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Enregistrement W1971466850 · doi:10.1145/2617995.2617998

Designing Interaction Categories for Kinesthetic Empathy

2014· article· en· W1971466850 sur OpenAlexaff
Shannon Cuykendall, Thecla Schiphorst, Jim Bizzocchi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinesthetic learningEmpathyInteractivityMovement (music)Computer scienceHuman–computer interactionInteraction designDanceReading (process)PsychologyMultimediaAestheticsVisual artsSocial psychologyLinguisticsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synchronous Objects is an interactive online dance work that allows audiences to look inside the choreographic structure of William Forsythe's One Flat Thing, reproduced (2000). Ohio State University, in collaboration with Forsythe, created twenty interactive visualizations or "objects" with varying levels of interactivity that present three main choreographic principles: alignments, cueing and movement material. This design allows users to empathize with the movement on multiple levels--shifting attention away from aesthetic biases and highlighting qualities of the movement that may otherwise be missed. We conducted a close reading analysis of the interaction design strategies employed within Synchronous Objects in order to understand what interaction design features support kinesthetic empathy. We suggest categorizing the objects into three types: instructional, exploratory, and translational and claim these interaction categories provide a useful framework for understanding how to design for kinesthetic empathy in computational models of movement. We discuss how these interaction categories represent movement through relatable images that a broader audience can appreciate and connect with. Our analysis contributes to research in movement and computation by including kinesthetic empathy as a design principle within movement representations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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