Ageism in the Discourse and Practice of Designing Digital Technology for Older Persons: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Involving older persons in the design process of digital technology (DT) promotes the development of technologies that are appealing, beneficial, and used. However, negative discourse on aging and ageism are potential underlying factors that could influence which and how DTs are designed and how older persons are involved in the design process. This scoping review investigates the explicit and implicit manifestations of ageism in the design process of DT. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Seven databases were screened for studies reporting on the design of DT with older persons between January 2015 and January 2020. Data regarding study and DT characteristics, discourse about older persons, and their involvement in the design process were extracted, coded, and analyzed using critical discourse analysis. RESULTS: Sixty articles met the inclusion criteria and were included in the analysis. Various forms of exclusion of older persons from the design process were identified, such as no or low involvement, upper-age limits, and sample biases toward relatively "active," healthy and "tech-savvy" older persons. Critical discourse analysis revealed the use of outdated language, stereotypical categorizations, and/or design decisions based on ageism in 71.7% of the studies. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: A discrepancy was found between an "ideal" discourse regarding the involvement of older persons throughout the design process and actual practice. Manifestations of ageism, errors, and biases of designing DT with older persons are discussed. This article calls for more authentic inclusion of older persons and higher awareness toward the implications of ageism in the design process of DT.
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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 | 0,035 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».