养老院场景中责任型自适应机器人：基于NASSS框架的公众与专业人士研讨会实施分析

这篇综述通过NASSS（Non-adoption, Abandonment, Scale-up, Spread, Sustainability）框架，系统分析了养老院引入机器人及传感器技术的可行性。研究结合公众与专业人士的研讨会数据，揭示了技术接受度的多维挑战，包括社会护理需求（Condition）、技术可靠性（Technology）、组织适配性（Organisation）等，强调人机协作而非替代的核心价值，为责任创新（Responsible Innovation）提供了实践路径。

　　

1 引言

随着人口老龄化加剧，养老护理面临人力短缺的严峻挑战。机器人技术和传感器（如EEG、fNIRS、GSR）被视为潜在解决方案，但既往研究多聚焦单一技术或利益相关者群体，缺乏对复杂护理场景的系统考量。本研究通过跨学科研讨会，结合NASSS框架的七个维度（技术、疾病特征、采用者、价值主张、组织、大环境、可持续性），探索责任型自适应机器人在养老院的落地路径。

2 方法

研讨会参与者包括4名公众（平均年龄70岁）和4名护理专业人士，分组讨论机器人（如Pepper、Spot）和传感器（如Muse 2、Fitbit）的应用场景。采用框架分析法，基于NASSS对讨论内容编码，重点关注技术接受度的多维矛盾。

3 结果

3.1 疾病特征（Condition）

双方一致反对机器人替代社交护理。专业人士强调喂食等日常互动是建立信任的核心技能，建议机器人仅承担后勤任务（如运送床单）。公众虽接受机器人清理餐盘，但认为人性化关怀不可替代。

3.2 技术（Technology）

可靠性是共同关切：专业人士担忧机器人维护增加工作量，公众更关注穿戴传感器（如Shimmer GSR）的舒适性。两组均指出需验证消费级设备与科研级传感器（如Artinis Brite）的数据一致性。

3.3 价值主张

机器人减轻家务负担的潜力被认可，但隐藏成本（如培训高频流动员工）可能抵消收益。传感器监测跌倒的设想引发争议，因需额外人工验证数据准确性。

3.4 采用者（Adopters）

数据滥用是核心焦虑：公众质疑生理数据（如压力水平）的伦理边界，专业人士则警惕管理层将数据用于压缩成本而非改善护理。

3.5 组织（Organisation）

英国养老院的异构性（如IT资源、管理架构）可能阻碍技术标准化。专业人士揭露所有者与护工的认知鸿沟——决策常偏离一线需求。

4 讨论

4.1-4.5 框架维度反思

NASSS分析显示，技术落地需平衡三重矛盾：

1. 人性化与技术化：机器人宠物虽被部分公众接受，但情感依赖风险（如设备故障）尚未解决；
2. 效率与信任：传感器数据（如fNIRS脑氧监测）的临床价值需跨学科验证；
3. 局部与全局：组织差异要求自适应系统（如可调节交互模式的Temi机器人）而非统一方案。

4.6 局限与展望

未充分探讨的“大环境”维度（如医保政策）需联合政策研究者。未来研究应纳入清洁工、家属等边缘利益相关者，并通过Wizard of Oz实验测试动态适应算法（如基于Tobii眼动的交互优化）。

5 结论

NASSS框架揭示了养老院机器人技术的接受度是网状问题，而非线性流程。责任创新的关键在于：技术设计必须嵌套于护理生态——正如一位参与者所言，“机器人应该做背景里的哑巴帮手，而非聚光灯下的演员”。