Transparency is recognized as a vital feature for understanding and predicting robot behavior. Another feature that affects interaction with robots is their anthropomorphism. The relationship between these remains under-explored but is postulated to be negative. We present a pilot study investigating the effects of robot transparency in human-robot interactions, where the robot has an anthropomorphic appearance. We asked participants to evaluate and interact with the humanoid robot Pepper to examine whether visualizing the robot's goals and behavior affects perceived intelligence, anthropomorphism, and robot agency. Our preliminary findings suggest that users may attribute higher ratings of agency when interacting with a robot visualizing its goals. In this late-breaking report, we propose our experiment on the interplay between transparency and anthropomorphism in human-robot interaction and summarize insights from our preliminary pilot study.
The debate around climate change (CC)—its extent, its causes, and the necessary responses—is intense and of global importance. Yet, in the natural language processing (NLP) community, this domain has so far received little attention. In contrast, it is of enormous prominence in various social science disciplines, and some of that work follows the ”text-as-data” paradigm, seeking to employ quantitative methods for analyzing large amounts of CC-related text. Other research is qualitative in nature and studies details, nuances, actors, and motivations within CC discourses. Coming from both NLP and Political Science, and reviewing key works in both disciplines, we discuss how social science approaches to CC debates can inform advances in text-mining/NLP, and how, in return, NLP can support policy-makers and activists in making sense of large-scale and complex CC discourses across multiple genres, channels, topics, and communities. This is paramount for their ability to make rapid and meaningful impact on the discourse, and for shaping the necessary policy change.
Die hier genannten Punkte stellen eine kurze Zusammenfassung an Themen dar, die sich wie rote Fäden in allen unten beschriebenen Feldern der Governance entdecken lassen. Sie können als die Quintessenz, Leitbilder oder Prinzipien der Governance für das Gesundheitssystem der Zukunft angesehen werden. Die einzelnen Felder der Governance werden in den nachfolgenden Kapiteln näher beschrieben und basieren auf den Expertengesprächen im Rahmen der Initiative „Neustart! Reformwerkstatt für unser Gesundheitswesen“ und der existierenden Literatur.
• Notwendigkeit erhöhter Transparenz – Transparenz über die Entscheidungen ist das A und O für Governance, wenn gegenseitiges Vertrauen zwischen Stakeholdern und bei Bürgern und Patienten geschaffen werden soll. Transparenz ist Voraussetzung, dass sich letztere ein eigenes Bild machen können und auf die eine oder andere Art sinnvoll an der Governance beteiligt werden können.
• Etablierte Standards mit lokaler Ergänzung – Neben der Anpassung der Versorgung an lokal-regionale Bedarfe sollten (Qualitäts-)Standards und (Behandlungs-)Leitlinien auf übergeordneter, nationaler (oder internationaler) Ebene erstellt werden und Anwendung finden, um landesweit einen hohen Qualitätsstandard sicherzustellen.
• Governance vom regionalen Bedarf herdenken – Ein Verständnis für den regionalen Bedarf einer Bevölkerung und deren spezifischen Bedürfnisse sollte entwickelt werden als Handlungsorientierung für die Governance vor Ort. Die nationalen Standards können darüber hinaus durch regional entwickelte Praktiken ergänzt werden. Nur auf diese Weise kann die regional beste Passung zwischen angemessener Versorgung und Gesundheitssystem erreicht werden.
• Bedarf für geeignete Daten in hoher Qualität – Trotz einer Vielzahl vorhandener Daten fehlt es häufig noch an geeigneten Daten, auf denen Governance-Entscheidungen verlässlich fußen können. Hierzu müssen relevante und geeignete Daten identifiziert werden, die möglichst ohne großen Aufwand im Prozess erhoben werden und dennoch die Realität der Versorgung und der Lebensqualität von Patienten abbilden können.
"Everything was booked and ready to go for a two-day scientific workshop on education policies in Europe, scheduled for April 23-24, 2020 at the Hertie School in Berlin. The workshop intended to take stock of developments at the European, national and sub-national levels given the European Union’s wrap up of its decade-long Education & Training 2020 strategy (ET 2020), a framework for cooperation in education and training.
However, on March 12, we had to cancel the physical meeting on short notice due to the coronavirus crisis. In the following, we share our experiences with the subsequent transition to an alternative online workshop format that took place on April 23, involving 25 participants from 10 countries, and 16 paper presentations.
After sketching the workshop’s virtual setup, we discuss strengths, weaknesses, and challenges related to this digital transition. Furthermore, we explore the prospects of such online for-mats for future academic conferences and networking."
Autonomous robots can be difficult to understand by their developers, let alone by end users. Yet, as they become increasingly integral parts of our societies, the need for afford- able easy to use tools to provide transparency grows. The rise of the smartphone and the improvements in mobile computing performance have gradually allowed Augmented Reality (AR) to become more mobile and affordable. In this paper we review relevant robot systems architecture and propose a new software tool to provide robot transparency through the use of AR technology. Our new tool, ABOD3-AR provides real-time graphical visualisation and debugging of a robot’s goals and priorities as a means for both designers and end users to gain a better mental model of the internal state and decision making processes taking place within a robot. We also report on our on-going research programme and planned studies to further understand the effects of transparency to naive users and experts.