人物、地点、事件：无论有生命与否，人们都可以读出情感反馈。
如果某事物与我们产生互动,我们就会对该互动加以诠释;
通过身体动作、语言、轮换和常规应答,它对我们做出的反应越强烈,我们就越有可能将它视作社会行为人。
人与机器的交往不同于人与人在于：当你出错时系统开始反抗。所以要做到系统是容错的，乐于助人的，才可以让科技更像人。
我们为什么会责备机器？这是因为我们自己的思维方式。对我们而言我们的行为是正确的，如果结果不恰当，那就是机器的错。
根据以上说法，因为机器更像人，所以人依赖机器，但机器出现不像人的情况的时候，我们就回去责怪机器。这是因为反思层次如何确定事情的起因，如果反思层次预测了负面的结果，如果负面结果没有发生，会产生积极的情感；如果反思层次预测了正面的结果，如果正面结果没有发生，则会产生消极的情感。
而用户体验要做的，不单单是正面结果赞扬和负面结果鼓励，更要在结果之前给出相应的预测和提醒，端正人们对起因的认知。
产品与人的的信任是千百次的正面体验慢慢增长的。当产品推荐自己的时候，不要以为你已经人尽皆知了，而是要从0开始介绍自己。
信任是如何建立的？
1、初识-自荐；
2、入职-可靠；
3、我们能够建立心智模型（足够了解）。
「旁观者的冷漠」原理：围观的人越多，帮忙的人越少。——社会心理学家比伯·拉坦纳
社会：人多的情况下出事大家应该有强烈反应，如果没有就意味着没事。
工作：有很多人会检查同一个东西所以自己可以不那么在意。
问题在于每一个人都这么想——信任阻碍了工作。
使用设备时，你同时处于两个空间：物理空间和精神空间。精神空间往往需要我们集中注意力，从而影响到物理空间的活动。因此，我们需要一项功能来避免这种影响。
为什么机器需要情感化？
首先，情感化不是情感。参考：
「情感化的因素」身体的、心理的、语言、社会动力学、社会角色。
身体的：脸部、眼睛、身体、动作。
心理的：偏好、幽默、性格、感情、移情、“对不起”
语言：互动语言的运用、口语、语言识别
社会动力学：轮换、合作、表扬优秀工作、回答问题、互惠
社会角色：服务人员、队友、对手、宠物
机器需要情感化的原因：自动化。机器在没有人类帮助的情况下被要求完成任务：如何和人类交流，如何让它们相互交流。比如畏高、躲避障碍物、可爱好玩。
但机器人所需的情感不一定是人类的情感，而是符合机器需求的情感系统。以能够让机器处理决策性和控制方面的问题。
