End-user customization of affective tactile messages: A qualitative examination of tool parameters
Notice bibliographique
Résumé
Vibrotactile (VT) signals are found today in many everyday electronic devices (e.g., notification of cellphone messages or calls); but it remains a challenge to design engaging, understandable vibrations to accommodate a broad range of preferences. Here, we examine customization as a way to leverage the affective qualities of vibrations and satisfy diverse tastes; specifically, the desirability and composition of VT customization tools for end-users. A review of existing design and customization tools (haptic and otherwise) yielded five parameters in which such tools can vary: 1) size of design space, 2) granularity of control, 3) provided design framework, 4) facilitated parameter(s), and 5) clarity of design alternatives. We varied these parameters within low-fidelity prototypes of three customization tools, modeled in some respects on existing popular examples. Results of a Wizard-of-Oz study confirm users' general interest in customizing everyday VT signals. Although common in consumer devices, choosing from a list of presets was the least preferred, whereas an option allowing users to balance VT design control with convenience was favored. We report users' opinion of the three tools, and link our findings to the five characterizing parameters for customization tools that we have proposed.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».