Menschen mögen lieber Roboter mit Fehlern

Menschen finden soziale Roboter liebenswerter, wenn sie auch Fehler machen, so eine Forscherin. Versuchspersonen hielten Maschinen, die hie und da stotterten und sich teils ungeschickt verhielten, nicht einmal für dümmer als ihre einwandfrei funktionierenden Kollegen.

Soziale Roboter sollen bald in Krankenhäusern, bei der Betreuung betagter Menschen, als Informationsgeber und in vielen anderen Bereichen eingesetzt werden, erklärt Nicole Mirnig, die am Center for Human-Computer Interaction der Universität Salzburg forscht. Es sei aber noch kaum bekannt, wie sich die Leute damit am besten anfreunden können.

Mit Kollegen ließ sie 45 Testpersonen mit einem kleinen, von der Form her menschenähnlichen Roboter (das Modell „Nao“ eines französischen Herstellers) interagieren. Bei der Hälfte der Versuchspersonen, mit denen „Nao“ unter anderem Lego spielte, lief alles perfekt. Bei den anderen, ließ er einmal Steine fallen, blieb in einer Wortschleife hängen, oder unterbrach seine menschlichen Interaktionspartner.

„Alle Probanden erkannten, dass es sich um Fehler handelte, aber keinen hat es wirklich gestört“, sagte die Forscherin. Sie schätzten den Roboter deswegen weder für dümmer, noch menschlicher ein, als wenn er einwandfrei arbeitete.

Fehler machen beliebt

Dies könne man mit dem sogenannten „Pratfall-Effekt“ erklären, der von Psychologen erstmals in den 1960er-Jahren beschrieben wurde: Macht der Chef oder eine andere höhergestellte Person keine Fehler, lässt ihn das distanziert und überlegen erscheinen und er ist weniger beliebt, als wenn ihm hie und da ein kleines Malheur passiert. Genau dies scheine bei den Robotern der Fall zu sein.

„Menschen haben persönlich wenig Erfahrungen mit Robotern und kennen sie meist nur aus den Medien“, so Mirnig. In den Filmen und Büchern werden sie manchmal gut, manchmal böse dargestellt, aber in der Regel arbeiten sie gnadenlos perfekt. Diese Erwartungshaltung würde sich aber nicht mit der Realität decken. Deshalb sei es wichtig zu wissen, wie Roboter wahrgenommen werden, wenn sie auch mal Fehler machen, und wie sehr sich diese häufen dürfen, damit man ihnen noch vertraut.

science.ORF.at/APA

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