Can the Perceived Timing of Multisensory Events Predict Cybersickness?
Notice bibliographique
Résumé
Humans are constantly presented with rich sensory information that the central nervous system (CNS) must process to form a coherent perception of the self and its relation to its surroundings. While the CNS is efficient in processing multisensory information in natural environments, virtual reality (VR) poses challenges of temporal discrepancies that the CNS must solve. These temporal discrepancies between information from different sensory modalities leads to inconsistencies in perception of the virtual environment which often causes cybersickness. Here, we investigate whether individual differences in the perceived relative timing of sensory events, specifically parameters of temporal-order judgement (TOJ), can predict cybersickness. Study 1 examined audiovisual (AV) TOJs while Study 2 examined audio-active head movement (AAHM) TOJs. We deduced metrics of the temporal binding window (TBW) and point of subjective simultaneity (PSS) for a total of 50 participants. Cybersickness was quantified using the Simulator Sickness Questionnaire (SSQ). Study 1 results (correlations and multiple regression) show that the oculomotor SSQ shares a significant yet positive correlation with AV PSS and TBW. While there is a positive correlation between the total SSQ scores and the TBW and PSS, these correlations are not significant. Therefore, although these results are promising, we did not find the same effect for AAHM TBW and PSS. We conclude that AV TOJ may serve as a potential tool to predict cybersickness in VR. Such findings will generate a better understanding of cybersickness which can be used for development of VR to help mitigate discomfort and maximize adoption.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».