Virtual Vistas: Exploring the Demographics of the Virtual Reality User Base
Notice bibliographique
Résumé
Research on the use and effects of virtual reality (VR) has increased considerably over the past decade as technological advancements continued to enhance the accessibility of VR equipment and software. A significant amount of VR research has been conducted by psychologists examining a variety of topics such as developing unique VR experiences for gaming and cinema, investigating social interactions in virtual environments, and how VR impacts cognition and perception. Previous research has aptly focused on the effects of VR use, but no studies have examined the foundational aspects of VR adoption by providing a comprehensive demographic overview. In this research we aspire to provide a nuanced understanding of the current landscape of VR users, thereby laying the groundwork for more contextually relevant and impactful investigations utilizing virtual reality. Across two studies, we recruited hundreds of VR users in Canada, The United States, and the United Kingdom to assess their demographic backgrounds (Sample A N = 638, Sample B N = 642). Males and females had similar response patterns regarding their VR experiences and participants reported using VR in a variety of contexts, such as solitarily or with friends or family. Participants from Sample A, who owned VR headsets, generally had longer and more enjoyable VR experiences than those in Sample B, with a notable finding that feelings of novelty persisted even with frequent VR use and headset ownership. The current research highlights several demographic indicators that are important to consider for sample selection or potentially controlled for in future VR research.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».