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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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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