Understanding and Mitigating New Harms in Immersive and Embodied Virtual Spaces: A Speculative Dystopian Design Fiction Approach
Notice bibliographique
Résumé
Seeking novel approaches to understand and mitigate emerging and understudied new harms in immersive and embodied social spaces is a critically needed HCI and CSCW research agenda for achieving safer online environments in the future. In this work, we present and discuss the results from a CHI 2024 workshop in which 26 experts engaged in a speculative dystopian design fiction activity. Through the structured design fiction exercise, our participants collectively created six design fictions along four main themes highlighting our shared concerns in this problem space. We contribute to CSCW and HCI research by demonstrating the novelty and value of using speculation and design fiction as a methodological tool to engage with research in this emerging problem space. The identified themes and created design fictions also help us speculate plausible and desirable futures regarding new harms in embodied and immersive virtual spaces in the first place, which will inform our future research on envisioning and identifying potential solutions to prevent these harms from becoming reality.
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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 | 0,051 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,058 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».