机器人头部倾斜运动与手势对萌感(kawaii)及服饰感知影响的跨模态研究

针对人机交互中情感响应机制优化难题，来自日本的研究团队通过三阶段网络调查，揭示了机器人向右倾斜头部(0.5-1s)配合双手托腮手势能显著增强萌感(kawaii)，并首次证实该动作可产生萌感溢出效应(kawaii spillover)至机器人服饰，为社交机器人情感化设计提供量化依据。

　　

头部倾斜动作(head-tilting)作为关键社交信号，在人机交互(HRI)领域展现出独特价值。既往研究表明该动作能有效提升机器人引发的萌感(kawaii)——这个源自日语、表征可爱度的情感维度，已成为社交机器人设计的重要指标。然而，动作特征参数的影响机制仍存空白。

研究团队采用多维度实验设计，系统探究了头部倾斜运动的速度(0.5-1秒区间)与方向(观察者视角的右侧)对萌感强度的调控作用，同时评估了双手托腮(hands-on-cheeks)手势的协同效应。更创新性地引入服饰系统，验证了萌感溢出效应(kawaii spillover)的存在性。

通过精心设计的网络调查，研究获得三项突破性发现：1)当机器人以0.5-1秒时长向右倾斜头部时，观察者的萌感评分显著提升；2)叠加双手托腮手势后，萌感增强效果产生协同放大；3)该复合动作能引发跨物体感知转移，使机器人服饰的萌感评分同步提高。这些发现为情感化机器人设计提供了可量化的动作参数，同时开辟了跨模态情感传递研究新路径。