과학 박물관과 같은 공공 문화 시설의 사회 로봇은 장기적인 사용자 모델링이 불가능한 짧고 일회성의 만남을 통해 다양한 방문자와 상호작용할 수 있어야 한다. 본 연구는 개별 사용자를 저장하거나 프로파일링하지 않으면서도 개인화된 느낌을 불러일으킬 수 있는, 로봇의 즉각적으로 해석 가능한 행동 단서에 대해 살펴본다. 먼저, 전문가와 초보 박물관 도슨을 대상으로 한 비디오 기반 관찰 연구를 통해 사회적으로 적응적인 의사소통을 가능하게 하는 서비스 전략을 확인하였다. 이러한 통찰을 바탕으로, 세 편의 통제된 실험실 연구에서는 로봇의 특정 단서가 사용자의 인식에 어떻게 영향을 미치는지 조사하였다. 비디오 기반의 통제 연구에서는 인식 정확도가 로봇의 지능에 대한 사용자의 사회적 인상에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 추가 연구에서는 Wizard-of-Oz (WoZ) 방법을 기반으로 설명 내용이 참가자의 배경 지식과 일치하는지, 그리고 명시적 선호도 질문과 기억 기반 연속성 단서가 개인화에 대한 인식을 강화하는지 검증하였다. 결과는 인식 정확도가 사회적 인상을 향상시키는 반면, 지식 정렬, 명시적 선호도 질문, 기억 기반 연속성 단서가 지각된 개인화를 증가시킨다는 것을 보여주었다. 이러한 결과는 짧은 시간의 만남 안에서 해석 가능한 미시적 개인화 단서가 공공 환경에서의 사회 로봇을 위한 사용자 중심 상호작용 설계를 뒷받침할 수 있음을 시사한다.

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