasks and issues of experimental search for algorithms of the intellectual creative process of a person as a prototype of machine intelligence]. Iskusstvennyj intellekt. 2008. No. 3. Pр. 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. Zhigalova L.G. Zhivoe i nezhivoe v prostranstve sovremennyh serialov: vital’nost’ androidov [Living and nonliving in the space of modern TV series: the vitality of androids]. Vestnik RGGU. Seriya: Literaturovedenie. Yazykoznanie. Kul’turologiya. 2023. No. 7. Pр. 119–134.
  40. Denisenko F.N., Finogenova O.N. Obraz robota v associaciyah inzhenerov kosmicheskoj otrasli [The Image of the Robot in Associations of Space Industry Engineers]. Nauchnye issledovaniya i razrabotki: prioritetnye napravleniya i problemy razvitiya. 2020. Pр. 35–43.
  41. Gomoyunov K.K. O chetkosti v opredelenii ponyatij [On Clarity in Defining Concepts]. Voprosy psihologii. 1986. No. 3. Pр. 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.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Cluster analysis based on a cosine similarity of a FastText model

下载 (160KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Frequency associations and connections between them in respondents’ responses (color indicates frequency of occurrence)

下载 (256KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Subcategories of the technical component of the robot and their frequency of occurrence

下载 (303KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Subcategories of the robot's social component and their frequency of occurrence

下载 (301KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Subcategories of the robot’s psychological component and their frequency of occurrence

下载 (335KB)
索引源数据

版权所有 © Akmaev V.A., 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

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».