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Enregistrement W4246277771 · doi:10.1002/asi.20801

What is user engagement? A conceptual framework for defining user engagement with technology

2008· article· en· W4246277771 sur OpenAlexaff
Heather L. O'Brien, Elaine G. Toms

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society for Information Science and Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteractivityDisengagement theoryComputer scienceNoveltyKnowledge managementUser engagementWork engagementExploratory researchVariety (cybernetics)Process (computing)PsychologyWorld Wide WebWork (physics)SociologySocial psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this article is to critically deconstruct the term engagement as it applies to peoples' experiences with technology. Through an extensive, critical multidisciplinary literature review and exploratory study of users of Web searching, online shopping, Webcasting, and gaming applications, we conceptually and operationally defined engagement. Building on past research, we conducted semistructured interviews with the users of four applications to explore their perception of being engaged with the technology. Results indicate that engagement is a process comprised of four distinct stages: point of engagement, period of sustained engagement, disengagement, and reengagement. Furthermore, the process is characterized by attributes of engagement that pertain to the user, the system, and user‐system interaction. We also found evidence of the factors that contribute to nonengagement. Emerging from this research is a definition of engagement—a term not defined consistently in past work—as a quality of user experience characterized by attributes of challenge, positive affect, endurability, aesthetic and sensory appeal, attention, feedback, variety/novelty, interactivity, and perceived user control. This exploratory work provides the foundation for future work to test the conceptual model in various application areas, and to develop methods to measure engaging user experiences.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0110,007
Études des sciences et des technologies0,0050,033
Communication savante0,0170,024
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1 366
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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