User-Driven Techniques for the Design and Evaluation of New Musical Interfaces
Notice bibliographique
Résumé
The merits of user-driven design have long been acknowledged in the field of human–computer interaction (HCI): Closely involving target users throughout the lifecyle of a project can vastly improve their experiences with the final system. Thus, it comes as no surprise that a growing number of music technology researchers are beginning to incorporate user-driven techniques into their work, particularly as a means of evaluating their designs from the perspectives of their intended users. Many, however, have faced the limitations that arise from applying the task-based, quantitative techniques typically encountered in classical HCI research to the evaluation of nonutilitarian applications. The nature of musical performance requires that designers reevaluate their definitions of user “goals,” “tasks,” and “needs.” Furthermore, within the context of performance, the importance of creativity and enjoyment naturally supersedes that of efficiency, yet these concepts are more difficult to evaluate or quantify accurately. To address these challenges, this article contributes a set of key principles for the user-driven design and evaluation of novel interactive musical systems, along with a survey of evaluation techniques offered by new directions in HCI, ludology, interactive arts, and social-science research. Our goal is to help lay the foundation for designers of new musical interfaces to begin developing and customizing their own methodologies for measuring, in a concrete and systematic fashion, those critical aspects of the user experience that are often considered too nebulous for assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,138 | 0,204 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».