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Enregistrement W3186089682 · doi:10.1145/3469595.3469603

VUI Influencers: How the Media Portrays Voice User Interfaces for Older Adults

2021· article· en· W3186089682 sur OpenAlexaff
Jaisie Sin, Cosmin Munteanu, Numrita Ramanand, Yi Rong Tan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociotechnical systemInfluencer marketingUsabilityThematic analysisFocus (optics)Computer scienceSocial mediaMultimediaWorld Wide WebSociologyHuman–computer interactionKnowledge managementQualitative researchBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Voice User Interfaces (VUIs) such as smart speakers hold promise for older adults (OAs) in terms of usability and convenience. However, their adoption and the extent of their benefits to OAs may be influenced by mass media, as this is a primary source of technology education for OAs. Thus, we aim to obtain a better understanding of how VUIs’ value and utility for OAs are portrayed in the media. We conducted a systematic review and thematic analysis of articles published in ten popular digital news outlets that focus on VUIs and older adults. The analysis reveals several design and engineering factors that are portrayed in media as being relevant or encouraging to older adults’ adoption of VUIs. Given the media's influence of the consumer adoption of new technologies, this analysis brings to light several sociotechnical aspects that are dominant threads within the media discourse related to VUIs. Through this, we suggest areas of focus for the research and design of VUIs that account for these influencing factors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSans objet
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

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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