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Enregistrement W2100249939 · doi:10.5555/2019116.2019118

Comparing Computer Versus Human Data Collection Methods for Public Usability Evaluations of a Tactile-Audio Display

2010· article· en· W2100249939 sur OpenAlex
Maria Karam, Carmen Branje, John-Patrick Udo, Frank Russo, Deborah I. Fels

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Usability Studies archive · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityHuman–computer interactionComputer scienceContext (archaeology)MultimediaData collectionUsability engineeringPerspective (graphical)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a public usability study that provides preliminary results on the effectiveness of a universally designed system that conveys music and other sounds into tactile sensations. The system was displayed at a public science museum as part of a larger multimedia exhibit aimed at presenting a youths’ perspective on global warming and the environment. We compare two approaches to gathering user feedback about the system in a study that we conducted to assess user responses to the inclusion of a tactile display within the larger audio-visual exhibit; in one version, a human researcher administered the study and in the other version a touch screen computer was used to obtain responses. Both approaches were used to explore the public’s basic understanding of the tactile display within the context of the larger exhibit. The two methods yielded very similar responses from participants; however, our comparison of the two techniques revealed that there were subtle differences overall. In this paper, we compare the two study techniques for their value in providing access to public usability data for assessing universally designed interactive systems. We present both sets of results, with a cost benefit analysis of using each in the context of public usability tests for universal design.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,381
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,125 · 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