史 瓊 馬曉璐 張君毅 陳春林

(1 南京理工大學(xué)紫金學(xué)院心理健康教育服務(wù)中心，南京 210023) (2 南京理工大學(xué)心理健康教育服務(wù)中心，南京 210094) (3 南京大學(xué)社會學(xué)院心理學(xué)系，南京 210023) (4 南京大學(xué)工程管理學(xué)院，南京 210008)

1 引言

隨著科技的迅速發(fā)展，機器人逐漸走進大眾視野，智能型機器人與人類合作也越來越頻繁。無論是在服務(wù)業(yè)(Zhang et al.,2017)、制造業(yè)(Krot &Kutia,2018)、養(yǎng)老行業(yè)(Ehrenmüller et al.,2019)還是教育領(lǐng)域(Crnokic et al.,2017)，機器人在人們?nèi)粘Ｉ詈凸ぷ髦卸及缪葜又匾慕巧?，甚至逐漸在某些方面替代人類。一般而言，在空間任務(wù)方面的人機交互合作包括尋找指定物體、將物體安放到指定位置、指揮機器人到指定地點?？臻g任務(wù)的執(zhí)行離不開空間認(rèn)知，它是人們感知空間信息的加工過程，包括三維立體物體的大小、形狀、位置、距離以及它們在心理空間或物理空間中的關(guān)系。空間認(rèn)知對人類來說是一項簡單的自然行為，但對機器人卻并不容易。目前，探討空間任務(wù)中的人機交互合作已然成為人-機器人交互領(lǐng)域的一個重要前沿研究方向與趨勢。

1.1 空間指令中的認(rèn)知機制

在計算機語言中，為交互對象描述空間布局或具體目標(biāo)物體位置被稱為指代生成(Krahmer &Deemter,2012)，涉及視覺特征描述和空間關(guān)系描述。視覺特征指人們在特定的場景中所感受到的視覺刺激，包括物體的顏色、立體深度、線路排列、曲率、交叉、明暗界限等(Li et al.,2016)。定性空間關(guān)系包括拓?fù)湫钥臻g關(guān)系和映射性空間關(guān)系。拓?fù)湫钥臻g關(guān)系表示物體間的臨近程度，例如“靠近”；映射性空間關(guān)系的表達依賴于參考框架，表示一個物體相對于另一個物體的方向，例如“左”“前”，是空間關(guān)系表達的一個重要基礎(chǔ)(Kelleher &Kruijff,2006)。

物體間映射性空間關(guān)系的表達會隨著參考框架的不同而改變。參考框架包括原點、坐標(biāo)系統(tǒng)、觀察視角、參考物體及目標(biāo)物體，一般分為三類：相對參考框架、內(nèi)在參考框架和外在參考框架。在相對參考框架的坐標(biāo)體系中，原點可以是交互對象的任意一方，即空間關(guān)系描述可依賴于交互雙方中其中一方的觀察視角。因此，相對參考框架又可進一步分為自我中心和對方中心。內(nèi)在參考框架又稱以物體為中心的參考框架，是以坐標(biāo)體系中一個有方向性的物體為原點，觀察的視角遵循物體內(nèi)在的方向。外在參考框架又稱絕對參考框架，使用固定不變的方向作參考去判斷空間關(guān)系，不受物體形狀和方向的影響，最典型的外在參考框架就是東、西、南、北四個方位(Taylor &Tversky,1996)。

參考框架存在三類視角：相對視角(包括自我視角和對方視角)、內(nèi)在視角(內(nèi)在物體視角)和絕對視角(世界框架)(Li et al.,2016;Trafton et al.,2005)。廣義上空間觀點采擇可以選取這三類中的一種為原點。而很多研究中常見的觀點采擇是指人們能夠想象自己站在他人的位置上，推斷自己從他人角度看到的場景的能力(Fischer &Demiris,2016;Tarampi et al.,2016)。基于空間任務(wù)的不同，觀點采擇分為兩個層次：層次一為視覺透視，即推斷對方可以看見什么物體，提示交互對象與物體之間的視線被追蹤；層次二為空間觀點采擇，估算從交互對象的視角看到的空間位置場景是怎樣的(Michelon &Zacks,2006)。

從認(rèn)知負(fù)荷的角度來看，對于指定物體的描述，只解決感知問題的特征描述所牽涉的認(rèn)識負(fù)荷是最低的，其次是描述物體間距離的拓?fù)潢P(guān)系，而依賴參考框架來描述物體間的方位從而確定物體的映射關(guān)系所包含的認(rèn)知負(fù)荷最大(Kelleher &Kruijff,2006)。在交互過程中，我們希望盡量降低認(rèn)知負(fù)荷，使得合作對象更容易了解說話者的語義，但還要兼顧模糊性問題。因而在復(fù)雜的現(xiàn)實空間任務(wù)中，要解決模糊性問題，通常會在空間描述中運用參考框架或者采用參考框架和視覺特征結(jié)合的方式(Sisbot et al.,2010;Trafton et al.,2005)。

空間指令的描述方式通常分為三類：(1)自然取向，即采用自然的語言把表示空間關(guān)系的詞語聯(lián)系在一起，例如“直接拿起最右邊的藍色木塊左邊的黃色木塊”。(2)算法取向，對空間任務(wù)分階段進行描述，反映一個視覺搜索的過程，例如“在桌子的右邊有一個桔色的木塊，緊挨著桔色木塊有一個黃色的木塊，請拿起這個黃色木塊”。(3)動作取向，指令中包含動作指示，要求對方有特定的動作，移動手臂去抓取指定物體，例如“站起來，將手伸過桌子，拿靠近我的藍色木塊緊挨著的黃色木塊”(Li et al.,2016)。

1.2 人-機器人交互的相關(guān)研究

為了讓機器人能夠像人一樣感知和思考，很多學(xué)者在人-人空間交互認(rèn)知機制基礎(chǔ)上，探索人類的認(rèn)知結(jié)構(gòu)，并設(shè)計人-機器人交互系統(tǒng)(Mu et al.,2016)。例如，在對宇航員相互合作中自然語言分析的基礎(chǔ)上提出觀點采擇認(rèn)知結(jié)構(gòu)，并在此理論框架下建立了人-機器人交互模型(Trafton et al.,2005)；基于認(rèn)知科學(xué)中思維理性的自適應(yīng)控制體系，建立了人-機器人空間認(rèn)知交互系統(tǒng)(Mu et al.,2017)。但人類的空間認(rèn)知非常復(fù)雜，以往的交互研究更多是以簡單空間參照關(guān)系為主的導(dǎo)航任務(wù)，或是對單一空間任務(wù)進行研究，如空間旋轉(zhuǎn)，我們還需要通過較多桌面任務(wù)或組裝任務(wù)去探討更廣泛的空間認(rèn)知元素(Li et al.,2016)。從更復(fù)雜的交互任務(wù)空間關(guān)系語言中了解人們使用參考框架的特點，可以幫助機器人更加像人，讓人-機器人交互變得更加自然、順暢。

與此同時，有研究發(fā)現(xiàn)(Li et al.,2016)人與不同的合作者交互時，會選擇不同的語言描述方式，呈現(xiàn)出“合作者效應(yīng)”。有研究認(rèn)為，交互中視角的選擇與交互過程中合作者是否提供反饋有關(guān)，如果有良好的反饋，人們的指令更多地遵循最小合作努力原則(Clark &Wilkes-Gibbs,1986)，而當(dāng)缺少反饋時，為確保指令被理解，人們更多遵循最小溝通努力原則(Schober,1998)；基于機器人的感知能力普遍沒有人類豐富，人們與機器人交互比與人交互采用更基本的指令(Moratz et al.,2001)。有研究認(rèn)為在模擬情景中，人與機器人交互比與人交互更多使用自我中心視角，且更少使用禮貌用語；還有研究認(rèn)為人-機器人交互中，空間指令的語言特點與人們相信機器人所擁有的智能有關(guān)，而人們對于機器人智能的判斷與機器人的外形有關(guān)(Fischer,2006)。

1.3 人-機器人交互與個人特質(zhì)的關(guān)系

研究發(fā)現(xiàn)，對機器人的智能判斷受機器人本身因素的影響，同時也是人們對機器人的感知反應(yīng)。人們對機器人的感知反應(yīng)受個體的“擬人觀”“生命性”“安全感”等特質(zhì)的影響(Bartneck et al.,2009)。觀點采擇不僅是人類基本的空間認(rèn)知機制，涉及空間旋轉(zhuǎn)，并且具有社會認(rèn)知的部分，不少研究關(guān)注了個體差異對它的影響，例如性別(Tarampi et al.,2016)、社交能力(Shelton et al.,2012)、共情能力(Gronholm et al.,2012)。有學(xué)者提出，心理學(xué)領(lǐng)域中對于觀點采擇的研究可劃分為空間性任務(wù)和社會性任務(wù)(Shelton et al.,2012)。

個體的共情能力是影響其觀點采擇的重要因素(Gronholm et al.,2012)，當(dāng)個體的共情能力更高時，他們在空間換位思考方面的表現(xiàn)會更好。有研究發(fā)現(xiàn)，在空間條件下，男性空間換位思考能力可能更具優(yōu)勢；而社會換位思考能力(共情)則沒有呈現(xiàn)出顯著的性別差異(Tarampi et al.,2016)。個體的社交能力影響其觀點采擇，尤其是任務(wù)場景中有人類形象時，社交技能較好的被試往往比社交能力較差的被試更能準(zhǔn)確采擇場景中的人類視角(Shelton et al.,2012)。也就是說，個人特質(zhì)是影響個體社會認(rèn)知的重要變量，而個體社會認(rèn)知又與人-機器人交互密切相關(guān)，因而個人特質(zhì)可能在人-機器人交互中對空間指令描述偏好上產(chǎn)生影響。

事實上，人-機器人交互是一個多學(xué)科交叉的領(lǐng)域，涉及認(rèn)知科學(xué)、人工智能、人機交互、通信技術(shù)等，每個學(xué)科的專家學(xué)者在研究時可能無法對其進行全面的探討和考慮，目前該領(lǐng)域?qū)€人特質(zhì)的相關(guān)探索并不多見(Bartneck et al.,2009)。然而相關(guān)領(lǐng)域的探索對于提高人-機器人交互的效率、個性化人機交互界面的設(shè)計等諸多方面有著重要的參考意義。

1.4 研究問題與假設(shè)

已有相關(guān)研究中空間任務(wù)以空間旋轉(zhuǎn)或?qū)Ш饺蝿?wù)為主，空間認(rèn)知元素的覆蓋不夠全面；在一些交互實驗中，合作情景多使用虛擬或假設(shè)情景，無法貼近真實合作場景，得出的結(jié)論推廣受限；而且，目前國內(nèi)外還鮮見用實證方式探討空間描述方式與個人特質(zhì)關(guān)系的研究。故本研究希望通過多種不同的桌面任務(wù)，進行人-人交互和人-機器人交互中空間指令的對比分析，進一步認(rèn)識人類空間描述偏好的內(nèi)在規(guī)律，并從實證的角度更深刻地理解人類對于機器人的認(rèn)知對空間指令的影響，同時關(guān)注互動過程中人的個人特質(zhì)因素?；诂F(xiàn)有研究的結(jié)論，本研究假設(shè)：(1)人們的空間描述類型更多偏好參考框架的運用以確保交互的有效性，在能夠確保任務(wù)有效溝通的前提下，才盡量選擇低認(rèn)知負(fù)荷的空間描述類型；(2)合作者的智能影響空間語言的選擇，人-人交互和人-機器人交互中使用的空間指令存在“合作者效應(yīng)”；(3)個體空間能力與參考框架的使用有關(guān)，共情能力和社交能力與觀點采擇的使用有關(guān)。

2 方法

2.1 被試

在某大學(xué)自愿招募107名學(xué)生(男生55名，女生52名)，平均年齡為19±0.22歲。所有被試聽力正常，視力或矯正視力正常，無色盲色弱。在實驗結(jié)束后他們會獲得相應(yīng)報酬。被試隨機分為兩組，一組在實驗中的交互對象為人類(H組)，共53人；另一組在實驗中的交互對象為機器人(R組)，共54人。兩組被試的空間能力(MH=20.33,MR=21.43,t=0.970,p>0.05)、共情能力(MH=75.46,MR=75.52,t=0.044,p>0.05)和社交能力(MH=5.90,MR=5.59,t=-0.394,p>0.05)均不存在顯著差異。

2.2 實驗材料

2.2.1 空間交互場景

本研究通過構(gòu)建五個空間交互的情景(如圖1所示)設(shè)置了七個桌面任務(wù)，被試需要通過語言描述使其合作對象明確在每個場景中特定的物體(圖1中已圈出)。實驗情景涵蓋了空間認(rèn)知的關(guān)鍵要素：情景1在空間中設(shè)置了遮擋物(對應(yīng)任務(wù)考察對VPT、SPT的運用)；情景2在空間中排列了多個無標(biāo)記物的同質(zhì)物體(對應(yīng)任務(wù)考察無標(biāo)記物情景的空間描述)；情景3設(shè)置了無方向標(biāo)記物(對應(yīng)任務(wù)考察對拓?fù)淇臻g關(guān)系的運用)；情景4和情景5設(shè)置了有方向標(biāo)記物，但具體實驗任務(wù)的難易程度不同(對應(yīng)任務(wù)考察對內(nèi)在參考框架的運用)。為確保每個情景中物體間關(guān)系不變，同時也為節(jié)省實驗中更換情景所耗費的時間，每個情景中物體的排列事先固定在一塊白板上，并在白板背面標(biāo)記情景1—情景5。

圖1 實驗情景1—5

R組采用了法國奧爾多巴倫公司(Aldebaran Robotics)生產(chǎn)的高度為58厘米的白色人形機器人作為合作對象。在實驗中，機器人不會根據(jù)指令做出行為反應(yīng)，但是具有基本的行為模式——可以感應(yīng)聲音，轉(zhuǎn)動頭部和肢體，讓被試感受到它具有互動性。H組中，被試的合作對象為一名同校大三男生。在實驗中，該生不會針對被試的空間指令做出任何行為和言語上的反應(yīng)。

2.2.2 基本共情量表

采用Jolliffe &Farrington編制的基本共情量表，用于測量個體體驗或理解別人情緒的能力(Jolliffe &Farrington,2006)。問卷共有20個條目，由四個維度組成，其中“朋友的情緒對我影響不好”等11 題為情感共情(AE)，“我常常察覺不到朋友的情緒感受”等9題為認(rèn)知共情(CE)，每題均采用5點計分。分值從20分(缺少共情)到100分(高水平共情)。該問卷在中國青少年群體中具有較好的信效度(李晨楓等,2011)。在本研究中，該量表的Cronbach’sα系數(shù)為 0.72。

2.2.3 自閉癥譜系量表

自閉癥譜系量表由Baron-Cohen編制，主要用于判斷智力正常的成人自閉癥特質(zhì)的程度(Baron-Cohen et al.,2001)，共50個條目，包括社交技巧、注意力的轉(zhuǎn)換、溝通、對細(xì)節(jié)的注意及想象力五個分量表，每個分量表十個條目，每個條目給出四個程度選項。若題意為自閉癥特質(zhì)的，選擇“完全同意”或“稍微同意”皆得1分，選擇“稍微不同意”“完全不同意”皆得0分；若題意為非自閉癥特質(zhì)的，則評分規(guī)則相反。該量表具有較高的表面效度和結(jié)構(gòu)效度。將包含“我喜歡社交場合”等條目的社交技巧分量表和包含“我擅長社交閑談”等條目的溝通分量表合并，可用于測量“社交能力”，與典型的社會行為一致(Shelton et al.,2012)。本研究中，采用上述分量表測得被試的社交能力，得分越高，說明社交能力越差，其Cronbach’sα系數(shù)為0.79。

2.2.4 修訂版普渡大學(xué)空間可視化測試——旋轉(zhuǎn)

我們對修訂版普渡大學(xué)空間可視化測試——旋轉(zhuǎn)(Purdue Spatial Visualization Test:Rotations,PSVT:R)進行了翻譯，形成了中文版PSVT:R量表。本研究中，該量表的Cronbach’sα系數(shù)為0.85。PSVT:R量表中文版由30個二維立體圖形組成測試題目，被試要對其進行心理旋轉(zhuǎn)操作，并從給出的圖形選項中選出正確答案，選對一題得1分，總分在0～30分之間。測試之前，先給被試展示兩個練習(xí)題目(如圖2)，并對如何操作給予相應(yīng)指導(dǎo)語。

圖2 修訂版PSVT:R圖例

2.3 設(shè)計和程序

為考察被試與不同合作者的空間指令差異，我們采用了組間實驗設(shè)計，即被試被隨機分配到H組或R組。在實驗中，被試與合作對象面對面而坐，實驗者用手指指出情景中的指定物體，被試需要用語言描述讓合作對象明確指定物體，不能夠使用身體姿勢(圖3為被試與機器人合作的場景)。每組被試都按照任務(wù)1到任務(wù)7的順序完成空間指令任務(wù)。為準(zhǔn)確收集空間指令(收集的空間指令舉例見表1)，整個實驗過程被錄音。最后,被試還需要依次完成基本共情量表、自閉癥譜系量表、修訂版PSVT:R量表和人口學(xué)信息填寫。

表1 收集的空間指令舉例

圖3 被試與機器人合作場景

2.4 數(shù)據(jù)收集與分析

刪除5名被試的無效數(shù)據(jù)后(在描述空間指令時只采用了簡單描述，對完成空間任務(wù)沒有功效)，共得到102人(其中H組48人，R組54人)714條有效空間指令。

空間指令錄音被人工轉(zhuǎn)化為逐字稿，并從以下幾個方面進行分析：(1)比較H組和R組完成七個任務(wù)的空間指令特點，并分析其參考框架的使用、視覺特征和指令類型的異同;(2)比較有標(biāo)記物1情景中(場景3～5)物體有無方向是否影響參考框架和指令類型的選擇；(3)分析參考框架和個人特質(zhì)的關(guān)系。

3 結(jié)果

3.1 總體空間指令特點

對收集的空間指令進行人工分析，總體上看，有參考框架的描述類型占比77.87%，遠高于無參考框架類型(χ2=81.14,p<0.001)。根據(jù)空間任務(wù)的不同，各任務(wù)中空間描述類型偏好存在差異，正確率(采用人工檢驗的方式，判斷指令是否能讓交互對象拿取正確物體)也有不同，總體上各任務(wù)中選擇率較高的空間描述類型對應(yīng)的正確率也較高，如圖4所示。

圖4 各任務(wù)中選擇率較高的空間描述類型的正確率

對H組和R組的空間指令進行比較，重點關(guān)注了兩組被試在空間描述類型、視覺類型及空間指令類型方面的差異。對比兩組被試選擇的空間描述類型種類，發(fā)現(xiàn)H組和R組在三種及以上空間描述類型的選擇上存在顯著差異(χ2=102.00,p<0.001)。對比兩組被試空間描述類型的種類，H組被試在七個任務(wù)中空間描述類型的運用種類在三種及以上的占比79.17%，而R組只占比53.70%。

就空間描述類型而言，結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩組在七個任務(wù)中選擇空間描述類型的分布相似(見圖5)，兩組均較多地使用了自我中心、對方中心、內(nèi)在參照和拓?fù)潢P(guān)系。據(jù)此，將空間描述類型合并為以上四種和其他類型共五種，通過卡方檢驗發(fā)現(xiàn)兩組被試在五種空間描述類型的運用上存在顯著差異(χ2=18.49,p<0.001)。進一步比較發(fā)現(xiàn)，H組比R組更多運用自我中心(p<0.05)；R組比H組更多運用對方中心(p<0.05)和拓?fù)淇臻g關(guān)系(p<0.05)。

圖5 H組和R組各任務(wù)中空間描述類型分布

通過卡方檢驗發(fā)現(xiàn)，H組和R組采用的視覺特征類型存在顯著差異(χ2=61.91,p<0.001)，兩組采用的指令類型也存在顯著差異(χ2=70.73,p<0.001)。進一步進行事后多重比較，得到調(diào)整后標(biāo)準(zhǔn)化殘差，結(jié)果見表2。指令中的視覺特征包括有外部特征(形狀、顏色)、無外部特征(例如，車頭對著的物體)、排序、距離、綜合(包含外部特征、排序、距離)，其中兩組最多使用的視覺特征均為顏色加形狀，H組為91(27.08%)，R組為119(31.48%)，兩組無顯著差異；H組比R組更多使用無外部特征、排序、形狀、顏色，R組比H組更多使用排序加外部特征、距離加外部特征等視覺特征，并且差異均存在顯著。兩組指令類型的分布見表2。最多使用的指令類型兩組均為自然取向，但H組(94.05%)顯著多于R組(79.63%)；R組(18.52%)更多使用動作取向，而H組(0.30%)幾乎不太使用；兩組中算法取向使用的均不多，但H組(5.65%)使用率顯著高于R組(1.85%)。

表2 不同組別視覺特征類型和指令類型分布情況表

3.2 有標(biāo)記物情景中的空間指令特點

為比較有標(biāo)記物的情景中，標(biāo)記物有無方向是否影響空間描述類型和指令類型的選擇，選擇無方向標(biāo)記物(圓錐體)任務(wù)(任務(wù)3和4)和有方向標(biāo)記物(小汽車)任務(wù)(任務(wù)5和6)，結(jié)合組別(H組和R組)，組成四種實驗場景，對以上實驗場景中空間描述類型和指令類型的選擇分別進行卡方檢驗。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，四種實驗場景中，空間描述類型的選擇存在顯著差異(χ2=233.19,p<0.001)。進一步進行事后多重比較，觀察調(diào)整后標(biāo)準(zhǔn)化殘差，發(fā)現(xiàn)不同實驗場景指令類型的差異與任務(wù)有無方向和交互對象類別都有關(guān)(見表3)。在兩組無方向?qū)嶒瀳鼍爸斜辉噷Ψ街行牡倪x擇顯著高于兩組有方向?qū)嶒瀳鼍?，而?nèi)在參照的選擇顯著低于兩組有方向?qū)嶒瀳鼍埃槐辉囋贖組無方向場景下對自我中心和其他類型的選擇均顯著高于其他三種實驗場景；被試在R組無方向場景下對拓?fù)潢P(guān)系的選擇均顯著高于其他三種實驗場景。

表3 不同實驗場景空間描述類型和指令類型分布情況表

四種實驗場景中，指令類型的選擇存在顯著差異(Fisher精確檢驗,t=45.66,p<0.001)。進一步進行事后多重比較發(fā)現(xiàn)，不同實驗場景指令類型的差異主要源于不同交互對象(見表3)。被試在H組有方向和無方向?qū)嶒瀳鼍爸卸急萊組有方向和無方向?qū)嶒瀳鼍爸懈嗍褂米匀蝗∠?，更少使用動作取向?/p>

3.3 參考框架偏好與個人特質(zhì)的關(guān)系

空間信息的描述離不開參考框架的運用，其中進行他人觀點采擇的對方中心，適用于任何空間場景。所以，本研究關(guān)注空間指令中參考框架及對方中心的使用率與個體空間能力、共情能力及社交能力的相關(guān)性，結(jié)果見表4。我們發(fā)現(xiàn)總體上參考框架使用率與空間能力存在顯著正相關(guān)；對方中心使用率與共情能力存在顯著正相關(guān)(見表4)。進一步研究不同合作對象的空間指令中參考框架及對方中心的使用率與個體空間能力、共情能力及社交能力的關(guān)系，H組只有參考框架的運用與被試的空間能力存在顯著的相關(guān)性(r=0.30,p<0.05)；而R組參考框架的運用與被試的共情能力存在顯著的相關(guān)性(r=0.30,p<0.05)，同時對方中心視角的選擇也與被試的共情能力存在顯著的相關(guān)性(r=0.34,p<0.05)。

表4 個人特質(zhì)與參考框架偏好的相關(guān)性(r值)

4 討論

4.1 總體空間指令的特點

本研究通過不同類型桌面任務(wù)的實際操作，發(fā)現(xiàn)不同空間描述類型的偏好存在差異?？傮w而言，選擇運用參考框架的比例較高。空間的布局和環(huán)境影響視角的選擇(Taylor &Tversky,1996)。本研究的結(jié)果驗證了這一觀點。研究發(fā)現(xiàn)，面對較為復(fù)雜的空間任務(wù)時，必須使用空間參照，僅僅使用簡單描述無法解決模糊問題。采用他人視角的對方中心總體使用率較高，因為它適用于遮擋情景、有標(biāo)記物情景等幾乎各種任務(wù)。此外，當(dāng)空間內(nèi)存在內(nèi)在參照物時，被試則更偏好運用內(nèi)在參考框架。當(dāng)目標(biāo)物與參照物存在明顯的空間距離關(guān)系時(例如任務(wù)3)，會有部分被試偏好拓?fù)潢P(guān)系(占比38.24%)，但其總體使用率仍沒有高于對方中心(占比40.20%)。可以看出被試習(xí)慣運用參考框架進行空間描述。

另外，通過錄音數(shù)據(jù)，我們得出每條空間指令的表達時長，以衡量空間指令的認(rèn)知負(fù)荷。發(fā)現(xiàn)被試的空間描述類型偏好沒有優(yōu)先考慮認(rèn)知負(fù)荷，遵循最小合作努力原則。在可以使用拓?fù)淇臻g的任務(wù)中(例如任務(wù)3)，拓?fù)潢P(guān)系的表達時長較短，正確率較高，認(rèn)識負(fù)荷較小，理應(yīng)是首選，但從實驗結(jié)果看并非如此。拓?fù)潢P(guān)系的表達簡單，容易被理解，但是產(chǎn)生模糊性的可能性大，在復(fù)雜的空間布局中容易產(chǎn)生干擾，受到參考物的位置、其他物體與參照物的距離、參考物的大小及突出性等因素的影響，只有在非常明顯的拓?fù)潢P(guān)系時人們一般才會選擇(Kelleher &Kruijff,2006)。有研究表明，當(dāng)合作對象能夠讓指令發(fā)出者明確他們完全能明白指令時，指令發(fā)出者才會遵循最小合作努力原則。而當(dāng)缺少反饋時，指令發(fā)出者不知道合作對象是否能夠明白指令時，他們一般會采用對方視角，方便合作對象理解指令，遵循最小合作溝通努力原則(Fischer，2006)，即人們在權(quán)衡正確率和認(rèn)知負(fù)荷的情況下進行空間參照的選擇。綜上結(jié)論支持了假設(shè)1。

本研究對人-人交互和人-機器人交互的空間指令進行比較發(fā)現(xiàn)，在空間描述類型上二者大體接近，在視角特征類型和指令取向上有一定差異，存在一定的合作者效應(yīng)，即支持了假設(shè)2。另外，研究發(fā)現(xiàn)對空間描述類型的選擇影響較大的是情景中的標(biāo)記物是否具有方向性。

人與人合作時互動的傾向更加明顯，空間描述類型和視角的選擇上比較豐富，而人與機器人交互時，空間描述類型及視角的選擇相對缺乏多樣性。人與機器人交互時，空間指令的使用策略關(guān)鍵則取決于他們對智能體的認(rèn)知，當(dāng)機器人的外形更像人時，人們對待它的態(tài)度和行為會更加接近于人(肖承麗等,2019)。本研究中使用的機器人是有一定交互性的人形機器人，大部分被試認(rèn)為它具有一定的智能性，因此在與其交互時，禮貌用語的使用、視線的交互情況及空間描述方式上大體和人-人交互一致。同時因為沒有合作反饋，人們在不確定機器人實際智能性的情況下，偏好的空間指令更加清楚、易理解。因此，本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，R組中對方中心的空間描述方式及對方視角運用顯著較多，認(rèn)知負(fù)荷低、不涉及復(fù)雜參照的拓?fù)潢P(guān)系的運用顯著較多。在視覺特征描述上，R組較少使用“物體”“東西”等無外部特征的抽象指代，使用視覺特征組合的描述更多，傾向于使用更加具體的描述。這也體現(xiàn)在R組(8.36s)比H組(7.66s)總體平均表達的時間更長，無效簡單描述更少，平均正確率也更高(R組正確率84.66% ，H組正確率79.17%)。指令取向上，人-機器人合作時動作取向的指令顯著多于人-人交互。也有研究發(fā)現(xiàn)人們與概念中低智能體合作時更多使用路徑導(dǎo)向的指令(Fischer,2006)，當(dāng)人對機器人智能水平有更高認(rèn)知時，動作指令應(yīng)該會進一步下降。

4.2 參考框架偏好與個人特質(zhì)的關(guān)系

總體上，個人空間能力與參考框架的運用顯著相關(guān)，對方中心的使用與共情能力顯著相關(guān)，部分驗證了研究假設(shè)3。

自我中心、對方中心和內(nèi)在參考可以看作以空間中一個物體為原點建立坐標(biāo)系，進行0～180度空間旋轉(zhuǎn)作為不同的觀察視角，其中，自我中心視角旋轉(zhuǎn)0度，對方中心視角旋轉(zhuǎn)180度，內(nèi)在參考視角是將觀察者代入有方向的標(biāo)記物進行相應(yīng)度數(shù)的空間旋轉(zhuǎn)。相對于前三者而言，外在參考需要有對于外部環(huán)境具有空間方位的識別能力。因此，有參考框架的空間描述類型選擇與空間旋轉(zhuǎn)能力或空間方位感存在一定的關(guān)系。而簡單描述是空間視覺描述，拓?fù)潢P(guān)系只是距離遠近的表達，這兩種無參考框架的描述類型沒有空間旋轉(zhuǎn)操作的參與，與空間旋轉(zhuǎn)能力沒有顯著相關(guān)性。與機器人合作中被試更多使用了低認(rèn)知負(fù)荷的拓?fù)潢P(guān)系的描述類型，所以參考框架的偏好與空間能力的關(guān)系受到影響。

有研究證明，觀點采擇的第二層水平是一個需要付出努力的參考框架轉(zhuǎn)換過程，發(fā)生在較大的空間旋轉(zhuǎn)角度任務(wù)中(一般大于60度)，而在小角度的空間任務(wù)中主要運用的是視覺匹配(Janczyk,2013)，即以采擇他人視角的對方中心比運用較小角度的參考框架需要的旋轉(zhuǎn)計算和認(rèn)知負(fù)荷高，對空間旋轉(zhuǎn)能力的要求更高。正因為個人會根據(jù)任務(wù)特點能動地選擇較為適合的空間描述類型，而在一些任務(wù)中往往不需要采用對方中心，所以從總體來看個人空間能力與對方中心的選擇沒有顯著相關(guān)性。

對方中心“犧牲”了自我中心的先天優(yōu)勢，努力“從別人的角度去看”，這種觀點采擇可能是人類長期社會互動過程中形成的一種有效策略。可以說，人在情景中的出現(xiàn)促使了觀點采擇的產(chǎn)生(Tversky &Hard,2009)。如果說空間能力是順利完成觀點采擇的相關(guān)技能之一，那么是否采用觀點采擇則需要個體有“換位思考”的意愿，這是一種社會性的體現(xiàn)。共情特質(zhì)就包括社會性觀點采擇的維度(Jolliffe &Farrington,2006)，而空間性觀點采擇和社會性觀點采擇并不相互排斥，在許多社會情境中，人們會從空間的角度來觀察社會意圖，計劃共同行動，或者進行溝通交流(Tarampi et al.,2016)，可以說空間性觀點采擇是社會性觀點采擇的基礎(chǔ)。被試在不明確機器人智能的前提下，為了交互的有效性，空間指令更多采用對方中心或較為明晰的拓?fù)潢P(guān)系，更多運用對方視角，空間語言表現(xiàn)出清楚、易懂、具體等特點，這些都是共情的體現(xiàn)。因此，與機器人合作的被試的參考框架運用及空間性的觀點采擇與共情特質(zhì)存在一定的關(guān)系。

心理學(xué)上對于觀點采擇的研究，分為空間性任務(wù)和社會性任務(wù)——情景中人類形象的出現(xiàn)暗示社會性的情景(Shelton et al.,2012)。有實驗觀點認(rèn)為社交技能和觀點采擇之間有著密切的關(guān)系，一般存在于更具社會性的情景中(Shelton et al.,2012)。也有研究發(fā)現(xiàn)好的社交能力與觀點采擇的關(guān)系不論是在空間性任務(wù)還是社會性任務(wù)中都是有限的而且不一致的，可能是因為社交能力的多維性(Tarampi et al.,2016)。從這些研究結(jié)論可以得出社交能力與觀點采擇的相關(guān)性是有條件的。本研究發(fā)現(xiàn)社會技能與觀點采擇的相關(guān)性不顯著，其可能的解釋一方面與具體空間任務(wù)有關(guān)，另一方面與社交技能的測量有關(guān)。雖然本研究中實驗情景有合作者出現(xiàn)，但空間任務(wù)是對積木、汽車等沒有關(guān)聯(lián)性物體的空間關(guān)系的描述，與現(xiàn)實生活情境有一定距離，并且涉及復(fù)雜的參考框架和多元視角，更像是一項空間性任務(wù)，而不是一項社會性任務(wù)。另外，多元智力理論認(rèn)為，廣義的社交能力應(yīng)該等同于社交智力，是指在人際關(guān)系中理解包括自己在內(nèi)的人的感情、思想和行為，并根據(jù)這種理解采取適當(dāng)行動的能力。Marlowe確定了社會智力的五個領(lǐng)域——親社會態(tài)度、社交技能、共情能力、情緒性和社交焦慮(Marlowe,1986)。本研究中被試通過AQ中社會技能和溝通分量表測得的社交能力側(cè)重典型社會行為，而社交能力中對他人的感知和移情感受的社會意識部分可能與觀點采擇的關(guān)聯(lián)性更大。

4.3 啟示與不足

實驗主要針對無反饋情況下的交互情景，而有反饋的交互才更貼近實際，可能會產(chǎn)生更豐富的信息，這也是我們今后的研究方向。此外，與人合作中，合作對象的個人特點可能也會對交互實驗存在一定的影響。本研究中社交能力與觀點采擇未見相關(guān)性，今后對于社交能力的測量可以更有重點，進一步區(qū)別社交意識和社交行為能力的測量。在空間指令特點與個人特質(zhì)的研究中，現(xiàn)有的理論研究比較有限，因此本實驗只是對現(xiàn)有研究的驗證，未來可以結(jié)合個體“擬人觀”“生命性”“安全感”等因素對空間語言的影響作更多的探索。

5 結(jié)論

本研究通過實證研究發(fā)現(xiàn)：(1)面對不同空間任務(wù)，人們更傾向選擇參考框架去解決問題，并在權(quán)衡正確性和認(rèn)知負(fù)荷下選擇參考框架的類型。(2)對交互對象的心智判斷影響人們空間語言的使用。判斷交互對象的心智越接近人類，人們使用的空間指令與人-人交互類似；在不確定交互對象心智水平的情況下，人們使用的空間指令比較基礎(chǔ)、具體、容易理解。(3)個人空間能力對參考框架的使用有一定的影響，共情能力與觀點采擇存在一定的關(guān)系。

(致謝：感謝Yoon教授為本研究提供了修訂版PSVT:R的使用權(quán)。)