主要工作
这篇文章主要研究了virtual agent的个性特点和性别特征对面试者的主观态度以及交互方式的影响。发表在IUI18上。
方法
实验过程
316个面试者，真实的面试场景，通过邮箱提供的url进入虚拟面试场景中，在与virtual agent面试后，填写post-interview survey，包含基本信息，以及基于22个评价指标的打分。
VA有两个自变量：性别和性格。提供了两种机器人：warm cheerful的女性机器人和serious assertive的男性机器人（疑问：不应该有2*2种组合么）
结果分析
1.利用PCA extraction method和Varimax rotation with a Kaiser normalization从22个评价指标中得到三个最重要的影响因素，这三个因素占据了22项差异的54%。三个因素分别是：Social Ability、Extraversion-Agreeableness and Trustworthiness
2.利用regression models，分析VA的类型与三个因素的关系。结果发现：VA的类型对Extroversion和Trustworthiness有显著性影响。人们对Kaya的Extraversion打分更高，对Albert的Trustworthiness打分更高。
3.进一步的，作者将性别相同的bot-applicant pair作为一组，性别不同的作为一组进行比较。发现：当性别相同时，面试者对Extraversion的打分更高，当性别不同时，人们对Trustworthiness这一项打分更高。
4.利用LIWC中的“authentic” summary variable score，对面试者们的回答进行分析，将其作为因变量。利用general linear model，发现，VA的类型对这项分数有显著性影响，kaya的得分更高。然而，social ability这一因素却与authentic呈现负相关。（authentic的得分越高，表明面试者在交流过程中表露更多私密的透明化的内容）
