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Enregistrement W4406915783 · doi:10.1016/j.ipm.2025.104069

Bridging in-task emotional responses with post-task evaluations in digital library search interface user studies

2025· article· en· W4406915783 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInformation Processing & Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePersonal Information Management and User Behavior
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBridging (networking)Digital libraryTask (project management)Computer scienceInterface (matter)Human–computer interactionUser interfaceInformation retrievalWorld Wide WebCognitive psychologyPsychologyEngineeringProgramming languageLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interactive information retrieval (IIR) interfaces are commonly evaluated using questionnaires that collect post-task subjective measures such as satisfaction, ease of use, usefulness, and user engagement. Although the importance of measuring emotional responses during the search process has been recognized, incorporating this aspect into IIR user studies has been challenging. We have developed a novel method to capture real-time emotional responses based on advances in facial emotion classification approaches. We utilize consumer-grade front-facing cameras to collect emotional responses, which synchronize with the user’s interactions with the search interface. In a controlled laboratory study, the relevance of search results was manipulated to validate the approach’s effectiveness and explore how search results’ relevance impacts users’ emotional responses, post-task evaluations of the search interface, and interactions with search interface features. This enabled us to examine whether we could detect emotional responses, whether recency effects were observed in post-task evaluations, and whether feature use correlated with emotional responses. The study was conducted in the context of exploratory search within an academic digital library. The results of this study demonstrate that both positive and negative emotional responses can be reliably detected during the search process. There is evidence of recency effects in post-task measures, and the study identifies specific interactive features used during the experience of positive and negative emotional responses. This serves as a foundation for the use of emotional responses to supplement post-task survey data when evaluating search interfaces. • Real-time emotion detection in IIR interfaces. • Recency effects observed in post-task subjective measures. • Correlation between emotional responses and post-task evaluations. • Emotional responses variation across search interface features. • Emotions in exploratory search within academic digital libraries.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,015
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,316 · 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