Touching the Virtual Dog: Effects of Active and Passive Haptic Feedback on Social Presence and Emotional Bonding in Virtual Pet Interaction
Notice bibliographique
Résumé
Immersive technologies such as virtual and augmented reality (VR/AR) enable people to own and interact with virtual pets, offering an alternative for those who are unable to care for real pets due to spatial, physical, or financial constraints. However, how users form social bonds and emotional connections with virtual pets remains unclear and underexplored. Most virtual pet systems rely primarily on visual and auditory cues, overlooking one critical modality for emotional bonding�touch. Touch plays a fundamental role in emotional communication and social presence, particularly in human-animal interactions. Haptic feedback can fill the role of providing touch cues for users of virtual pet systems. This paper investigates how different haptic feedback modalities can influence emotional communication between users and virtual pets. We compare active haptic feedback�more specifically vibrotactile feedback�delivered through haptic gloves that respond to user interactions with a virtual dog, and passive haptic feedback, provided through a physical plush toy dog that represents the dog's body in physical space. In a within-subjects study with 32 participants, results revealed that passive haptic feedback significantly enhanced emotional bonding, social presence, and perceptions of realism, while active vibrotactile feedback contributed meaningfully in the absence of passive cues, especially in increasing behavioral engagement. These findings offer valuable design insights for emotionally resonant virtual pet systems, suggesting that passive haptics anchor affective realism, while active vibrotactile haptics enhance interactivity and compensate for reduced physical embodiment in immersive environments.
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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».