Precise Embodied Data Selection with Haptic Feedback while Retaining Room-Scale Visualisation Context
Notice bibliographique
Résumé
Room-scale immersive data visualisations provide viewers a wide-scale overview of a large dataset, but to interact precisely with individual data points they typically have to navigate to change their point of view. In traditional screen-based visualisations, focus-and-context techniques allow visualisation users to keep a full dataset in view while making detailed selections. Such techniques have been studied extensively on desktop to allow precise selection within large data sets, but they have not been explored in immersive 3D modalities. In this paper we develop a novel immersive focus-and-context technique based on a "magic portal" metaphor adapted specifically for data visualisation scenarios. An extendable-hand interaction technique is used to place a portal close to the region of interest. The other end of the portal then opens comfortably within the user's physical reach such that they can reach through to precisely select individual data points. Through a controlled study with 12 participants, we find strong evidence that portals reduce overshoots in selection and overall hand trajectory length, reducing arm and shoulder fatigue compared to ranged interaction without the portal. The portals also enable us to use a robot arm to provide haptic feedback for data within the limited volume of the portal region. In a second study with another 12 participants we found that haptics provided a positive experience (qualitative feedback) but did not significantly reduce fatigue. We demonstrate applications for portal-based selection through two use-case scenarios.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».