A Much-Needed Conversation with Women Working in VR
Notice bibliographique
Résumé
: This interview explores the underrepresented voices of women in the virtual reality (VR) industry. Through interviews with five women actively working in VR, including artists, community researchers, and industry professionals, the discussion sheds light on their experiences, creative processes, recurring themes, and ongoing challenges. From Linda Zhang's exploration of social dreaming and community co-creation to Michelle Cortese's efforts in making virtual spaces safer for femaleidentifying individuals, each woman brings a unique perspective to the conversation. The chapter delves into their candid discussions about the trials and tribulations they face in the VR industry, aiming to inspire and empower other women considering entering this evolving field. Keywords: virtual reality, women in technology, diversity in VR, gender disparity, industry studies I have been studying virtual reality (VR) for seven years and have noted, time and again, that the voices of women—and particularly racialized women—are missing from conversations about the VR industry and its evolution. When working in virtual reality, women and female-identifying artists and professionals face many barriers, such as income equality, discrimination, and accessibility issues. This chapter started as an honest and open conversation about how women were making VR work. I interviewed five women who are currently working in VR about how they are creating work, the themes they return to, and the challenges they continually face. These women came to this conversation with different perspectives and agendas. Some are artists (such as Nadine Valcin and Cat Bluemke), others are gamers (Paloma Dawkins), community researchers (Linda Zhang), and individuals who work in the industry, at Meta (Michelle Cortese). Linda Zhang is an assistant professor in the School of Interior Design at Toronto Metropolitan University (TMU). She creates VR with her community in Toronto's Chinatown and is interested in social dreaming and community co-creation, and how they allow her to think critically about culture, meaning, identity, and memory. I was following her ChinaTOwn Project and its many iterations over the last three years. Michelle Cortese is currently the Design Operations Lead at Meta and teaches at New York University (NYU). I came across her book chapter “Designing Safe Spaces for Virtual Reality” and needed to hear more about her work on making virtual spaces safer for female-identifying people.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».