Immersive Interactive Technologies for Positive Change: A Scoping Review and Design Considerations
Notice bibliographique
Résumé
Practices such as mindfulness, introspection, and self-reflection are known to have positive short and long-term effects on health and well-being. However, in today's modern, fast-paced, technological world tempted by distractions these practices are often hard to access and relate to a broader audience. Consequently, technologies have emerged that mediate personal experiences, which is reflected in the high number of available applications designed to elicit positive changes. These technologies elicit positive changes by bringing users' attention to the self-from technologies that show representation of quantified personal data, to technologies that provide experiences that guide the user closer in understanding the self. However, while many designs available today are either built to support or are informed by these aforementioned practices, the question remains: how can we most effectively employ different design elements and interaction strategies to support positive change? Moreover, what types of input and output modalities contribute to eliciting positive states? To address these questions, we present here a state of the art scoping review of immersive interactive technologies that serve in a role of a mediator for positive change in users. We performed a literature search using ACM Digital Library, Web of Science, IEEE Xplore, and Design and Applied Arts Index (beginning of literature-January 1, 2018). We retrieved English-language articles for review, and we searched for published and unpublished studies. Risk of bias was assessed with Downs and Black 26-item QAT scale. We included 34 articles as relevant to the literature, and the analysis of the articles resulted in 38 instances of 33 immersive, interactive experiences relating to positive human functioning. Our contribution is three-fold: First we provide a scoping review of immersive interactive technologies for positive change; Second, we propose both a framework for future designs of positive interactive technologies and design consideration informed by the comparative analysis of the designs; Third, we provide design considerations for immersive, interactive technologies to elicit positive states and support positive change.
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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 | 0,053 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».