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Enregistrement W4387344897 · doi:10.1145/3610208

Social Wormholes: Exploring Preferences and Opportunities for Distributed and Physically-Grounded Social Connections

2023· article· en· W4387344897 sur OpenAlexfundno aff
Joanne Leong, Yuanyang Teng, Xingyu Liu, Hanseul Jun, Sven Kratz, Yu Jiang Tham, Andrés Monroy‐Hernández, Brian A. Smith, Rajan Vaish

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ACM on Human-Computer Interaction · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversitas Brawijaya
Mots-clésUbiquitous computingEveryday lifeContext (archaeology)Computer scienceSocial computingField (mathematics)Isolation (microbiology)Internet privacyHuman–computer interactionWormholeSociologyData scienceWorld Wide WebSocial mediaEpistemologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ubiquitous computing encapsulates the idea for technology to be interwoven into the fabric of everyday life. As computing blends into everyday physical artifacts, powerful opportunities open up for social connection. Prior connected media objects span a broad spectrum of design combinations. Such diversity suggests that people have varying needs and preferences for staying connected to one another. However, since these designs have largely been studied in isolation, we do not have a holistic understanding around how people would configure and behave within a ubiquitous social ecosystem of physically-grounded artifacts. In this paper, we create a technology probe called Social Wormholes, that lets people configure their own home ecosystem of connected artifacts. Through a field study with 24 participants, we report on patterns of behaviors that emerged naturally in the context of their daily lives and shine a light on how ubiquitous computing could be leveraged for social computing.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,314
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,056 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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