Mixed‐methods approach to measuring user experience in online news interactions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
When it comes to evaluating online information experiences, what metrics matter? We conducted a study in which 30 people browsed and selected content within an online news website. Data collected included psychometric scales (User Engagement, Cognitive Absorption, System Usability Scales), self‐reported interest in news content, and performance metrics (i.e., reading time, browsing time, total time, number of pages visited, and use of recommended links); a subset of the participants had their physiological responses recorded during the interaction (i.e., heart rate, electrodermal activity, electrocmytogram). Findings demonstrated the concurrent validity of the psychometric scales and interest ratings and revealed that increased time on tasks, number of pages visited, and use of recommended links were not necessarily indicative of greater self‐reported engagement, cognitive absorption, or perceived usability. Positive ratings of news content were associated with lower physiological activity. The implications of this research are twofold. First, we propose that user experience is a useful framework for studying online information interactions and will result in a broader conceptualization of information interaction and its evaluation. Second, we advocate a mixed‐methods approach to measurement that employs a suite of metrics capable of capturing the pragmatic (e.g., usability) and hedonic (e.g., fun, engagement) aspects of information interactions. We underscore the importance of using multiple measures in information research, because our results emphasize that performance and physiological data must be interpreted in the context of users' subjective experiences.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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