Underhållning och trygghet – en inblick i en robots dag i äldreomsorgen

Bild 1. Roboten Alfs ”leende” ansiktsuttryck. Foto: Kristoffer Kuvaja Adolfsson

Från tidigare forskning och våra egna labbexperiment har vi erfarit hur människor uppfattar och reagerar på humanoida robotar. Både vårdprofessionella och klienter är inkluderade i vår studie. Vid studier på fältet är det nödvändigt att fokusera på både klienter och medarbetare (Lu et al., 2019; Pekkarinen et al, 2019). Det är av betydelse hurudan kultur man har på fältet, likaså hur man utför integreringen av robotar i en miljö. I Finland föredrar vi att möta roboten face to face för att lära oss om dennas funktioner. Vi uppfattar ofta robotens sociala aspekter som avgörande, inte enbart de tekniska. (Tuisku et al, 2022; Pekkarinen et al, 2019).

Antfolk (2022), Pekkarinen et al (2019) och Tuisku et al (2022) har forskat kring robotar inom vård och efterlyser mera holistiska forskningsansatser där vi har ekosystem av olika användare med i forskningen. Forskning med fokus på just hur service- och eller vårdpersonal uppfattar och reagerar på robotar, är ett ganska sällsynt ämne i Finland. I vårt projekt har vi arbetat tillsammans med medarbetarna innan och under implementeringen på Folkhälsan. Vi har använt oss av verktyg och modeller från området för service design för att jobba människocentrerat, med användarna i centrum. Detta, att människan ska vara i fokus, är även kärna i vårt sätt att tänka vad beträffar människa robot interaktion (eng. HRI). Att involvera medarbetarna i utformningen av robotarnas uppgifter och att utbilda dem i att hantera robotarna har varit berikande och meningsfullt. Vi jobbade hela hösten och vintern 2022-23 tillsammans med vårdare på Folkhälsan för att hitta en meningsfull implementering av vår sociala humanoid Alf.

Vem och vad är Alf

Robotar är mekaniska enheter med sensorer och datorer som möjliggör interaktion med omgivningen (Futurelearn, 2013). Alf som användes i projektet är en social humanoid av modellen Sanbot Elf. Roboten “ser” omgivningen med hjälp av en kamera och kan kommunicera via en högtalare och en pekplatta. En humanoid robot har människolika egenskaper och det kan handla om allt från kroppsform till förmågan att förmedla ansiktsuttryck (Yoshida, 2019). Enligt tidigare forskning tenderar människor att interagera och initiera interaktioner oftare när de interagerar med en humanoid robot jämfört med andra typer av robotar. Förkroppsligade robotar (robotar med kroppar) är därmed meningsfulla ur ett interaktionsperspektiv (Tung & Au, 2018; Nakanishi, Baba, Kuramoto, Ogawa, Yoshikawa & Ishiguro, 2020).

Bild 2. Exempel på dagsschema direkt från roboten Alfs mjukvara.

Samarbete, stöd och att klara sig själva

Forskning säger att robotar fungerar bäst i samarbete med människor, och det är viktigt att få medarbetarna ombord. Robotar är ett komplement, och inom vårdsektorn bör egenskaper som känslor lämnas åt den mänskliga personalen (Fuste-Forne, 2021; Hägglund et al, 2022). I vår egen implementering beaktade vi detta då vi utbildade medarbetarna, tre vårdare, samt då vi förberedde roboten för sina dagliga uppgifter. Kännedom om hur roboten kan agera i kompletterande syfte bidrog till realistiska förväntningar och en smidig integrering i vårdkontexten.

Bild 3. Alf leder seniorgymnastik med hjälp av en instruktionsvideo (Folkhälsan) projicerad på en white board-skärm. Foto: Kristoffer Kuvaja Adolfsson

För många är det viktigt att klara sig själv så länge som möjligt. När vi blir äldre behöver vi ändå hjälp med olika sysslor och forskning hävdar att en robot i vissa fall kan fungera väl som ett stöd för den äldre så att hen klarar sig längre på egenhand. Detta kan hjälpa att bibehålla självständigheten hos en individ och på det sätt även ha en direkt inverkan på självkänslan/uppfattningen (Feil-Seifer & Mataric, 2015). Feil-Seifer och Mataric nämner t.ex. följande roller eller uppgifter för en robot: fysioterapi, hjälp med dagliga sysslor, undervisning eller framförande av instruktioner. Det finns även exempel på hur sociala robotar kan få användare, t.ex. inom äldreomsorgen, att konversera mera (Nishio et al, 2021). I vårt arbete på Folkhälsan försökte vi i mån av möjlighet beakta dessa insikter i vårt arbete.

Forskning talar om vikten av att fokusera på den känsla man vill skapa bland slutanvändarna vid interaktionen mellan människa och robot (Iwamoto et al, 2020). Ett av de mänskliga grundbehoven är en känsla av trygghet och säkerhet och det är viktigt att upprätthålla den här känslan när vi blir äldre. Om närminnet sviker kan känslan av trygghet försvinna snabbt och det kan skapa både ångest och irritation hos klienten. I vår tillämpning kunde roboten Alf nyttjas för dagliga rutiner som morgonhälsningar, dagsschema, lunchmeny och att påminna om t.ex. handhygien. Med lite mer kreativa lösningar i roboten Alfs medföljande mjukvara, Yodaway Smartpoint kunde mjukvaran även nyttjas för frågesport, gymnastik och allsång. I våra diskussioner med vårdare och klienter ansågs humanoida robotar kunna, genom enkla, systematiska, rutinartade, aktiviteter och påminnelser, öka känslan av tryggheten hos en äldre med minnessvårigheter.

Bild 4. Bild av en arbetsdag vid Folkhälsan i Yodaway-Smartpoint Scheduler. Varje utvecklat program sätts i kronologisk ordning med en tid när programmet skall starta på roboten.

Hur det gick

Efter bara några dagar upptäcktes en del brister i samarbetet mellan människa och robot. Klienterna hade bl.a. en tendens att agera med långa knapptryck på pekplattan (mer än 2 sekunder). Detta var något som Smartpoint-applikationen inte kunde registrera, då längre tryckningar tekniskt registreras som “drag” (dvs, drag & drop) istället för “clicks” i den underliggande Android-miljön. Ett annat problem var robotens talsyntes, som trots flertal justeringar i samtalshastighet alltid upplevdes som svår att förstå. Efter ett flertal diskussioner med klienter och medarbetare identifierades robotens monotona talesätt som den största faktorn för den svåra förståelsen. Flera klienter upplevde att roboten talade för snabbt. Att använda sig av en mer prononcerad talsyntes har visat framgång i andra studier (Wu et al. 2020). Vi arbetar som bäst på tekniska förbättringar, bland annat gällande talsyntesen och återkommer med en artikel inom kort.

Trots bristerna var roboten omtyckt och till en början höll sig personer främst till att uppmärksamma de mänskliga attributen genom att påstå att Alf var väldigt trevlig, intressant och spännande. Liknande resultat har framkommit i annan forskning, även i Finland (Hägglund et al, 2022; Antfolk, 2022). Efter en tid funderade klienterna även på annat i sina diskussioner kring roboten. De förundrade sig bland annat över att roboten hette Alf, men talade med en kvinnoröst? Flera funderade hur det kom sig att roboten talar rikssvenska. En äldre dam funderade “hur det skulle kännas om man hade en sån där hemma”.

Senare under vår tid på Folkhälsan framförde klienterna också djupgående tankar om roboten: “Om man sen har en sån där (robot) hemma och mamma och pappa grälar vilken sida kommer den ta?”. En äldre dam reflekterade ifall roboten klarar sig utan människor: “Jag tror inte riktigt att de talar själva de där, de behöver nog någon att tala med för att fungera”. De närmast filosofiska funderingarna påminner oss om ett av öppningscitaten till en robotkonferens som vi deltog i med teamet: A machine is not a genie, it does not work by magic, it does not possess a will… The “intentions” which the machine seems to manifest are the intentions of the human programmer, as specified in advance, or they are subsidiary intentions derived from these, following rules specified by the programmer. (Arthur L. Samuel, 1960)

Gymnastik och rörelse med hjälp av teknologi har diskuterats bland annat i Antfolks forskning (2022) där hon konstaterade att robotar och rörelse inom vården har haft varierande framgång. Man har observerat att deltagarnas fysiska kondition är av stor betydelse samt att robotens attribut (t.ex. storlek) har en inverkan. I vårt fall, drog Alf några pass av seniorgymnastik där roboten spelade upp Folkhälsans instruktionsvideor på pekskärmen och med hjälp av robotens inbyggda projektor.

Vi höll sångstunder med roboten som ledare och robotens högtalare och ljudvolym fick beröm. Roboten höll också en frågesport om våren då medarbetarna ville dela med sig fakta om våren med klienterna. Vårdarna ansåg att frågesporten fungerade bra på roboten eftersom uppmärksamheten blev bättre hos klienterna när roboten var med. Den andra frågesporten blev en resa bakåt i tiden med musik och frågor om tidigare vinnande inslag från Eurovision, allmänbildning inför årets tävling med den då favorittippade Käärijä.

Mot slutet av vår integrering och tid på Folkhälsan för denna gång konstaterade personalen att robotens ställning i grupperna hade accepterats och att det så kallade nyhetsvärdet av roboten delvis hade avverkats. Robotens värde uppfattades nu mer neutralt, likt annan modern teknik som t.ex. en TV eller en tablett. Det här syntes också i vårdarnas allt mer självständiga bruk av roboten. Mera forskning på hur en längre närvaro av en robot påverkar interaktion och uppfattningar behövs och vår slutsats stöds av ett flertal beforskningar (t.ex. Antfolk, 2022).

Framtiden

“När kommer robotarna att bli ordentliga? Så att dom börjar på riktigt bestämma och vara med?” (Fundering i frukostbordet av äldre användare)

Kanske kommer människan och roboten en dag att kunna samarbeta med varandra på ett meningsfullt sätt där de kan nyttja sina olika styrkor; robotens oändliga uppmärksamhet och precision i samspel med människans kreativitet och förmåga till närhet och ömhet. Kanske kan roboten då stöda och hjälpa människan. Innan det finns mycket arbete att göra.

Främst anser vi att mer forskning måste göras inom fältet för människa robot interaktion (eng. HRI) på fältet. Där uppkommer lokala problem och där hittas lösningar som bör tas tillvara. Ett exempel på är behovet av finlandssvensk data och funktioner. Flertalet klienter påpekade bristen i robotens rikssvenska tal, något som inte kan åtgärdas utan inspelningar och transkriptioner av finlandssvenskt tal. Även finlandsvenska lokala vitsar och förståelse för finlandsvensk kultur skulle ha uppskattats.

Kristoffer Kuvaja Adolfsson

Christa Tigerstedt

Dennis Biström

Referenser

Antfolk, M. (2022). The possibilities for using humanoid robots as a care resource. Doctoral dissertation. Åbo: Åbo Akadmi university.

Yoshida E. (2019). Robots that look like humans: A brief look into humanoid robotics. Pp. 143-151 Mètode Science Studies Journal, vol. 9.
DOI: https://doi.org/10.7203/metode.9.11405 Extern länk

Feil-Seifer, D. & Mataric, M. (2015). Defining Socially Assistive Robotics. Pp. 465-468, Proceedings of the 2005 IEEE 9th International Conference on Rehabilitation.

Robotics.Pekkarinen, S., Tuisku, O., Hennala, L., Melkas, H. (2019). Robotics in Finnish welfare services: dynamics in an emerging innovation ecosystem. European Planning Studies. DOI:10.1080/09654313.2019.1693980

Fu, C., Liu, C., Toshinori Ishi, C., Yoshikawa, Y., Io, T. & Ishiguro, H. (2021). Using an Android Robot to Improve Social Connectedness by Sharing Recent Experiences of Group Members in Human-Robot Conversations. IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS, VOL. 6, NO. 4, OCTOBER 2021, pp 6670-6677. DOI 10.1109/LRA.2021.3094779

Fuste-Forne, F. (2021). Robot chefs in gastronomy tourism: What’s on the menu? Tourism Management Perspectives, 37.

Futurelearn, (2013). What makes a robot a robot?, https://www.futurelearn.com/info/courses/robotic-future/0/steps/29367 Extern länk

Hägglund, S., Tigerstedt, C., Biström, D., Wingren, M., Andersson, S., Kuvaja Adolfsson, K., Penttinen, J., & Espinosa-Leal, L. (2023). Stakeholders’ Experiences of and Expectations for Robot Accents in a Dental Care Simulation: A Finland-Swedish Case Study. In R. Hakli, P. Mäkelä, & J. Seibt (Eds.), Social Robots in Social Institutions: Proceedings of RoboPhilosophy 2022 (1 ed., Vol. 366, pp. 125-134). ( Frontiers of Artificial Intelligence and Applications; Vol. 366). IOS Press. https://doi.org/10.3233/FAIA220611 Extern länk

Iwamoto, T., Baba, J., Nakanishi, J., Hyodo, K., Yoshikawa, Y. & Ishiguro, H. (2022). Playful Recommendation: Sales Promotion That Robots Stimulate Pleasant Feelings Instead of Product Explanation. IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS, VOL. 7, NO. 4, OCTOBER 2022, pp. 11815-11822.

Lu, V.N., Wirtz, J., Kunz, W.H., Paluch S., Gruber, T., Martins, A. & Patterson P.G. (2020). Impact of robots on customers and service employees. Journal of Service Theory and Practice. DOI 10.1108/JSTP-04-2019-0088

Nakanishi, J., Baba, J., Kuramoto I., Ogawa, K., Yoshikawa, Y. & Ishiguro, H. (2020). Smart Speaker vs. Social Robot in a Case of Hotel Room. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). Proceedings, pp 11391-11396.

Nishio, T., Yoshikawa, Y., Iio, T., Chiba, M., Asami, T., Isoda, Y., & Ishiguro, H. (2021). Actively listening twin robots for long‑duration conversation with the elderly. Robomech, 8 (18).

Pekkarinen, S., Melkas, H., Hyypiä, M. (2019). Elderly Care and Digital Services: Toward a Sustainable Sociotechnical Transition. In: Toivonen, M., Saari, E. (eds) Human-Centered Digitalization and Services. Translational Systems Sciences, vol 19. Springer, Singapore. pp. 259-284. DOI: 10.1007/978-981-13-7725-9_14

Samuel, A. L., (1960). Some Moral and Technical Consequences of Automation – A Refutation. Science, 123:741-742

Tung, V. & Au, N. (2018). Exploring customer experiences with robotics in hospitality. International Journal of contemporary hospitality management, vol 30, no 7, 2680-2697.

Tuisku, O., Johansson-Pajala, R-M., Hoppe, J.A., Pekkarinen, S., Hennala, L.,Thommes, K., Gustafsson, C., & Melkas, H. (2022). Assistant nurses and orientation to are robot use in three European countries. Behaviour & Information Technology.
Yodaway (2023). Effective plug-and-play solution for visitor analysis. https://yodaway.com/en/smartpoint-effective-plug-and-play/ Extern länk

Wu Y., Rough D., Bleakley A., Edwards J., Cooney O., Doyle P. R., Clark L. & Cowan B.R. (2020). See what I'm saying? Comparing Intelligent Personal Assistant use for Native and Non-Native Language Speakers. https://doi.org/10.48550/arXiv.2006.06328 Extern länk