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Enregistrement W4281480268 · doi:10.32920/ifmj.v2i2.1617

Immersive Storytelling in Creative Media, Smart Manufacturing and Healthcare

2022· article· en· W4281480268 sur OpenAlexvenueno aff
Franziska Brückner, Georg Vogt, Julia Püringer, Clemens Baumann, Matthias Husinsky, Michael Iber, Andreas Jakl, Rosa Von Suess, Markus Wintersberger

Notice bibliographique

RevueInteractive Film and Media Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStorytellingInteractivityAugmented realityNarrativeComputer sciencePopularityVirtual realityContext (archaeology)ContextualizationMultimediaMetaverseHuman–computer interactionPsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper explores interactive storytelling in Augmented and Virtual Reality. It is based on the project ANONYMIZED that bridges the gap between technological developments and their application and aims to combine art, economy and science. Five use cases employ an interdisciplinary research design in the areas of Creative Media, Smart Manufacturing and Healthcare. They all develop prototypical applications but also attend to their contextualization with focus on narrative elements: Each use case defines a ”story” in its own context, the purpose of its narration, and its media specificity. Due to their increased availability, virtual and immersive technologies have not only led to a resurgence of their popularity but also to intriguing new perspectives regarding their use in different contexts. Our research project employs state-of-the art AR and VR technology in five use cases about VR Interaction, Motion Tracking in Artistic VR, Auditory AR for Industry, AR Interfaces for Industry and AR Education for Patients. All of them inquire prototypical applications but relate to the central concept of interactive storytelling. The project addresses three distinct dimensions of storytelling in each use case: the production of a coherent story, the collection and transfer of knowledge, and the specificity of the used technology. Those dimensions are widely known and employed. However, they are seldomly intertwined in one interdisciplinary project focusing on immersive media. Furthermore, the notions of interactivity and immersion play significant roles in the study of storytelling in conjunction with VR an AR. Following papers about immersive storytelling are significant: John Bucher (2017) e. g. examines the timeless principles of storytelling and how they are applied, transformed, and transcended in VR. Marie-Laure Ryan (2015) combines the concepts of immersion and interactive storytelling into a Poetics of Immersion including spatial, temporal and emotional categories. She highlights underlying interactive structures such as the Complete Graph, the Network, the Flowchart. Moya Baldry (2018) discusses the role of the author in complex narratives of immersive environments. Covering the areas of Creative Media, Smart Manufacturing and Healthcare leads to a very specific research design, as each area is connected to different research contexts. Therefore, the paper focuses on the above-mentioned dimensions of storytelling and addresses the following questions: How is the “story” defined in each context and what is its purpose? Which methods and technologies are used to convey it? Which narrative elements show potential and how can they be developed further for future applications? The paper reflects on the outcome of the use cases and potential future applications of interactive storytelling in immersive media.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2022
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