Reevaluating the Gaze Cursor in Virtual Reality: A Comparative Analysis of Cursor Visibility, Confirmation Mechanisms, and Task Paradigms
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Cursors and how they are presented significantly influence user experience in both VR and non-VR environments by shaping how users interact with and perceive interfaces. In traditional interfaces, cursors serve as a fundamental component for translating human movement into digital interactions, enhancing interaction accuracy, efficiency, and experience. The design and visibility of cursors can affect users' ability to locate interactive elements and understand system feedback. In VR, cursor manipulation is more complex than in non-VR environments, as it can be controlled through hand, head, and gaze movements. With the arrival of the Apple Vision Pro, the use of gaze-controlled non-visible cursors has gained some prominence. However, there has been limited exploration of the effect of this type of cursor. This work presents a comprehensive study of the effects of cursor visibility (visible versus invisible) in gaze-based interactions within VR environments. Through two user studies, we investigate how cursor visibility impacts user performance and experience across different confirmation mechanisms and tasks. The first study focuses on selection tasks, examining the influence of target width, movement amplitude, and three common confirmation methods (air tap, blinking, and dwell). The second study explores pursuit tasks, analyzing cursor effects under varying movement speeds. Our findings reveal that cursor visibility significantly affects both objective performance metrics and subjective user preferences, but these effects vary depending on the confirmation mechanism used and task type. We propose eight design implications based on our empirical results to guide the future development of gaze-based interfaces in VR. These insights highlight the importance of tailoring cursor metaphors to specific interaction tasks and provide practical guidance for researchers and developers in optimizing VR user interfaces.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle