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Enregistrement W3008347462 · doi:10.21037/aes.2019.ab005

AB005. The effect of audio quality on eye movements in a video chat

2019· article· en· W3008347462 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAnnals of Eye Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGaze Tracking and Assistive Technology
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationSession (web analytics)Computer sciencePerceptionContext (archaeology)Variety (cybernetics)Quality (philosophy)Sound qualityReading (process)Compensation (psychology)MultimediaFace (sociological concept)VideoconferencingSpeech recognitionPsychologyCommunicationArtificial intelligenceWorld Wide WebSocial psychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Difficulty in hearing can occur for numerous reasons across a variety of ages in humans. To overcome this, humans can employ a number of techniques to help improve their understanding of sound in other ways. One is to use vision, and attempt to lip-read in order to understand someone else in a face-to-face conversation. Audio-visual integration has a long history in perception (e.g., the McGurk Effect), and researchers have shown that older adults will look at the mouth region for additional information in noisy situations. However, this concept has not been explored in the context of social media. A common way to communicate virtually that simulates a live conversation is the concept of video chatting or conferencing. It is used for a variety of reasons including work, maintaining social interactions, and has started to be used in clinical settings. However, video chat session quality is often sub-optimal, and may contain degraded audio and/or decoupled audio and video. The goal of this study is to determine whether humans use the same visual compensation mechanism, lip reading, in a digital setting as they would in a face-to-face conversation. Methods: The participants (n=116, age 18 to 41) answered a demographics questionnaire including questions about their use of the video chatting software. Then, the participants viewed two videos of a video call: one with synchronized audio and video, and the other dyssynchronous (1 second delay). The order of video was randomized across participants. Binocular eye movements were monitored at 60 Hz using a Mirametrix S2 eye tracker connected to Ogama 5.0 ( http://www.ogama.net/ ). After each video, the participants answered questions about the call quality, and the content of the video. Results: There was no significant difference in the total dwell time at the eyes and the mouth of the speaker remained, t (116)=−1.574, P=0.059, d=−0.147, BF10 =0.643. However, using the heat maps generated by Ogama, we observed when viewing the poor-quality video, the participants looked more towards the mouth than the eyes of the speaker. It was found that as call quality decreased, the number of fixations increased from n=79.87 in the synchronous condition to n=113.4 in the asynchronous condition, and the median duration of each fixation decreased from 218.3 ms in the synchronous condition to 205ms in the asynchronous condition. Conclusions: The above results may indicate that humans employ similar compensation mechanisms in response to a decrease in auditory comprehension, given the tendency of participants looking towards the mouth of the speaker more. However, more study is needed because of the inconsistency in the results.

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.

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)0,004
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,334 · 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