Visual Factors in Cybersickness: A Literature Survey and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Cybersickness, a common adverse side-effect of virtual-reality exposure, is characterised by a constellation of symptoms including nausea, disorientation, and oculomotor disturbances. This review synthesises findings in the literature to evaluate the influence of low-level visual factors on cybersickness, with an emphasis on motion-sickness-related symptoms. Higher-level visual or multisensory factors such as head-tracking latency, coupled physical motion or semantic content were not considered. We searched the Scopus, Pubmed, ACM Digital Library, IEEE Xplore, Web of Science, Google Scholar, and OVID databases in November 2024 as well as searched backward citations from the selected papers and recent review papers. Experimental studies using human participants published in peer-reviewed journals were selected after abstract screening and full-text review of the screened records. Effects were extracted from the papers and effect sizes were synthesised as standardised mean differences in cybersickness intensity or symptoms. Separate random-effects meta-analyses were performed to quantify the effect sizes for each of the visual factors considered including field of view, motion type, velocity and direction, spatial and temporal resolution, contrast, luminance, and the presence of visual reference frames. Of the 4622 initial records, 97 studies were selected and included in the meta-analyses. The analyses revealed that peripheral field of view restriction and independent visual backgrounds were consistently associated with reductions in cybersickness severity. Conversely, visual oscillation, multidimensional visual motion stimuli, and visually simulated off-vertical axis rotation were found to exacerbate cybersickness. The review also identifies methodological trends and limitations within the literature, and suggests ways to improve the effectiveness of subsequent meta-analyses through study design, data reporting standards and methodological descriptions. These findings highlight avenues for future research, particularly in the context of individual susceptibility and multifactor integration. The results offer actionable insights for the design of virtual-reality systems aimed at mitigating cybersickness and enhancing user comfort.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».