What Do We Mean by “Interaction”? An Analysis of 35 Years of CHI
Notice bibliographique
Résumé
The notion of interaction is essential to human-computer interaction, yet rarely studied. We use quantitative and qualitative methods to investigate how this notion has been used across 35 years of proceedings from the ACM Conference on Human Factors in Computing (CHI). Using natural language processing, we extract 53,568 occurrences of the word “interaction” across 4,604 papers. In these occurrences, we categorize 2,668 unique words that modify how “interaction” is used in a sentence. We show that the use of “interaction” is both increasing and diversifying, suggesting the importance of the notion, but also the difficulty in developing theory about interaction. Our findings show that styles of interaction are closely associated with changes in technology and that modalities and characteristics of interaction are becoming more of a topic than specific devices or widgets. Interaction qualities, relating to structure, feel, effectiveness, and efficiency, are consistently prominent, and the quality of novelty is increasingly frequent. From this analysis, we identify open questions about interaction, including how to build knowledge across changing technologies, how to work toward a model of quality for interaction, and what the core of a science of interaction could be.
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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 | 0,015 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,048 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».