Physiological measures of audience engagement and interpersonal synchrony during an immersive participatory performance
Notice bibliographique
Résumé
The advent of immersive technologies has shifted the creative landscape in the performing arts, presenting new opportunities for audience interaction and engagement. While physiological measures have previously been used to evaluate audience’s emotional and attentional responses in performances, the mediation of audience participation through augmented reality interfaces provides a new context in which we can investigate individual and collective experiences. This study explores the feasibility of autonomous nervous system recording as a measure of audience engagement and group synchrony during a participatory immersive performance prototype that integrates circus, movement, music and interactive technology. Wearable sensors, connected by Bluetooth, were used to record electrodermal activity fingertip temperature and heart rate variability in 20 participants. We obtained continuous and reliable data from twelve participants, and our analysis revealed distinct physiological responses corresponding to different performance segments, highlighting moments of high arousal and engagement during interactive activities. The mean single session index for electrodermal activity was calculated as a measure of group synchrony, showing trends towards differences across show segments. Overall, we demonstrate the feasibility of using physiological signal recording to investigate individual and collective audience experiences in participatory and immersive performances and discuss important considerations for research-creation collaborations. L’avènement des technologies immersives a modifié le paysage créatif des arts du spectacle. Ces innovations offrent de nouvelles opportunités en matière d’interaction et de participation du public. Par le passé, des mesures physiologiques ont permis d’évaluer la réaction de l’assistance en termes d’émotion et d’attention lors de performances. Mais la médiation de la participation du public par le biais de la réalité augmentée propose un contexte inédit pour analyser des expériences individuelles et collectives. Cette étude explore la faisabilité de prendre en compte l’enregistrement du système nerveux autonome pour mesurer la participation du public et la synchronie de groupe durant une performance immersive et participative type intégrant le cirque, le mouvement, la musique et les technologies interactives. Différentes données ont été collectées parmi un panel de 20 participant·e·s grâce à des capteurs portables connectés par Bluetooth : l’activité électrodermale, la température à l’extrémité du doigt et la variabilité de fréquence cardiaque. Nous avons obtenu des informations fiables et continues avec douze participant·e·s. De plus, notre analyse a révélé des réactions physiologiques distinctes correspondant à différents segments de la performance, mettant en valeur des moments de stimulation élevée et de forte implication pendant les interventions interactives. On a calculé l’indice moyen de session unique (single session index – SSI) pour les signaux de l’activité électrodermale afin de mesurer la synchronie de groupe, montrant des écarts entre des segments du spectacle. Dans l’ensemble, nous démontrons la faisabilité du recours à l’enregistrement de signaux physiologiques pour étudier des expériences individuelles et collectives d’un public lors de performances participatives et immersives, ainsi que pour discuter d’éléments importants dans le cadre de collaborations entre recherche et création.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».