Investigating socially assistive systems from system design and evaluation: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract PurposeThe development of assistive technologies that support people in social interactions has attracted increased attention in HCI. This paper presents a systematic review of studies of Socially Assistive Systems targeted at older adults and people with disabilities. The purpose is threefold: (1) Characterizing related assistive systems with a special focus on the system design, primarily including HCI technologies used and user-involvement approach taken; (2) Examining their ways of system evaluation; (3) Reflecting on insights for future design research.MethodsA systematic literature search was conducted using the keywords “social interactions” and “assistive technologies” within the following databases: Scopus, Web of Science, ACM, Science Direct, PubMed, and IEEE Xplore.ResultsSixty-five papers met the inclusion criteria and were further analyzed. Our results showed that there were 11 types of HCI technologies that supported social interactions for target users. The most common was cognitive and meaning understanding technologies, often applied with wearable devices for compensating users’ sensory loss; 33.85% of studies involved end-users and stakeholders in the design phase; Four types of evaluation methods were identified. The majority of studies adopted laboratory experiments to measure user-system interaction and system validation. Proxy users were used in system evaluation, especially in initial experiments; 42.46% of evaluations were conducted in field settings, primarily including the participants’ own homes and institutions.ConclusionWe contribute an overview of Socially Assistive Systems that support social interactions for older adults and people with disabilities, as well as illustrate emerging technologies and research opportunities for future work.
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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 | 0,044 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».