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Enregistrement W2996431762 · doi:10.46298/jips.5935

Combination of tactile devices for data analytics

2019· article· en· W2996431762 sur OpenAlexaff
Gary Perelman, Marcos Serrano, Christophe Bortolaso, Célia Picard, Mustapha Derras, Emmanuel Dubois

Notice bibliographique

RevueJournal d Interaction Personne-Système · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Crowdsensing and Crowdsourcing
Établissements canadiensBerger (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStackingComputer scienceVocabularyGestureHuman–computer interactionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although ubiquitous data analysis is a promising approach, analyzing data in spreadsheets on tablets is a tedious task due to the limited size of the display and tactile vocabulary. In this article, we present the design and evaluation of new interaction techniques based on the combination of a tablet containing the data and a smartphone used as a mediator between the user and the tablet. To do this, we propose to use stacking gestures, i. e. to place a smartphone on top of a tablet. Stacking is an inexpensive, easy to implement, efficient and effective way to improve the analysis of data on tablets, increasing the vocabulary and broadening the display surface by using smartphones that are always available. We first explore stacking-based solutions to delimit the possible interaction vocabulary and present the manufacture of a conductive shell for smartphones. Then, we propose new techniques based on stacking to perform data analysis of a spreadsheet, i.e. the creation of pivot tables and their manipulation. We evaluate our stacking techniques against the tactile interactions provided by current mobile spreadsheet applications. Our studies reveal that some of our interaction techniques are 30% faster than touch to create pivot tables. Bien que l'analyse ubiquitaire de données soit une approche prometteuse, l'analyse des données dans des tableurs sur des tablettes est une tâche fastidieuse en raison de la taille limitée de l'affichage et du vocabulaire tactile. Dans cet article, nous présentons la conception et l'évaluation de nouvelles techniques d'interaction reposant sur la combinaison d'une tablette contenant les données et d'un smartphone utilisé comme médiateur entre l'utilisateur et la tablette. Pour ce faire, nous proposons d'utiliser des gestes de "stacking", c'est-à-dire de poser une arrête d'un smartphone sur l'écran de la tablette. Le stacking est un moyen peu coûteux, facile à mettre en oeuvre, efficace, et basé sur l'utilisation des smartphones toujours disponibles pour améliorer l'analyse des données sur des tablettes, en augmentant le vocabulaire utilisé et en élargissant la surface d'affichage. Nous explorons d'abord des solutions basées sur le stacking pour délimiter le vocabulaire d'interaction possible et présenter la fabrication d'une coque conductive pour smartphone. Ensuite, nous proposons de nouvelles techniques basées sur le stacking pour réaliser l'analyse de données d'un tableur, c'est-à-dire la création de tableaux croisés dynamiques et leur manipulation. Nous évaluons nos techniques de stacking par rapport aux interactions tactiles fournies par les applications de tableur mobiles actuelles. Nos études révèlent que certaines de nos techniques d'interaction sont 30% plus rapides que le toucher pour créer des tableaux croisés dynamiques.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,251 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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