Controlling the Sense of Embodiment for Virtual Avatar Applications: Methods and Empirical Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The sense of embodiment (SoE) is the feeling of one's own body, and research on the SoE extends from the rubber hand illusion to the full-body ownership illusion with a virtual avatar. OBJECTIVE: The key to utilizing a virtual avatar is understanding and controlling the SoE, and it can be extended to several medical applications. In this study, we aimed to clarify these aspects by considering the following three subcomponents of SoE: sense of agency, ownership, and self-location. METHODS: We defined a human avatar (HA), point light avatar (PLA), and out-of-body point light avatar (OBPLA) and compared them in three user studies. In study 1, 28 participants were recruited and the three avatar conditions (HA, PLA, and OBPLA) were compared. In study 2, 29 new participants were recruited, and there were two avatar conditions (HA ad PLA) and two motion synchrony conditions (synchrony and asynchrony). In study 3, 29 other participants were recruited, and there were two avatar conditions (PLA and OBPLA) and two motion synchrony conditions (synchrony and asynchrony). Dependent measures included sense of agency, ownership, and self-location; emotional response; presence; and simulator sickness. RESULTS: The findings of study 1 showed that the three avatar generation methodologies can control the sense of ownership and self-location in a stepwise manner while maintaining a high sense of agency. In studies 2 and 3, we found dependencies among the three subcomponents of SoE and observed that they affected users' subjective experiences. CONCLUSIONS: Our findings may have implications for boosting the effects of virtual avatar applications in medical areas, by understanding and controlling the SoE with a full-body illusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».