Robots are now being less like tools and more like partners. As robots are no longer limited in industrial settings, social robots are getting placed around human environment and interacting with people across different social dimensions. For social robots to naturally interact with people and conduct their given functions well, appropriate persuasiveness, which is one of the fundamental aspect of human social interaction is necessary. There have been many research efforts to measure the effect of various robot’s attributes on its persuasiveness, e.g. appearance, gaze, gesture, style and even gender. However, it seems lack of research interest for the most important and critical element in persuasion; how to design the content which a robot deliver to improve the robot’s ability to persuade users. The main aim of this study is to apply persuasive communication theory to HRI and discover a proper message type of a robot that most effectively enhances robot’s persuasiveness depending on user’s involvement of the persuasion issue. This paper focused on Elaboration likelihood model, which showed two routes to change one’s attitude. Also, robot’s speech interface was only used to convey each message types, which is the main modality to communicate with people. This study assumed that when people is high involved with the robot’s persuasion issue, the robot will be more persuasive with rational arguments, but when people is low involved, the robot will be more persuasive with emotional arguments. Through the first experiment, a short-term interaction robot was tested to figure out which message type is more effective to persuade people when they are high or low involved in the persuasion issue. The second experiment tested a long-term interaction robot with the same persuasion issue and message type. It can be inferred from the two experiments that for the high involvement persuasion issue, people had some novelty effect on the emotional robot at the first time, but as the interaction got repeated, the robot which conveyed rational arguments was more satisfied and persuasive. On the other hand, for the low involvement persuasion issue, as the rational message robot persuaded people with unrelated information, the robot which persuaded people with emotional arguments was more effective at the first time and for long-term. This research clarified that robot as a persuader shows different effect on persuading people with human social interaction. Also, since robot’s persuasiveness alters significantly by the people’s involvement, both message type and issue involvement needs to be considered when designing a persuasive robot. The results could be applied to every social robots that need to persuade people appropriately for better interaction by using speech interface.
로봇은 이제 물리적인 도구를 넘어 일상 생활에서 인간에게 도움을 주기 위해 사용되고 있다. 로봇이 점점 산업 현장에 국한되지 않게 되면서, 사회적 로봇들은 사람들이 사는 환경에서 사람들과 다양한 사회적 관점에서 인터렉션을 하게 되었다. 사회적 로봇들이 사람들과 자연스럽게 인터렉션을 하여 주어진 기능을 원활히 수행하기 하기 위해서는 인간-인간 인터렉션의 기본적인 양상 중 하나인 설득력을 적절히 갖출 필요가 있다. 이에 따라 로봇의 다양한 특성들이 로봇의 설득력에 미치는 영향에 대해서 현재 다양한 연구들이 진행되고 있지만, 설득의 가장 중요한 요소인 로봇의 설득 메시지 유형에 대한 연구는 아직 부족하다. 본 연구의 목적은 사회 심리학에서 다루는 설득 커뮤니케이션 이론을 인간-로봇 인터렉션에 적용해봄으로써, 설득 주제에 대한 사용자의 관여 수준에 따라 로봇의 설득력을 향상시킬 수 있는 가장 효과적인 메시지 유형을 알아보는 것에 있다. 본 연구에서는 설득이 이루어지는 과정에서 두 가지 경로가 있다고 제시한 정교화 가능성 모델을 인간-로봇 인터렉션에 적용해보았으며, 로봇의 스피치 인터페이스를 중심으로 실험을 진행하였다. 이를 바탕으로 사람들이 로봇의 설득 주제에 대하여 관여 수준이 높을 경우 로봇이 이성적 메시지로 설득하는 것이 더 효과적이지만, 사람들이 관여 수준이 낮을 경우 로봇이 감성적 메시지로 설득하는 것이 더 효과적일 것이라는 가설을 제시하였다. 첫 번째 실험에서는 단발성으로 인터렉션하는 로봇의 효과적인 메시지 유형에 대하여 알아보았고, 두 번째 실험에서는 지속성으로 인터렉션하는 로봇에 대하여 알아보았다. 두 가지 실험을 진행한 결과, 사용자의 관여 수준이 높은 주제에 대해서는 처음에는 로봇의 감성적 메시지가 신기효과로 로봇의 설득력에 긍정적인 영향을 미쳤지만, 인터렉션이 반복될수록 사용자들이 이성적 메시지에 더 만족스러워하는 것을 볼 수 있었다. 반면, 사용자의 관여 수준이 낮은 주제에 대해서는 이성적 메시지가 자신과 관련이 없는 정보를 제공하고 있어서 오히려 감성적 메시지가 로봇의 설득력에 더 효과적이었음을 볼 수 있었다. 본 연구에서는 로봇이 사람을 설득하는 데 있어서 인간-인간 인터렉션의 양상과 다른 효과를 보임을 밝혀내었고, 이에 설득적 로봇을 디자인할 때 로봇의 메시지 유형과 사용자의 관여 수준을 동시에 고려해야 함을 알렸다. 이와 같은 실험 결과는 추후 사람들과의 원활한 인터렉션을 위해 설득력을 필요로 하는 모든 사회적 로봇에 적용이 가능할 것으로 본다.
