Relational Agents (RAs) are virtual anthropomorphic characters able to engage in multimodal (i.e. using both verbal and nonverbal behavior) face-toface interactions with users in real-time. RAs are also capable of establishing and maintaining a long-term relationship with the user, which has been
shown to improve task outcomes in application domains such as education, coaching and entertainment. In all of these applications, it is crucial that users do not outright reject the agent after the initial moments of interaction, therefore first impressions become important. This thesis presents a theoretical framework for analyzing and modeling human nonverbal behavior for managing impressions, and how RAs can exploit this in their first encounters with human users. The focus is on nonverbal behavior (smile, gaze and proxemics) aimed at exhibiting personality and interpersonal attitudes. First the thesis describes the theoretical background of nonverbal communicative behavior in the context of first impressions among humans. It then presents a theoretical framework demonstrating that impressions of an agent’s personality are quickly formed by users based on proxemics, whereas interpersonal attitude is conveyed through smiles and gaze behavior. The thesis furthermore demonstrates that interpersonal attitude has greater impact than personality
on a user’s decision to spend time with the agent. The design and implementation of a SAIBA compliant computational solution built on this framework is presented. This solution automates the real-time generation of nonverbal behavior for an RA during a greeting encounter. The multimodal behavior exhibited accomplishes both to serve the communicative functions
associated with greetings as well as managing impressions of personality and interpersonal attitude towards the user. The agent’s communicative functions are represented in Function Markup Language, an emerging SAIBA standard, which this thesis furthers through a detailed design specification and
concrete language proposal. Finally, a practical application in the context of a 3D Virtual Learning Environment is demonstrated and the impact and further developments of this thesis discussed.
Venslavitverur eru sýndarmanneskjur sem nýta tal og látbragð í samskiptum við fólk, augliti til auglitis, til að mynda varanleg tengsl. Sýnt hefur verið fram á að slík tengsl við notendur hugbúnaðar á sviði kennslu, þjálfunar eða afþreyingar, getur bætt áhrif hugbúnaðarins á notandann. Það er því mikilvægt að notendur hafni ekki vitverunni við fyrstu kynni og missi þar með af ávinningi tengslanna. Þess vegna er nauðsynlegt að veran komi vel fyrir strax í upphafi. Þessi ritgerð lýsir fræðilegum grunni sem nýtist til að greina og gera líkan af áhrifum látbragðs á þá mynd sem notendur
gera sér af vitverunni, og þar með hvernig vitveran getur best beitt þeirri tjáningu til að tryggja að á komist gott samband. Sérstök áhersla er lögð á látbragð sem gefur í skyn ákveðinn persónuleika og viðhorf gagnvart viðmælanda.
Fyrst lýsir ritgerðin því hvernig fræðin taka á þessu þegar aðeins manneskjur eiga í hlut. Síðan greinir ritgerðin frá rannsókn sem sýnir hvernig líkamleg nálegð vitveru hefur áhrif á mat notanda á persónleika hennar og hvernig bros og augnaráð verunnar hefur áhrif á mat notanda á viðhorfi hennar
til hans. Jafnframt sýnir ritgerðin að metið viðhorf hefur meiri áhrif en metinn persónuleiki á það hversu miklum tíma notandi er tilbúinn að eyða með vitverunni. Þessar niðurstöður eru útfærðar í reiknilíkani sem fellur að hinni alþjóðlegu SAIBA aðferð við myndun marghátta samksiptahegðunar
hjá vitverum. Líkanið framkallar sjálfvirk alla líkamstjáningu vitverunar þegar hún og notandinn heilsast. Líkamstjáningin þjónar bæði athöfninni að heilsast og því að koma ákveðnum persónuleika og viðhorfi til skila.
Samskiptamarkmið vitverunnar eru sett fram á "Functional Markup Language" málinu, sem er SAIBA staðall í þróun. Með þessu leggur ritgerðin til nákvæma greiningu og tillögu að fyrstu heildarútgáfu staðalsins. Að lokum lýsir ritgerðin notkun líkansins í gagnvirku þrívíddar kennsluumhverfi ásamt
því að fjalla um næstu skref verkefnisins og áhrif þess á frekari rannsóknir á sviðinu.
