如何为社交机器人的参与式设计选择利益相关者：一种系统化方法

《Proceedings of the Design Society》：How to select stakeholders for participatory design of social robots: a systematic approach

　　

本研究提出了一种基于用户需求的社交机器人参与式设计利益相关者系统化选择框架。研究人员采用质量功能展开（Quality Function Deployment, QFD）与设计结构矩阵（Design Structure Matrix, DSM）方法，实现了社交机器人设计维度与利益相关者领域之间的系统匹配。研究通过案例研究展示了该框架的应用，其贡献在于为社交机器人参与式设计的形式化构建 infrastructure。

**研究背景与问题**

随着自动化技术日益渗透日常生活，机器人的应用场景已从工厂、实验室等受控环境拓展至家庭、公共场所等更为复杂的环境。在此类环境中，社交机器人作为具备社会功能的技术产品，与人类协同工作或服务于人类。社交机器人设计需适应不同操作环境中个体用户及用户群体的多样化需求，因此定制化设计方法至关重要，而非传统的大规模生产导向设计。参与式设计（Participatory Design, PD）为研究人员和设计师提供了在需求分析、原型评估等设计阶段纳入所有利益相关者的机会，有助于提升产品效能、安全性，管理用户期望并提高满意度，同时培养用户的心理所有权感。

现有社交机器人参与式设计研究主要聚焦于特定机器人在特定情境下的设计，利益相关者的识别与选择通常以临时性方式进行，依赖设计团队的经验与直觉。该领域缺乏独立于具体情境、基于明确用户需求进行利益相关者选择的系统化框架。为填补这一空白，研究人员开展本项研究，旨在回答两个核心研究问题：能否开发一种独立于特定案例和情境的形式化方法来识别社交机器人参与式设计中的用户需求；能否利用该形式化方法选择应参与过程的利益相关者。

**研究方法与技术路线**

本研究发表于《Proceedings of the Design Society》。研究人员构建了由"社交机器人维度设计空间（Design Space for Social Robots, D-SoBOT）"与"利益相关者领域空间（Domain/Field Space for Stakeholders, F-Stakeholder）"组成的系统化框架，并采用QFD与DSM两种经典产品设计技术进行匹配。D-SoBOT基于Baraka等人（2019）的10维概念框架并加以扩展，涵盖：具身性（Embodiment，即外观形态）、交互性（Interactivity，即社会能力）、自主性（Autonomy，即自我决定能力）、社会智能（Social Intelligence）、情感智能（Emotional Intelligence）、目的/角色/应用领域（Purpose, Role and Application Area）、适应性（Adaptability）、伦理文化意识（Ethical and Cultural Awareness）、空间 proximity（Proximity）以及时间特征（Temporal Profile）。每维度采用5级量表进行符号化赋值。F-Stakeholder基于文献信息确定了10个应用领域，包括技术领域（机械工程师、电子/电气工程师、软件工程师、机电工程师、材料工程师、人工智能开发者、人机工效学家）和医疗健康领域（物理学家、化学家、生物学家、动物学家、患者、外科医生、心理学家、生理学家、人体解剖学专家、医院管理者）等。

**技术方法**

研究核心的技术方法包含三个步骤：首先是用户需求识别，将各需求表述为社交机器人维度的符号值（D_ij）并赋予用户定义的重要性权重（W_ij）；其次是映射与选择，采用QFD方法及其质量屋（House of Quality, HoQ）工具，通过"利益相关者关系值（Stakeholder Relationship Value, SRV）"评估社交机器人维度与利益相关者的符合程度，计算加权SRV总和并依据阈值（本研究设为50）进行筛选；第三是兼容性检验，采用DSM方法构建"利益相关者兼容性表（Stakeholder Compatibility Table, SCT）"，将各领域利益相关者列入方阵两轴，依据兼容性关系标记相互影响，识别依赖关系。QFD用于确保用户需求与相关利益相关者关联，DSM则提供不同利益相关者间相互依赖与交互的清晰理解。

**研究结果**

案例研究部分，研究人员选择TOOMAS服务机器人进行回顾性应用验证。TOOMAS是一款在建材家居商店为顾客提供产品信息、导航支持和推荐的人形移动购物机器人，其参与式设计过程及利益相关者参与情况在文献中有明确记载。

用户要求确定：基于文献中服务机器人类别的社会机器人维度重要性排序，研究人员为案例设定了10个维度的用户要求权重。其中具身性（外观）维度赋予中等重要性，交互性维度权重较高，自主性、社会智能等维度依据服务机器人特性进行配置。

利益相关者计算与选择：计算所有利益相关者的总SRV值，筛选出超过50阈值的人员，包括机电工程师、软件工程师、人工智能开发者、人机工效学家、工业设计师、心理学家、伦理学家、日常助理和娱乐专业人员。为进一步避免遗漏，对SRV值低于50的利益相关者进行兼容性交叉检验，据此增补了辅助技术设计师和商业团队，排除了长期照护管理者。

利益相关者比较分析：系统化方法识别的利益相关者与原始研究中临时选择的人员进行了对比。原始研究通过焦点小组和访谈收集用户需求，涉及软件开发者、机械工程师、电气工程师、工业设计师、商店经理和客户服务人员。系统化框架额外识别出心理学家、伦理学家、日常助理和娱乐专业人员等关键群体，同时通过兼容性检查机制确保了利益相关者网络的完整性。值得注意的是，客户作为最终用户未在当前框架实现中明确纳入，但框架具备可扩展性以支持未来纳入。

**讨论与结论**

本研究提出了社交机器人参与式设计方法论概念化的第一步，构建了形式化基础设施以系统化两个关键阶段：收集用户需求与偏好，以及识别和选择合作利益相关者。该形式化方法基于定义和匹配"社会机器人设计空间"与"利益相关者专业空间"，前者包含社会机器人的特征，后者代表潜在利益相关者的专业知识。

研究的局限性主要体现在两方面：一是权重方案和阈值设定可能影响利益相关者选择结果，如部分专家类别的重新纳入即反映了这一影响；二是框架依赖预定义评级系统且主要聚焦专业人士，未来有待进一步细化。未来工作将聚焦于完善两个空间、开发匹配算法以及实现方法论。

研究结论部分指出，该框架为社交机器人参与式设计中利益相关者的系统选择提供了首个独立于具体情境的方法论贡献。通过整合QFD与DSM，实现了用户需求到利益相关者匹配以及利益相关者间依赖关系的双重考量，为设计团队在参与式设计中包含充分且必要的多元化利益相关者提供了结构化路径。该研究为进一步开发更成熟的匹配算法和完整方法论实现奠定了基础。