A first look at individuals' affective ratings of vibrations
Notice bibliographique
Résumé
Affective response may dominate users' reactions to the synthesized tactile sensations that are proliferating in today's handheld and gaming devices, yet it is largely unmeasured, modeled or characterized. A better understanding of user perception will aid the design of tactile behavior that engages touch, with an experience that satisfies rather than intrudes. We measured 30 subjects' affective response to vibrations varying in rhythm and frequency, then examined how differences in demographic, everyday use of touch, and tactile processing abilities contribute to variations in affective response. To this end, we developed five affective and sensory rating scales and two tactile performance tasks, and also employed a published `Need for Touch' (NFT) questionnaire. Subjects' ratings, aggregated, showed significant correlations among the five scales and significant effect of the signal content (rhythm and frequency). Ratings varied considerably among subjects, but this variation did not coincide with demographic, NFT score or tactile task performance. The linkages found among the rating scales confirm this as a promising approach. The next step towards a comprehensive picture of individuals' patterns of affective response to tactile sensations entails pruning, integration and redundancy reduction of these scales, then their formal validation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».