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Enregistrement W4366239702 · doi:10.1089/cyber.2022.0261

User Experience Evaluation in Shared Interactive Virtual Reality

2023· article· en· W4366239702 sur OpenAlexafffund
Shady Guertin-Lahoud, Constantinos K. Coursaris, Sylvain Sénécal, Pierre‐Majorique Léger

Notice bibliographique

RevueCyberpsychology Behavior and Social Networking · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInteractivityVirtual realityImmersion (mathematics)Affect (linguistics)Human–computer interactionUser experience designWearable computerEntertainmentComputer sciencePsychologyExploratory researchMultimediaCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Virtual reality (VR) has served the entertainment industry all the way to world-leading museums in delivering engaging experiences through multisensory virtual environments (VEs). Today, the rise of the Metaverse fuels a growing interest in leveraging this technology, bringing along an emerging need to better understand the way different dimensions of VEs, namely social and interactive, impact overall user experience (UX). This between-subject exploratory field study investigates differences in the perceived and lived experience of 28 participants engaging, either individually or in dyads, in a VR experience comprising different levels of interactivity, i.e., passive or active. A mixed methods approach combining conventional UX measures, i.e., psychometric surveys and user interviews, as well as psychophysiological measures, i.e., wearable bio- and motion sensors, allowed for a comprehensive assessment of users' immersive and affective experiences. Results pertaining to the social dimension of the experience reveal that shared VR elicits significantly more positive affect, whereas presence, immersion, flow, and state anxiety are unaffected by the copresence of a real-world partner. Results pertaining to the interactive dimension of the experience suggest that the interactivity afforded by the VE moderates the effect of copresence on users' adaptive immersion and arousal. These results support that VR can be shared with a real-world partner not only without hindering the immersive experience, but also by enhancing positive affect. Hence, in addition to offering methodological directions for future VR field research, this study provides interesting practical insights into guiding VR developers toward optimal multiuser virtual environments.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,308 · 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'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

Citations48
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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