Design fiction diegetic prototyping: a research framework for visualizing service innovations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to present a design fiction diegetic prototyping methodology and research framework for investigating service innovations that reflect future uses of new and emerging technologies. Design/methodology/approach Drawing on speculative fiction, the authors propose a methodology that positions service innovations within a six-stage research development framework. The authors begin by reviewing and critiquing designerly approaches that have traditionally been associated with service innovations and futures literature. In presenting their framework, authors provide an example of its application to the Internet of Things (IoT), illustrating the central tenets proposed and key issues identified. Findings The research framework advances a methodology for visualizing future experiential service innovations, considering how realism may be integrated into a designerly approach. Research limitations/implications Design fiction diegetic prototyping enables researchers to express a range of “what if” or “what can it be” research questions within service innovation contexts. However, the process encompasses degrees of subjectivity and relies on knowledge, judgment and projection. Practical implications The paper presents an approach to devising future service scenarios incorporating new and emergent technologies in service contexts. The proposed framework may be used as part of a range of research designs, including qualitative, quantitative and mixed method investigations. Originality/value Operationalizing an approach that generates and visualizes service futures from an experiential perspective contributes to the advancement of techniques that enables the exploration of new possibilities for service innovation research.
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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 | 0,025 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,025 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».