Designing immersive stories with novice VR creators: a study of autobiographical VR storytelling during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Virtual reality (VR) is increasingly being used as a tool for eliciting empathy and emotional identification in fact-based stories. However, it may not be clear whether VR stories authentically deliver the protagonists’ perspectives if the works are not created by or with the protagonists themselves. Therefore, it is crucial for the VR community to explore effective methods for democratizing VR storytelling, and to support novice VR designers in creating autobiographical stories. In this paper, we report findings from a collaborative design research project that aimed to create autobiographical stories with novice VR designers who lacked experience in VR storytelling. We collaborated with university students in Canada to design eight individual VR stories that expressed each student’s experiences of lockdown, during the early stages of the COVID-19 pandemic. We conducted interviews with the students to understand how VR contributed to conveying their individual experiences. Our findings demonstrate how immersive VR can be used as a meaningful tool for sharing autobiographical stories by delivering the character’s feelings, creating a sense of confinement and isolation, expressing inner worlds, and showing environmental details. Our discussion draws attention to the significance of careful camera positioning and movement in VR story design, the meaningful use of limited interaction and disorienting components, and the balance between spatial and temporal information in a three-dimensional environment. Our study highlights the potential of VR as an autobiographical storytelling tool and demonstrates how VR stories can be created through iterative collaboration between VR experts and novices.
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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 | 0,013 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».