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Enregistrement W4236169450 · doi:10.14236/ewic/hci2009.51

An Exploratory Study of Tag-based Visual Interfaces for Searching Folksonomies

2009· article· en· W4236169450 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueElectronic workshops in computing · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueVisual and Cognitive Learning Processes
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Victoria
Mots-clésComputer scienceExploratory searchCategorizationMetadataInformation retrievalVisual searchKeyword searchInterface (matter)Space (punctuation)AnimationHuman–computer interactionVariety (cybernetics)World Wide WebSearch engine indexingMultimediaArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aesthetic features such as animation, 3D interaction, and visual metaphors are becoming commonplace in multimedia search interfaces. However, it is unclear which attributes are needed to encourage people to use these interfaces on an ongoing basis. To design a visual interface that will elicit continual use, we first need to establish a better understanding of users’ goals and strategies, in order to determine which features are critical to support those tasks. This paper reports on an exploratory study of individuals engaging with five different image and video search interfaces. Our study helped us to understand users’ experiences with a variety of features and design elements, as well as categorize their common search tasks and strategies. We identified four distinct types of search: Search Known Objects + Known Keywords, Search Known Objects + Unknown Keywords, Search Unknown Objects + Known Keywords, and Search Unknown Objects + Unknown Keywords. We also identified common strategies used to accomplish each of these search types. Our findings suggest that search interfaces should maximize screen space used for visual representations of the media, provide on-demand access to titles, tags, and other metadata, and provide contextual information about previously viewed items, current keywords, and alternate keyword possibilities.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,369 · 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