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Enregistrement W4225159686 · doi:10.1145/3491101.3503565

Augmented Reality Smart Glasses in Focus: A User Group Report

2022· article· en· W4225159686 sur OpenAlexafffund
Alexi Orchard, Marcel O’Gorman, Chelsea La Vecchia, Jason Lajoie

Notice bibliographique

RevueCHI Conference on Human Factors in Computing Systems Extended Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésAugmented realityWearable computerInternet privacyFocus groupEtiquetteEntertainmentProduct (mathematics)Computer scienceFocus (optics)Wearable technologyMultimediaVirtual realityAdvertisingBusinessWorld Wide WebHuman–computer interactionMarketingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Augmented Reality Smart Glasses (ARSG) are a recent development in consumer-level personal computing technology. Research on ARSGs has largely focused on new forms of etiquette for these personal computing devices, but little else has been examined due in part to consumer availability. The most well-known example of ARSGs is Google Glass, which are no longer available for consumer purchase due to privacy concerns. Google has more recently transitioned to industry-focused applications with the Glass Enterprise Edition [1]. Recent consumer-facing iterations on the technology include Snapchat Spectacles and Ray-Ban Stories, which reignite some of the anxieties surrounding wearable cameras. Focals by North, the ARSG product studied in this project, do not have the capacity to record video or audio, thus mitigating the risk of privacy breaches. This study examines how users of Focals employ the device, successfully or not, to facilitate daily activities such as scheduling, communication, wayfinding, and how non-users perceive the interactions of Focals users. Participants wrote blog responses and participated in a focus group on their daily experiences with the glasses; they also speculated on potential uses and features of future iterations relating to accessibility and entertainment purposes. Focals by North, a relatively low-cost ARSG, aims to make this tech mass market to “seamlessly [blend] technology into our world” [2]. However, this study found participants preferred choice when receiving notifications, and greatly questioned the need for notifications to appear in their field of vision. We anticipate that these results will inform frameworks for assessing consumer facing ARSG products in future work.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,007

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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