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Enregistrement W4306409786 · doi:10.2196/37938

Effects of Cybersickness Caused by Head-Mounted Display–Based Virtual Reality on Physiological Responses: Cross-sectional Study

2022· article· en· W4306409786 sur OpenAlexvenueno aff
Yoon Sang Kim, Ju-hye Won, Seong-Wook Jang, Junho Ko

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of KoreaKorea University of Technology and EducationKorea UniversityNational Research Foundation
Mots-clésSimulator sicknessBlood pressureVirtual realityHeart ratePsychologySignificant differenceMotion sicknessOptical head-mounted displayAffect (linguistics)MedicinePhysical medicine and rehabilitationAudiologyInternal medicineCommunicationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although more people are experiencing cybersickness due to the popularization of virtual reality (VR), no official standard for the cause and reduction of cybersickness exists to date. One of the main reasons is that an objective method to assess cybersickness has not been established. To resolve this, research on evaluating cybersickness with physiological responses that can be measured in real time is required. Since research on deriving physiological responses that can assess cybersickness is at an early stage, further studies examining various physiological responses are needed. OBJECTIVE: This study analyzed the effects of cybersickness caused by head-mounted display-based VR on physiological responses. METHODS: We developed content that provided users with a first-person view of an aircraft that moved (with translation and combined rotation) over a city via a predetermined trajectory. In the experiment, cybersickness and the physiological responses of participants were measured. Cybersickness was assessed by the Simulator Sickness Questionnaire (SSQ). The measured physiological responses were heart rate, blood pressure, body temperature, and cortisol level. RESULTS: Our measurement confirmed that all SSQ scores increased significantly (all Ps<.05) when participants experienced cybersickness. Heart rate and cortisol level increased significantly (P=.01 and P=.001, respectively). Body temperature also increased, but there was no statistically significant difference (P=.02). Systolic blood pressure and diastolic blood pressure decreased significantly (P=.001). CONCLUSIONS: Based on the results of our analysis, the following conclusions were drawn: (1) cybersickness causes significant disorientation, and research on this topic should focus on factors that affect disorientation; and (2) the physiological responses that are suitable for measuring cybersickness are heart rate and cortisol level.

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 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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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