Iteratively Designing Gesture Vocabularies: A Survey and Analysis of Best Practices in the HCI Literature
Notice bibliographique
Résumé
Gestural interaction has evolved from a set of novel interaction techniques developed in research labs, to a dominant interaction modality used by millions of users everyday. Despite its widespread adoption, the design of appropriate gesture vocabularies remains a challenging task for developers and designers. Existing research has largely used Expert-Led, User-Led, or Computationally-Based methodologies to design gesture vocabularies. These methodologies leverage the expertise, experience, and capabilities of experts, users, and systems to fulfill different requirements. In practice, however, none of these methodologies provide designers with a complete, multi-faceted perspective of the many factors that influence the design of gesture vocabularies, largely because a singular set of factors has yet to be established. Additionally, these methodologies do not identify or emphasize the subset of factors that are crucial to consider when designing for a given use case. Therefore, this work reports on the findings from an exhaustive literature review that identified 13 factors crucial to gesture vocabulary design and examines the evaluation methods and interaction techniques commonly associated with each factor. The identified factors also enable a holistic examination of existing gesture design methodologies from a factor-oriented viewpoint and highlighting the strengths and weaknesses of each methodology. This work closes with proposals of future research directions of developing an iterative user-centered and factor-centric gesture design approach as well as establishing an evolving ecosystem of factors that are crucial to gesture design.
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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 | 0,028 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».