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Enregistrement W2528549054 · doi:10.2196/games.5860

Usability Evaluation Methods for Gesture-Based Games: A Systematic Review

2016· review· en· W2528549054 sur OpenAlexvenueno aff
Fernando Winckler Simor, Manoela Rogofski Brum Postal, Jaison Dairon Ebertz Schmidt, Rafael Rieder, Ana Carolina Bertoletti De Marchi

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2016
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityGestureComputer scienceHuman–computer interactionStandardizationMultimediaInterface (matter)Protocol (science)EntertainmentUser interfaceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gestural interaction systems are increasingly being used, mainly in games, expanding the idea of entertainment and providing experiences with the purpose of promoting better physical and/or mental health. Therefore, it is necessary to establish mechanisms for evaluating the usability of these interfaces, which make gestures the basis of interaction, to achieve a balance between functionality and ease of use. OBJECTIVE: This study aims to present the results of a systematic review focused on usability evaluation methods for gesture-based games, considering devices with motion-sensing capability. We considered the usability methods used, the common interface issues, and the strategies adopted to build good gesture-based games. METHODS: The research was centered on four electronic databases: IEEE, Association for Computing Machinery (ACM), Springer, and Science Direct from September 4 to 21, 2015. Within 1427 studies evaluated, 10 matched the eligibility criteria. As a requirement, we considered studies about gesture-based games, Kinect and/or Wii as devices, and the use of a usability method to evaluate the user interface. RESULTS: In the 10 studies found, there was no standardization in the methods because they considered diverse analysis variables. Heterogeneously, authors used different instruments to evaluate gesture-based interfaces and no default approach was proposed. Questionnaires were the most used instruments (70%, 7/10), followed by interviews (30%, 3/10), and observation and video recording (20%, 2/10). Moreover, 60% (6/10) of the studies used gesture-based serious games to evaluate the performance of elderly participants in rehabilitation tasks. This highlights the need for creating an evaluation protocol for older adults to provide a user-friendly interface according to the user's age and limitations. CONCLUSIONS: Through this study, we conclude this field is in need of a usability evaluation method for serious games, especially games for older adults, and that the definition of a methodology and a test protocol may offer the user more comfort, welfare, and confidence.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,414 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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